園田 12R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

12R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーブレイブ逃げ	杉浦健（兵庫）	実15.4	B△ A△勝率7% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／114日ぶりの実戦）
前5走 03/25 園田4R 1着/11頭勝利 12/30 園田4R 10着/10頭+1.3秒 12/11 園田8R 8着/10頭+1.4秒 11/18 園田7R 10着/10頭+2.4秒 10/29 園田3R 3着/8頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 114日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 +15% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	シズカノウミ	下原理（兵庫）	実42.0	B× A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒 05/06 園田12R 10着/12頭+3.8秒 04/15 園田4R 10着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 -50% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	スカイピース	小谷哲（兵庫）	実8.6	B× A×勝率4% EV-62% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒 05/04 園田2R 7着/7頭+2.6秒 04/21 園田3R 7着/9頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -63% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ヴァンガルダ	吉村智（兵庫）	実36.8	B× A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/03 園田6R 6着/12頭 05/28 園田5R 7着/12頭 05/15 園田9R 10着/10頭+2.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -49% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ニシノガランテ先行	廣瀬航（兵庫）	実21.0	B× A△勝率5% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9頭 04/22 園田10R 8着/12頭+0.9秒 04/02 園田4R 3着/12頭+0.1秒 03/17 園田9R 8着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -4% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	レーヌガレット差し	小牧太（兵庫）	実4.0	B🌟◎ A🌟◎勝率32% EV+26% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/12 園田6R 3着/10頭 05/28 園田4R 2着/12頭+0.0秒 05/06 園田4R 2着/12頭+0.1秒 04/14 園田6R 3着/12頭+0.2秒 11/27 園田10R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +294% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 98.7% (オッズ暗示: 25.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.7% / 期待値 +27% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	バイカル逃げ	佐々世（兵庫）	実4.2	B▲ A○勝率16% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8頭+0.5秒 04/14 園田6R 1着/12頭勝利 03/17 園田12R 3着/12頭+0.2秒 01/14 園田5R 9着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 -32% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ホクザンシュシュ逃げ	長尾翼（兵庫）	実19.6	B△ A▽勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 07/03 園田2R 2着/12頭 01/07 園田5R 10着/12頭+1.4秒 12/25 園田7R 5着/10頭+1.5秒 12/02 園田5R 1着/12頭勝利 11/19 園田5R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 -41% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実3.9	B× A▲勝率15% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭 05/27 園田6R 8着/12頭 05/13 園田6R 3着/8頭+0.2秒 04/30 園田5R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 -41% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ノブノキャット	板野央（兵庫）	実26.7	B× A×勝率1% EV-66% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9着/10頭 05/21 園田12R 10着/12頭 05/05 園田12R 9着/11頭+3.0秒 04/28 園田9R 8着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -67% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	トランスラン自在	永井孝（兵庫）	実8.9	B○ A△勝率12% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒 12/17 園田3R 2着/12頭+0.1秒 11/25 園田4R 7着/12頭+2.0秒 11/05 園田3R 4着/7頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 +7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ブチエードリーム先行	塩津璃（兵庫）	実26.7	B△ A▽勝率2% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/25 園田4R 8着/11頭 01/02 園田3R 12着/12頭+1.7秒 12/17 園田4R 6着/11頭+1.9秒 12/04 園田3R 3着/12頭+0.2秒 11/18 園田3R 10着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -49% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

レーヌガレット

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+294%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△11トランスラン

8.9倍

EV -93%

▲A:○7バイカル

4.2倍

EV -99%

出走馬全12頭

◎A:◎6

レーヌガレット

小牧太（兵庫）

4.0倍

+294%

›

○A:△11

トランスラン

永井孝（兵庫）

8.9倍

-93%

›

▲A:○7

バイカル

佐々世（兵庫）

4.2倍

-99%

›

△A:△1

ブルーブレイブ

杉浦健（兵庫）

15.4倍

-97%

›

△A:▽8

ホクザンシュシュ

長尾翼（兵庫）

19.6倍

-97%

›

△A:▽12

ブチエードリーム

塩津璃（兵庫）

26.7倍

-97%

›

×A:▽4

ヴァンガルダ

吉村智（兵庫）

36.8倍

-96%

›

×A:▲9

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

3.9倍

-99%

›

×A:△5

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

21.0倍

-99%

›

×A:×3

スカイピース

小谷哲（兵庫）

8.6倍

-99%

›

×A:×10

ノブノキャット

板野央（兵庫）

26.7倍

-99%

›

×A:▽2

シズカノウミ

下原理（兵庫）

42.0倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

12R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーブレイブ逃げ	杉浦健（兵庫）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／114日ぶりの実戦）
前5走 03/25 園田4R 1着/11頭勝利 12/30 園田4R 10着/10頭+1.3秒 12/11 園田8R 8着/10頭+1.4秒 11/18 園田7R 10着/10頭+2.4秒 10/29 園田3R 3着/8頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	シズカノウミ	下原理（兵庫）	実42.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒 05/06 園田12R 10着/12頭+3.8秒 04/15 園田4R 10着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	スカイピース	小谷哲（兵庫）	実8.6	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒 05/04 園田2R 7着/7頭+2.6秒 04/21 園田3R 7着/9頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ヴァンガルダ	吉村智（兵庫）	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/03 園田6R 6着/12頭 05/28 園田5R 7着/12頭 05/15 園田9R 10着/10頭+2.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ニシノガランテ先行	廣瀬航（兵庫）	実21.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9頭 04/22 園田10R 8着/12頭+0.9秒 04/02 園田4R 3着/12頭+0.1秒 03/17 園田9R 8着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	レーヌガレット差し	小牧太（兵庫）	実4.0	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/12 園田6R 3着/10頭 05/28 園田4R 2着/12頭+0.0秒 05/06 園田4R 2着/12頭+0.1秒 04/14 園田6R 3着/12頭+0.2秒 11/27 園田10R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	バイカル逃げ	佐々世（兵庫）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8頭+0.5秒 04/14 園田6R 1着/12頭勝利 03/17 園田12R 3着/12頭+0.2秒 01/14 園田5R 9着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ホクザンシュシュ逃げ	長尾翼（兵庫）	実19.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 07/03 園田2R 2着/12頭 01/07 園田5R 10着/12頭+1.4秒 12/25 園田7R 5着/10頭+1.5秒 12/02 園田5R 1着/12頭勝利 11/19 園田5R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭 05/27 園田6R 8着/12頭 05/13 園田6R 3着/8頭+0.2秒 04/30 園田5R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ノブノキャット	板野央（兵庫）	実26.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9着/10頭 05/21 園田12R 10着/12頭 05/05 園田12R 9着/11頭+3.0秒 04/28 園田9R 8着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	トランスラン自在	永井孝（兵庫）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒 12/17 園田3R 2着/12頭+0.1秒 11/25 園田4R 7着/12頭+2.0秒 11/05 園田3R 4着/7頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ブチエードリーム先行	塩津璃（兵庫）	実26.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/25 園田4R 8着/11頭 01/02 園田3R 12着/12頭+1.7秒 12/17 園田4R 6着/11頭+1.9秒 12/04 園田3R 3着/12頭+0.2秒 11/18 園田3R 10着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

レーヌガレット

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7バイカル

4.2倍

EV -32%

▲9ディアナゼロス

3.9倍

EV -41%

出走馬全12頭

◎6

レーヌガレット

小牧太（兵庫）

4.0倍

+26%

›

○7

バイカル

佐々世（兵庫）

4.2倍

-32%

›

▲9

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

3.9倍

-41%

›

△11

トランスラン

永井孝（兵庫）

8.9倍

+6%

›

△1

ブルーブレイブ

杉浦健（兵庫）

15.4倍

+14%

›

△5

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

21.0倍

-4%

›

×3

スカイピース

小谷哲（兵庫）

8.6倍

-62%

›

▽8

ホクザンシュシュ

長尾翼（兵庫）

19.6倍

-41%

›

▽12

ブチエードリーム

塩津璃（兵庫）

26.7倍

-49%

›

▽4

ヴァンガルダ

吉村智（兵庫）

36.8倍

-48%

›

×10

ノブノキャット

板野央（兵庫）

26.7倍

-66%

›

▽2

シズカノウミ

下原理（兵庫）

42.0倍

-49%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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