園田 2R 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

2R 園田競馬場大日本プロレスカＣ２一ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマニンラベーラ	田野豊（兵庫）	実9.9	B× A△勝率7% EV-31% 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 07/02 園田3R 5着/12頭 06/12 園田7R 7着/10頭 05/20 園田2R 1着/10頭 04/22 園田8R 8着/9頭+1.6秒 04/08 園田3R 5着/10頭+2.5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 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ ローテーション 20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 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -31% ※ 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	ロサバンクシア	福原杏（兵庫）	実103.6	B× A▽勝率1% EV-29% 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 07/09 園田9R 7着/9頭 06/25 園田5R 9着/12頭 06/11 園田9R 7着/9頭 05/29 園田6R 9着/9頭 05/15 園田3R 1着/8頭勝利
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% × 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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -30% ※ 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	フェイスナイン	塩津璃（兵庫）	実36.6	B× A▽勝率2% EV-38% 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1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9頭 05/21 園田2R 1着/9頭 05/05 園田2R 5着/10頭+2.7秒 04/21 園田4R 6着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 52走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46走で勝ち無し ○ ローテーション 19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 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -39% ※ 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	タイシン	小牧太（兵庫）	実3.3	B○ A○勝率20% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12頭 05/21 園田3R 1着/10頭 05/06 園田6R 2着/8頭+0.0秒 04/07 園田3R 7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 期待値 -34% ※ 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	クイーンオブリリー逃げ	山本咲（兵庫）	推定—	B▲ A△勝率11% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 園田4R 1着/3頭 06/12 園田5R 2着/9頭 05/29 園田2R 3着/10頭 05/07 園田5R 3着/12頭+0.8秒 04/21 園田5R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 期待値 -85% ※ 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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実34.0	B× A▽勝率4% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 +25% ※ 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	ダイゴリュウジン逃げ	高橋洸（兵庫）	実2.3	B△ A◎勝率30% EV-31% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/26 園田2R 1着/10頭 01/14 園田3R 1着/12頭勝利 10/02 園田5R 3着/12頭+2.9秒 06/13 園田10R 9着/9頭+3.0秒 05/23 園田10R 3着/12頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26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 1.8% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.8% / 期待値 -31% ※ 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	ミトロージア自在	竹村達（兵庫）	実77.4	B△ A▽勝率2% EV+56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田1R 5着/12頭 06/10 園田6R 1着/9頭 05/22 園田2R 5着/10頭 05/04 園田7R 2着/5頭+0.4秒 04/16 園田3R 8着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +57% ※ 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	メイショウランケイ	吉村智（兵庫）	実3.4	B🌟◎ A▲勝率17% EV-43% 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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.7% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 期待値 -43% ※ 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	ウクライナアイズ逃げ	下原理（兵庫）	実17.6	B△ A△勝率8% EV+33% 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5走 07/01 園田5R 7着/12頭 06/10 園田4R 4着/12頭 05/15 園田4R 1着/9頭勝利 04/22 園田7R 9着/9頭+2.1秒 10/29 園田9R 6着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +33% ※ 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 ▲

メイショウランケイ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+170%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4タイシン

3.3倍

EV -56%

▲A:△5クイーンオブリリー

—

EV —

出走馬全10頭

◎A:▲9

メイショウランケイ

吉村智（兵庫）

3.4倍

+170%

›

○A:○4

タイシン

小牧太（兵庫）

3.3倍

-56%

›

▲A:△5

クイーンオブリリー

山本咲（兵庫）

—

›

△A:◎7

ダイゴリュウジン

高橋洸（兵庫）

2.3倍

-95%

›

△A:△10

ウクライナアイズ

下原理（兵庫）

17.6倍

-76%

›

△A:▽8

ミトロージア

竹村達（兵庫）

77.4倍

-86%

›

×A:▽6

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

34.0倍

-99%

›

×A:△1

ヤマニンラベーラ

田野豊（兵庫）

9.9倍

-99%

›

×A:▽3

フェイスナイン

塩津璃（兵庫）

36.6倍

-99%

›

×A:▽2

ロサバンクシア

福原杏（兵庫）

103.6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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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）

2R 園田競馬場大日本プロレスカＣ２一ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマニンラベーラ	田野豊（兵庫）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田3R 5着/12頭 06/12 園田7R 7着/10頭 05/20 園田2R 1着/10頭 04/22 園田8R 8着/9頭+1.6秒 04/08 園田3R 5着/10頭+2.5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 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
2	ロサバンクシア	福原杏（兵庫）	実103.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/09 園田9R 7着/9頭 06/25 園田5R 9着/12頭 06/11 園田9R 7着/9頭 05/29 園田6R 9着/9頭 05/15 園田3R 1着/8頭勝利
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
3	フェイスナイン	塩津璃（兵庫）	実36.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場52走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9頭 05/21 園田2R 1着/9頭 05/05 園田2R 5着/10頭+2.7秒 04/21 園田4R 6着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 52走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
4	タイシン	小牧太（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12頭 05/21 園田3R 1着/10頭 05/06 園田6R 2着/8頭+0.0秒 04/07 園田3R 7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	クイーンオブリリー逃げ	山本咲（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 園田4R 1着/3頭 06/12 園田5R 2着/9頭 05/29 園田2R 3着/10頭 05/07 園田5R 3着/12頭+0.8秒 04/21 園田5R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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。
6	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ダイゴリュウジン逃げ	高橋洸（兵庫）	実2.3	◎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（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/26 園田2R 1着/10頭 01/14 園田3R 1着/12頭勝利 10/02 園田5R 3着/12頭+2.9秒 06/13 園田10R 9着/9頭+3.0秒 05/23 園田10R 3着/12頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
8	ミトロージア自在	竹村達（兵庫）	実77.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田1R 5着/12頭 06/10 園田6R 1着/9頭 05/22 園田2R 5着/10頭 05/04 園田7R 2着/5頭+0.4秒 04/16 園田3R 8着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	メイショウランケイ	吉村智（兵庫）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
10	ウクライナアイズ逃げ	下原理（兵庫）	実17.6	△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5走 07/01 園田5R 7着/12頭 06/10 園田4R 4着/12頭 05/15 園田4R 1着/9頭勝利 04/22 園田7R 9着/9頭+2.1秒 10/29 園田9R 6着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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

ダイゴリュウジン

騎手高橋洸（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4タイシン

3.3倍

EV -34%

▲9メイショウランケイ

3.4倍

EV -43%

出走馬全10頭

◎7

ダイゴリュウジン

高橋洸（兵庫）

2.3倍

-31%

›

○4

タイシン

小牧太（兵庫）

3.3倍

-34%

›

▲9

メイショウランケイ

吉村智（兵庫）

3.4倍

-43%

›

△5

クイーンオブリリー

山本咲（兵庫）

—

›

△10

ウクライナアイズ

下原理（兵庫）

17.6倍

+33%

›

△1

ヤマニンラベーラ

田野豊（兵庫）

9.9倍

-31%

›

▽6

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

34.0倍

+25%

›

▽8

ミトロージア

竹村達（兵庫）

77.4倍

+56%

›

▽3

フェイスナイン

塩津璃（兵庫）

36.6倍

-38%

›

▽2

ロサバンクシア

福原杏（兵庫）

103.6倍

-29%

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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