園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アッケシ	松木大（兵庫）	実13.1	B▲ A△勝率6% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田1R 1着/11頭 06/25 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/12 園田8R 9着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 5着/12頭 05/14 園田5R 7着/10頭+2.6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 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -21% ※ 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	シェナホープ	塩津璃（兵庫）	実8.2	B× A△勝率5% EV-57% 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 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1着/10頭 06/12 園田2R 4着/10頭 05/21 園田5R 3着/12頭+1.0秒 05/06 園田4R 8着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 5.2% / 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。
3	インノータイム逃げ	長尾翼（兵庫）	実13.1	B× A×勝率3% EV-57% 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 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0秒 01/02 園田4R 5着/12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 54走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 9位 / 勝率 3.3% / 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。
4	ニシノミニョンヌ逃げ	竹村達（兵庫）	実15.7	B× A×勝率1% EV-81% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田6R 5着/9頭 05/15 園田2R 1着/10頭勝利 05/06 園田1R 5着/12頭+1.4秒 04/14 園田4R 3着/12頭+1.1秒 03/26 園田2R 10着/10頭+4.4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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (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: 6.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -81% ※ 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	アコーダンス逃げ	田野豊（兵庫）	実13.1	B△ A▽勝率5% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3秒 04/23 園田2R 3着/10頭+0.6秒 04/02 園田6R 2着/9頭+0.1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 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -40% ※ 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	ワルキューレキング推奨	下原理（兵庫）	実11.2	B○ A△勝率9% EV+6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率36% × オッズ11.2倍で期待値+307%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +307% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 +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。
7	ダンスデミルリトン	大山真（兵庫）	実22.5	B△ A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9頭 05/22 園田6R 3着/8頭+0.0秒 05/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 04/08 園田8R 7着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 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。
8	トランペシア	佐々世（兵庫）	実9.2	B× A×勝率5% EV-58% 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 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭 05/28 園田10R 4着/10頭 05/07 園田12R 12着/12頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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 8位 / 勝率 4.5% / 期待値 -58% ※ 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	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実6.5	B△ A▲勝率12% EV-19% 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16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9頭 05/28 園田10R 3着/10頭 05/14 園田9R 6着/8頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -20% ※ 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	クールフィールド	吉村智（兵庫）	実4.6	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV+51% 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（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 21.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.0% / 期待値 +52% ※ 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	トライファン差し	福原杏（兵庫）	実4.3	B× A○勝率19% EV-19% 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8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3秒 03/26 園田12R 9着/12頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 28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 2位 / 勝率 18.7% / 期待値 -20% ※ 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 ◎

クールフィールド

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

+127%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6ワルキューレキング

11.2倍

EV +307%

▲A:△1アッケシ

13.1倍

EV +68%

出走馬全11頭

◎A:◎10

クールフィールド

吉村智（兵庫）

4.6倍

+127%

›

○A:△6

ワルキューレキング

下原理（兵庫）

11.2倍

+307%

›

▲A:△1

アッケシ

松木大（兵庫）

13.1倍

+68%

›

△A:▽5

アコーダンス

田野豊（兵庫）

13.1倍

-83%

›

△A:×7

ダンスデミルリトン

大山真（兵庫）

22.5倍

-98%

›

△A:▲9

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

6.5倍

-99%

›

×A:×4

ニシノミニョンヌ

竹村達（兵庫）

15.7倍

-99%

›

×A:○11

トライファン

福原杏（兵庫）

4.3倍

-99%

›

×A:△2

シェナホープ

塩津璃（兵庫）

8.2倍

-99%

›

×A:×8

トランペシア

佐々世（兵庫）

9.2倍

-99%

›

×A:×3

インノータイム

長尾翼（兵庫）

13.1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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ワルキューレキング実11.2倍期待値 +307%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

9R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アッケシ	松木大（兵庫）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田1R 1着/11頭 06/25 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/12 園田8R 9着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 5着/12頭 05/14 園田5R 7着/10頭+2.6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 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
2	シェナホープ	塩津璃（兵庫）	実8.2	△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29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1着/10頭 06/12 園田2R 4着/10頭 05/21 園田5R 3着/12頭+1.0秒 05/06 園田4R 8着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
3	インノータイム逃げ	長尾翼（兵庫）	実13.1	×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 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0秒 01/02 園田4R 5着/12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 54走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ニシノミニョンヌ逃げ	竹村達（兵庫）	実15.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田6R 5着/9頭 05/15 園田2R 1着/10頭勝利 05/06 園田1R 5着/12頭+1.4秒 04/14 園田4R 3着/12頭+1.1秒 03/26 園田2R 10着/10頭+4.4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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
5	アコーダンス逃げ	田野豊（兵庫）	実13.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3秒 04/23 園田2R 3着/10頭+0.6秒 04/02 園田6R 2着/9頭+0.1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 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
6	ワルキューレキング推奨	下原理（兵庫）	実11.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	ダンスデミルリトン	大山真（兵庫）	実22.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9頭 05/22 園田6R 3着/8頭+0.0秒 05/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 04/08 園田8R 7着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
8	トランペシア	佐々世（兵庫）	実9.2	×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19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭 05/28 園田10R 4着/10頭 05/07 園田12R 12着/12頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
9	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9頭 05/28 園田10R 3着/10頭 05/14 園田9R 6着/8頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	クールフィールド	吉村智（兵庫）	実4.6	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.0% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	トライファン差し	福原杏（兵庫）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3秒 03/26 園田12R 9着/12頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クールフィールド

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

+51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11トライファン

4.3倍

EV -19%

▲9メヘラーンガル

6.5倍

EV -19%

出走馬全11頭

◎10

クールフィールド

吉村智（兵庫）

4.6倍

+51%

›

○11

トライファン

福原杏（兵庫）

4.3倍

-19%

›

▲9

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

6.5倍

-19%

›

△6

ワルキューレキング

下原理（兵庫）

11.2倍

+6%

›

△1

アッケシ

松木大（兵庫）

13.1倍

-21%

›

△2

シェナホープ

塩津璃（兵庫）

8.2倍

-57%

›

▽5

アコーダンス

田野豊（兵庫）

13.1倍

-39%

›

×8

トランペシア

佐々世（兵庫）

9.2倍

-58%

›

×3

インノータイム

長尾翼（兵庫）

13.1倍

-57%

›

×7

ダンスデミルリトン

大山真（兵庫）

22.5倍

-62%

›

×4

ニシノミニョンヌ

竹村達（兵庫）

15.7倍

-81%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ワルキューレキング実11.2倍期待値 +6%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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