園田 11R 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

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャンマギアーナ	山本太（兵庫）	実38.4	B△ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/01 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 1着/9頭 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒 04/30 園田6R 1着/12頭勝利 04/15 園田6R 2着/12頭+0.1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 28走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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。
2	シリウス	山田雄（兵庫）	実25.6	B× A×勝率2% EV-59% 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11R 12着/12頭 06/11 園田11R 12着/12頭 05/21 園田11R 9着/12頭 04/22 園田11R 9着/12頭+1.8秒 03/11 船橋10R 8着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4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 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -60% ※ 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	アーニャワクワク先行	高橋洸（兵庫）	実25.6	B× A▽勝率2% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／205日ぶりの実戦）
前5走 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6秒 12/11 園田5R 2着/12頭+0.3秒 11/27 園田10R 2着/12頭+0.2秒 11/11 園田5R 4着/12頭+0.7秒 10/30 園田12R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 205日休養明け × 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: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -44% ※ 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	ラブラブフォー逃げ	土方颯（兵庫）	実19.2	B△ A▽勝率4% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田10R 3着/11頭 05/29 園田11R 3着/11頭 05/05 園田9R 1着/9頭勝利 04/16 園田10R 6着/12頭+1.1秒 03/27 大井3R 1着/12頭勝利
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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
5	グランレイハート自在	塩津璃（兵庫）	実10.9	B× A△勝率6% EV-35% 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11R 9着/12頭 05/20 園田10R 7着/11頭 05/05 園田9R 9着/9頭+1.0秒 04/09 園田10R 5着/6頭+2.2秒 03/19 園田10R 5着/12頭+0.7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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 6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 5.9% / 期待値 -35% ※ 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	アグネスリュウ差し	吉村智（兵庫）	実38.4	B× A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 7着/12頭 05/13 園田9R 4着/9頭+1.2秒 04/29 園田10R 2着/9頭+0.3秒 04/09 園田10R 4着/6頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11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: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
7	セイウンダマシイ追込	長尾翼（兵庫）	実38.4	B× A×勝率1% EV-70% 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11R 8着/12頭+1.0秒 06/03 園田10R 10着/12頭 05/05 園田10R 8着/11頭+2.2秒 04/22 園田11R 11着/12頭+2.3秒 11/03 園田8R 9着/10頭+3.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10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 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 -70% ※ 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	スマートビビット先行	廣瀬航（兵庫）	実15.3	B△ A△勝率7% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/02 園田10R 5着/11頭 05/29 園田11R 4着/11頭 05/05 園田9R 4着/9頭+0.4秒 04/16 園田10R 5着/12頭+1.1秒 03/26 園田10R 3着/11頭+1.1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 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +10% ※ 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	イントゥザフロー逃げ	田野豊（兵庫）	実6.9	B○ A△勝率12% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 07/02 園田10R 1着/11頭 05/22 園田11R 11着/12頭+0.0秒 01/02 園田11R 2着/12頭+0.1秒 10/17 園田10R 1着/12頭勝利 09/26 園田12R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.2% / 期待値 -16% ※ 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	ミルトライディーン	下原理（兵庫）	実3.3	B× A◎勝率23% EV-22% 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11R 11着/11頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 1位 / 勝率 23.4% / 期待値 -23% ※ 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	リコーシュペル逃げ	佐々世（兵庫）	実4.0	B▲ A○勝率22% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%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 07/01 園田12R 1着/11頭 09/04 園田9R 2着/9頭+0.9秒 08/07 園田12R 1着/10頭勝利 07/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 06/06 園田10R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.0% / 期待値 -12% ※ 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	デュアルタスク先行推奨	笹田知（兵庫）	実5.1	B🌟◎ A▲勝率18% EV-8% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率56% × オッズ5.1倍で期待値+183%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率22%）
前5走 07/02 園田10R 2着/11頭 05/04 園田12R 3着/11頭+0.8秒 04/21 園田6R 1着/10頭勝利 04/09 園田12R 4着/12頭+0.6秒 03/24 園田12R 8着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.5% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.9% / 期待値 -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。

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

B推奨Aモデル ▲

デュアルタスク

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

+183%

買い目

¥1,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9イントゥザフロー

6.9倍

EV +101%

▲A:○11リコーシュペル

4.0倍

EV -44%

出走馬全12頭

◎A:▲12

デュアルタスク

笹田知（兵庫）

5.1倍

+183%

›

○A:△9

イントゥザフロー

田野豊（兵庫）

6.9倍

+101%

›

▲A:○11

リコーシュペル

佐々世（兵庫）

4.0倍

-44%

›

△A:△8

スマートビビット

廣瀬航（兵庫）

15.3倍

-91%

›

△A:▽4

ラブラブフォー

土方颯（兵庫）

19.2倍

-89%

›

△A:▽1

ジャンマギアーナ

山本太（兵庫）

38.4倍

-83%

›

×A:▽3

アーニャワクワク

高橋洸（兵庫）

25.6倍

-99%

›

×A:▽6

アグネスリュウ

吉村智（兵庫）

38.4倍

-99%

›

×A:◎10

ミルトライディーン

下原理（兵庫）

3.3倍

-99%

›

×A:△5

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

10.9倍

-99%

›

×A:×2

シリウス

山田雄（兵庫）

25.6倍

-99%

›

×A:×7

セイウンダマシイ

長尾翼（兵庫）

38.4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 12 デュアルタスク実5.1倍期待値 +183%

※ 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

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャンマギアーナ	山本太（兵庫）	実38.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/01 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 1着/9頭 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒 04/30 園田6R 1着/12頭勝利 04/15 園田6R 2着/12頭+0.1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 28走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 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 21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 1.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	シリウス	山田雄（兵庫）	実25.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/08 園田11R 12着/12頭 06/11 園田11R 12着/12頭 05/21 園田11R 9着/12頭 04/22 園田11R 9着/12頭+1.8秒 03/11 船橋10R 8着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
3	アーニャワクワク先行	高橋洸（兵庫）	実25.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／205日ぶりの実戦）
前5走 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6秒 12/11 園田5R 2着/12頭+0.3秒 11/27 園田10R 2着/12頭+0.2秒 11/11 園田5R 4着/12頭+0.7秒 10/30 園田12R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 205日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
4	ラブラブフォー逃げ	土方颯（兵庫）	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田10R 3着/11頭 05/29 園田11R 3着/11頭 05/05 園田9R 1着/9頭勝利 04/16 園田10R 6着/12頭+1.1秒 03/27 大井3R 1着/12頭勝利
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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 3.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
5	グランレイハート自在	塩津璃（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/09 園田11R 9着/12頭 05/20 園田10R 7着/11頭 05/05 園田9R 9着/9頭+1.0秒 04/09 園田10R 5着/6頭+2.2秒 03/19 園田10R 5着/12頭+0.7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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
6	アグネスリュウ差し	吉村智（兵庫）	実38.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 7着/12頭 05/13 園田9R 4着/9頭+1.2秒 04/29 園田10R 2着/9頭+0.3秒 04/09 園田10R 4着/6頭+1.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	セイウンダマシイ追込	長尾翼（兵庫）	実38.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/09 園田11R 8着/12頭+1.0秒 06/03 園田10R 10着/12頭 05/05 園田10R 8着/11頭+2.2秒 04/22 園田11R 11着/12頭+2.3秒 11/03 園田8R 9着/10頭+3.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
8	スマートビビット先行	廣瀬航（兵庫）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/02 園田10R 5着/11頭 05/29 園田11R 4着/11頭 05/05 園田9R 4着/9頭+0.4秒 04/16 園田10R 5着/12頭+1.1秒 03/26 園田10R 3着/11頭+1.1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 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
9	イントゥザフロー逃げ	田野豊（兵庫）	実6.9	△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13走で勝率46%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 07/02 園田10R 1着/11頭 05/22 園田11R 11着/12頭+0.0秒 01/02 園田11R 2着/12頭+0.1秒 10/17 園田10R 1着/12頭勝利 09/26 園田12R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
10	ミルトライディーン	下原理（兵庫）	実3.3	◎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（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/02 園田11R 11着/11頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (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。
11	リコーシュペル逃げ	佐々世（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%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 07/01 園田12R 1着/11頭 09/04 園田9R 2着/9頭+0.9秒 08/07 園田12R 1着/10頭勝利 07/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 06/06 園田10R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.0% (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。
12	デュアルタスク先行推奨	笹田知（兵庫）	実5.1	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率22%）
前5走 07/02 園田10R 2着/11頭 05/04 園田12R 3着/11頭+0.8秒 04/21 園田6R 1着/10頭勝利 04/09 園田12R 4着/12頭+0.6秒 03/24 園田12R 8着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミルトライディーン

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11リコーシュペル

4.0倍

EV -11%

▲12デュアルタスク

5.1倍

EV -8%

出走馬全12頭

◎10

ミルトライディーン

下原理（兵庫）

3.3倍

-22%

›

○11

リコーシュペル

佐々世（兵庫）

4.0倍

-11%

›

▲12

デュアルタスク

笹田知（兵庫）

5.1倍

-8%

›

△9

イントゥザフロー

田野豊（兵庫）

6.9倍

-15%

›

△8

スマートビビット

廣瀬航（兵庫）

15.3倍

+10%

›

△5

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

10.9倍

-35%

›

▽4

ラブラブフォー

土方颯（兵庫）

19.2倍

-31%

›

▽3

アーニャワクワク

高橋洸（兵庫）

25.6倍

-43%

›

▽1

ジャンマギアーナ

山本太（兵庫）

38.4倍

-33%

›

×2

シリウス

山田雄（兵庫）

25.6倍

-59%

›

▽6

アグネスリュウ

吉村智（兵庫）

38.4倍

-39%

›

×7

セイウンダマシイ

長尾翼（兵庫）

38.4倍

-70%

›

💡 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。

▶ 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 12 デュアルタスク実5.1倍期待値 -9%

※ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。