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1230m ダート1230m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレスコタイシ自在	杉浦健（兵庫）	実16.0	B× A△勝率8% EV+34% 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%／前走3着）
前5走 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5秒 12/10 園田12R 6着/12頭+0.6秒 11/25 園田10R 3着/10頭+0.8秒 07/30 園田10R 8着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 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。
2	ホルンフェルス自在	小谷周（兵庫）	実9.6	B× A△勝率7% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/10 園田7R 8着/10頭 06/17 園田9R 8着/9頭 05/14 園田12R 10着/12頭+2.3秒 04/21 園田6R 6着/10頭+0.5秒 04/01 園田5R 1着/12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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (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: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -37% ※ 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	グリッタードール推奨	小牧太（兵庫）	実24.0	B○ A▽勝率4% EV-8% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率45% × オッズ24.0倍で期待値+990%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 07/01 園田8R 3着/11頭 06/11 園田10R 5着/10頭+3.0秒 05/28 園田9R 1着/9頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +990% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.8% / 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。
4	シゲルノヴァ	土方颯（兵庫）	実24.0	B× A▽勝率2% 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 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0秒 05/20 園田12R 11着/12頭+2.0秒 07/09 名古屋12R 8着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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 11位 / 勝率 2.1% / 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。
5	マジックエミリア	吉村智（兵庫）	実48.0	B△ A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9頭 05/20 園田9R 9着/12頭 04/23 園田8R 6着/9頭+2.0秒 03/26 園田11R 6着/8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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 期待値 -28% ※ 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	ワローテル	佐々世（兵庫）	実4.8	B△ A▲勝率14% EV-31% 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／前走2着）
前5走 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8着/10頭 05/28 園田10R 1着/10頭 05/05 園田11R 10着/12頭+4.0秒 04/30 園田10R 4着/8頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.3% / 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。
7	ラクスガウディ	長尾翼（兵庫）	実24.0	B× A▽勝率4% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/10 園田7R 7着/10頭 07/01 園田12R 9着/11頭 06/17 園田10R 9着/9頭 12/30 園田9R 8着/12頭+1.0秒 12/10 園田12R 1着/12頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 7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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.5% / 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。
8	サファリ逃げ	塩津璃（兵庫）	実2.0	B▲ A○勝率19% EV-62% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 2着/12頭 06/04 園田3R 1着/10頭 05/15 園田6R 2着/9頭+0.8秒 04/28 園田7R 10着/10頭+5.8秒 04/14 園田7R 6着/10頭+1.8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 8走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 50.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.9% / 期待値 -62% ※ 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	ウィスピースノー	小谷哲（兵庫）	推定—	B△ A△勝率13% EV-80% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/09 園田5R 5着/10頭 06/24 園田8R 5着/10頭 06/12 園田8R 5着/10頭 05/27 園田8R 3着/9頭 05/04 園田8R 4着/5頭+0.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% × 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 2.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.7% / 期待値 -80% ※ 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	レゴリス	笹田知（兵庫）	実24.0	B× A▽勝率4% EV+3% 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5R 8着/10頭 06/24 園田12R 11着/12頭 06/04 園田5R 10着/11頭+3.0秒 05/13 園田12R 10着/10頭+2.3秒 04/05 318R 8着/8頭+8.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (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 8位 / 勝率 4.3% / 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。
11	エールデスポワール逃げ推奨	廣瀬航（兵庫）	実8.0	B🌟◎ A◎勝率19% EV+54% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率45% × オッズ8.0倍で期待値+263%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場15走で勝率33%と適性高／同馬場と相性良）
前5走 07/03 園田1R 1着/12頭 05/28 園田2R 1着/10頭 05/07 園田2R 3着/10頭+0.6秒 01/02 園田8R 4着/12頭+2.1秒 12/16 園田3R 3着/10頭+0.3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 15走で勝率 33% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +263% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 12.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.3% / 期待値 +54% ※ 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	クオンタムゲート	竹村達（兵庫）	実16.0	B× A▽勝率5% EV-24% 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9R 9着/10頭 06/25 園田9R 8着/9頭+3.0秒 06/10 園田9R 5着/9頭+7.0秒 05/29 園田10R 9着/9頭+3.0秒 01/03 園田3R 9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% × 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 4.7% / 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。

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

A推奨Aモデル ◎

エールデスポワール

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

8.0倍

AI期待値

+263%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽3グリッタードール

24.0倍

EV +990%

▲A:○8サファリ

2.0倍

EV -94%

出走馬全12頭

◎A:◎11

エールデスポワール

廣瀬航（兵庫）

8.0倍

+263%

›

○A:▽3

グリッタードール

小牧太（兵庫）

24.0倍

+990%

›

▲A:○8

サファリ

塩津璃（兵庫）

2.0倍

-94%

›

△A:△9

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

—

›

△A:▽5

マジックエミリア

吉村智（兵庫）

48.0倍

+23%

›

△A:▲6

ワローテル

佐々世（兵庫）

4.8倍

-96%

›

×A:△1

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

16.0倍

-92%

›

×A:▽7

ラクスガウディ

長尾翼（兵庫）

24.0倍

-97%

›

×A:△2

ホルンフェルス

小谷周（兵庫）

9.6倍

-99%

›

×A:▽12

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

16.0倍

-99%

›

×A:▽4

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

24.0倍

-99%

›

×A:▽10

レゴリス

笹田知（兵庫）

24.0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。

▶ 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

単勝 11 エールデスポワール実8.0倍期待値 +264%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 グリッタードール実24.0倍期待値 +991%

※ 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレスコタイシ自在	杉浦健（兵庫）	実16.0	△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%／前走3着）
前5走 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5秒 12/10 園田12R 6着/12頭+0.6秒 11/25 園田10R 3着/10頭+0.8秒 07/30 園田10R 8着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
2	ホルンフェルス自在	小谷周（兵庫）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/10 園田7R 8着/10頭 06/17 園田9R 8着/9頭 05/14 園田12R 10着/12頭+2.3秒 04/21 園田6R 6着/10頭+0.5秒 04/01 園田5R 1着/12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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	グリッタードール推奨	小牧太（兵庫）	実24.0	▽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3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 07/01 園田8R 3着/11頭 06/11 園田10R 5着/10頭+3.0秒 05/28 園田9R 1着/9頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	シゲルノヴァ	土方颯（兵庫）	実24.0	▽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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0秒 05/20 園田12R 11着/12頭+2.0秒 07/09 名古屋12R 8着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	マジックエミリア	吉村智（兵庫）	実48.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9頭 05/20 園田9R 9着/12頭 04/23 園田8R 6着/9頭+2.0秒 03/26 園田11R 6着/8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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
6	ワローテル	佐々世（兵庫）	実4.8	▲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／前走2着）
前5走 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8着/10頭 05/28 園田10R 1着/10頭 05/05 園田11R 10着/12頭+4.0秒 04/30 園田10R 4着/8頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
7	ラクスガウディ	長尾翼（兵庫）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/10 園田7R 7着/10頭 07/01 園田12R 9着/11頭 06/17 園田10R 9着/9頭 12/30 園田9R 8着/12頭+1.0秒 12/10 園田12R 1着/12頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 7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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
8	サファリ逃げ	塩津璃（兵庫）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 2着/12頭 06/04 園田3R 1着/10頭 05/15 園田6R 2着/9頭+0.8秒 04/28 園田7R 10着/10頭+5.8秒 04/14 園田7R 6着/10頭+1.8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 8走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
9	ウィスピースノー	小谷哲（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/09 園田5R 5着/10頭 06/24 園田8R 5着/10頭 06/12 園田8R 5着/10頭 05/27 園田8R 3着/9頭 05/04 園田8R 4着/5頭+0.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% ※ 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。
10	レゴリス	笹田知（兵庫）	実24.0	▽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／同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 07/09 園田5R 8着/10頭 06/24 園田12R 11着/12頭 06/04 園田5R 10着/11頭+3.0秒 05/13 園田12R 10着/10頭+2.3秒 04/05 318R 8着/8頭+8.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	エールデスポワール逃げ推奨	廣瀬航（兵庫）	実8.0	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場15走で勝率33%と適性高／同馬場と相性良）
前5走 07/03 園田1R 1着/12頭 05/28 園田2R 1着/10頭 05/07 園田2R 3着/10頭+0.6秒 01/02 園田8R 4着/12頭+2.1秒 12/16 園田3R 3着/10頭+0.3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 15走で勝率 33% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
12	クオンタムゲート	竹村達（兵庫）	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/10 園田9R 9着/10頭 06/25 園田9R 8着/9頭+3.0秒 06/10 園田9R 5着/9頭+7.0秒 05/29 園田10R 9着/9頭+3.0秒 01/03 園田3R 9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

A推奨

エールデスポワール

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

8.0倍

AI期待値

+54%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8サファリ

2.0倍

EV -62%

▲6ワローテル

4.8倍

EV -31%

出走馬全12頭

◎11

エールデスポワール

廣瀬航（兵庫）

8.0倍

+54%

›

○8

サファリ

塩津璃（兵庫）

2.0倍

-62%

›

▲6

ワローテル

佐々世（兵庫）

4.8倍

-31%

›

△9

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

—

›

△1

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

16.0倍

+34%

›

△2

ホルンフェルス

小谷周（兵庫）

9.6倍

-37%

›

▽12

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

16.0倍

-24%

›

▽10

レゴリス

笹田知（兵庫）

24.0倍

+3%

›

▽3

グリッタードール

小牧太（兵庫）

24.0倍

-8%

›

▽7

ラクスガウディ

長尾翼（兵庫）

24.0倍

-14%

›

▽4

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

24.0倍

-49%

›

▽5

マジックエミリア

吉村智（兵庫）

48.0倍

-27%

›

💡 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

単勝 11 エールデスポワール実8.0倍期待値 +54%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 グリッタードール実24.0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。
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