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820m ダート820m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘイスト逃げ	川原正（兵庫）	実4.3	B△ A▲勝率14% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯22走で勝率27%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4秒 11/27 園田10R 1着/12頭勝利 07/24 園田12R 5着/12頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -42% ※ 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	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実20.7	B× A▽勝率3% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9頭 05/28 園田11R 6着/12頭 05/13 園田11R 9着/12頭+2.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -47% ※ 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	マンマル差し	下原理（兵庫）	実45.5	B× A×勝率1% EV-60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/25 園田9R 9着/9頭 05/28 園田11R 12着/12頭+4.0秒 05/13 園田11R 12着/12頭+4.9秒 12/10 園田9R 9着/12頭+2.1秒 11/27 園田3R 3着/6頭+1.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -61% ※ 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	エイラク	小牧太（兵庫）	実11.0	B▲ A△勝率6% EV-35% 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2着／騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 06/26 園田4R 2着/8頭 06/03 園田4R 1着/12頭 05/21 園田6R 2着/12頭 05/06 園田8R 7着/10頭+2.0秒 04/15 園田6R 8着/12頭+1.2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 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27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 1.4% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 -36% ※ 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	フェアリータイザン逃げ	田野豊（兵庫）	実7.0	B△ A△勝率10% EV-32% 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18走で勝率28%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0秒 12/03 園田10R 4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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。
6	モノノフイエロー	永井孝（兵庫）	実74.0	B× A×勝率1% EV-51% 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 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田12R 3着/12頭+7.0秒 05/20 園田6R 6着/12頭 01/08 園田12R 7着/12頭+0.9秒 12/24 園田8R 4着/11頭+0.5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 6.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -51% ※ 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	ベラジオマサキ逃げ	小谷哲（兵庫）	実37.0	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/26 園田5R 3着/8頭 05/27 園田5R 2着/12頭 05/15 園田8R 1着/11頭勝利 04/14 園田6R 2着/12頭+0.1秒 03/31 園田6R 3着/12頭+1.5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 62走で勝率 11% △ 距離適性同距離 44走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27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: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -45% ※ 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	イレブンアップ	松木大（兵庫）	実31.1	B△ A▽勝率2% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3着/12頭 05/07 園田12R 11着/12頭+1.4秒 04/14 園田9R 8着/11頭+2.3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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 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 1.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -38% ※ 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	ポム逃げ	杉浦健（兵庫）	実4.7	B🌟◎ A○勝率18% EV-16% 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7走で勝率43%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/30 園田5R 1着/12頭勝利 03/31 園田6R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 4着/12頭+0.9秒 11/12 園田12R 1着/12頭勝利 10/10 園田12R 7着/12頭+0.6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +324% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.3% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 期待値 -17% ※ 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	ベラジオアブロード	吉村智（兵庫）	実2.8	B○ A🌟◎勝率42% EV+17% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2着/12頭 04/22 園田10R 2着/12頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.1% / 期待値 +18% ※ 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	コモリボルダー	山本咲（兵庫）	実40.8	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0秒 05/28 園田11R 8着/12頭 05/13 園田11R 10着/12頭+3.0秒 04/29 園田9R 9着/9頭+3.8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 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。
12	ミスターエヌ	佐々世（兵庫）	実18.2	B× A△勝率3% EV-53% 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8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利 04/02 園田4R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 2.6% / 期待値 -53% ※ 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 ○

ポム

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

+324%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ベラジオアブロード

2.8倍

EV -81%

▲A:△4エイラク

11.0倍

EV -84%

出走馬全12頭

◎A:○9

ポム

杉浦健（兵庫）

4.7倍

+324%

›

○A:◎10

ベラジオアブロード

吉村智（兵庫）

2.8倍

-81%

›

▲A:△4

エイラク

小牧太（兵庫）

11.0倍

-84%

›

△A:▽8

イレブンアップ

松木大（兵庫）

31.1倍

-70%

›

△A:▲1

ヘイスト

川原正（兵庫）

4.3倍

-97%

›

△A:△5

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

7.0倍

-98%

›

×A:▽2

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

20.7倍

-99%

›

×A:▽7

ベラジオマサキ

小谷哲（兵庫）

37.0倍

-99%

›

×A:×11

コモリボルダー

山本咲（兵庫）

40.8倍

-99%

›

×A:×3

マンマル

下原理（兵庫）

45.5倍

-98%

›

×A:△12

ミスターエヌ

佐々世（兵庫）

18.2倍

-99%

›

×A:×6

モノノフイエロー

永井孝（兵庫）

74.0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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

9R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘイスト逃げ	川原正（兵庫）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯22走で勝率27%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4秒 11/27 園田10R 1着/12頭勝利 07/24 園田12R 5着/12頭+0.3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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (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。
2	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実20.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／前走3着）
前5走 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9頭 05/28 園田11R 6着/12頭 05/13 園田11R 9着/12頭+2.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	マンマル差し	下原理（兵庫）	実45.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/25 園田9R 9着/9頭 05/28 園田11R 12着/12頭+4.0秒 05/13 園田11R 12着/12頭+4.9秒 12/10 園田9R 9着/12頭+2.1秒 11/27 園田3R 3着/6頭+1.6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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	エイラク	小牧太（兵庫）	実11.0	△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2着／騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 06/26 園田4R 2着/8頭 06/03 園田4R 1着/12頭 05/21 園田6R 2着/12頭 05/06 園田8R 7着/10頭+2.0秒 04/15 園田6R 8着/12頭+1.2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 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
5	フェアリータイザン逃げ	田野豊（兵庫）	実7.0	△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18走で勝率28%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0秒 12/03 園田10R 4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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
6	モノノフイエロー	永井孝（兵庫）	実74.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/03 園田6R 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田12R 3着/12頭+7.0秒 05/20 園田6R 6着/12頭 01/08 園田12R 7着/12頭+0.9秒 12/24 園田8R 4着/11頭+0.5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 6.3着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	ベラジオマサキ逃げ	小谷哲（兵庫）	実37.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/26 園田5R 3着/8頭 05/27 園田5R 2着/12頭 05/15 園田8R 1着/11頭勝利 04/14 園田6R 2着/12頭+0.1秒 03/31 園田6R 3着/12頭+1.5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 62走で勝率 11% △ 距離適性同距離 44走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27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 1.5% (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。
8	イレブンアップ	松木大（兵庫）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3着/12頭 05/07 園田12R 11着/12頭+1.4秒 04/14 園田9R 8着/11頭+2.3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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
9	ポム逃げ	杉浦健（兵庫）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/30 園田5R 1着/12頭勝利 03/31 園田6R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 4着/12頭+0.9秒 11/12 園田12R 1着/12頭勝利 10/10 園田12R 7着/12頭+0.6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
10	ベラジオアブロード	吉村智（兵庫）	実2.8	🌟◎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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2着/12頭 04/22 園田10R 2着/12頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	コモリボルダー	山本咲（兵庫）	実40.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0秒 05/28 園田11R 8着/12頭 05/13 園田11R 10着/12頭+3.0秒 04/29 園田9R 9着/9頭+3.8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ミスターエヌ	佐々世（兵庫）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/01 園田8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利 04/02 園田4R 9着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベラジオアブロード

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ポム

4.7倍

EV -16%

▲1ヘイスト

4.3倍

EV -41%

出走馬全12頭

◎10

ベラジオアブロード

吉村智（兵庫）

2.8倍

+17%

›

○9

ポム

杉浦健（兵庫）

4.7倍

-16%

›

▲1

ヘイスト

川原正（兵庫）

4.3倍

-41%

›

△5

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

7.0倍

-32%

›

△4

エイラク

小牧太（兵庫）

11.0倍

-35%

›

△12

ミスターエヌ

佐々世（兵庫）

18.2倍

-53%

›

▽2

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

20.7倍

-47%

›

▽8

イレブンアップ

松木大（兵庫）

31.1倍

-37%

›

▽7

ベラジオマサキ

小谷哲（兵庫）

37.0倍

-45%

›

×11

コモリボルダー

山本咲（兵庫）

40.8倍

-58%

›

×3

マンマル

下原理（兵庫）

45.5倍

-60%

›

×6

モノノフイエロー

永井孝（兵庫）

74.0倍

-51%

›

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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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