園田 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノチャンプ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実8.4	B△ A▲勝率12% EV-1% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田9R 1着/12頭 06/11 園田6R 3着/12頭+0.0秒 05/15 園田9R 4着/10頭+0.7秒 04/30 園田9R 4着/10頭+0.5秒 04/16 園田9R 4着/8頭+1.0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 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 18% ○ 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 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 0.5% (オッズ暗示: 11.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 期待値 -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	ファイアボルト差し	山田雄（兵庫）	実25.4	B× A▽勝率3% EV-27% 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 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0秒 05/05 園田12R 7着/11頭+1.1秒 04/23 園田10R 9着/11頭+1.6秒 03/31 園田12R 8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 6.7着 △ 当競馬場適性 60走で勝率 8% △ 距離適性同距離 50走で勝率 8% × 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 2.9% / 期待値 -27% ※ 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	テーオーテバルディ逃げ推奨	山本咲（兵庫）	実21.2	B○ A△勝率7% EV+58% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ21.2倍で期待値+133%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/03 園田6R 1着/12頭 01/03 園田12R 2着/11頭+0.3秒 12/11 園田12R 2着/12頭+0.7秒 11/11 園田12R 6着/12頭+1.0秒 10/23 園田6R 1着/10頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 +59% ※ 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	エランフェーヴル逃げ	小牧太（兵庫）	実1.3	B🌟◎ A○勝率13% EV-82% 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16走で勝率62%と適性高／同距離帯16走で勝率62%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 06/18 園田8R 1着/8頭 05/28 園田7R 1着/10頭 05/06 園田8R 2着/10頭+0.2秒 01/03 園田8R 1着/12頭勝利 03/12 園田10R 1着/9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 83.5% (オッズ暗示: 76.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.2% / 期待値 -83% ※ 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	ブリッツェンシチー	杉浦健（兵庫）	実25.4	B× A△勝率5% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯27走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/02 園田9R 3着/10頭+1.0秒 06/11 園田12R 3着/12頭+0.0秒 05/22 園田10R 8着/11頭 04/28 園田10R 6着/11頭+1.5秒 04/07 園田10R 12着/12頭+3.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 33% △ 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 21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: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 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。
6	ミナックシアター差し	田野豊（兵庫）	実31.8	B× A▽勝率2% EV-32% 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 07/03 園田12R 7着/12頭 06/04 園田9R 6着/12頭 05/05 園田12R 11着/11頭+3.5秒 12/31 園田10R 7着/12頭+2.1秒 12/03 園田10R 7着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
7	パッションプリマ	永井孝（兵庫）	実42.4	B△ A▽勝率2% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田12R 8着/12頭 06/03 園田12R 1着/12頭 05/22 園田7R 2着/8頭 04/29 園田7R 2着/8頭+0.1秒 04/14 園田5R 2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 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -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	ガルバナム先行	下原理（兵庫）	実63.6	B△ A▽勝率2% EV+5% 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5走 07/02 園田8R 6着/10頭 06/12 園田8R 3着/10頭 05/20 園田6R 1着/12頭 04/28 園田7R 3着/10頭+1.3秒 04/08 園田4R 2着/10頭+0.6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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +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	エリュシデータ逃げ	小谷周（兵庫）	実21.2	B× A△勝率4% EV-21% 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 01/08 園田7R 10着/10頭+3.3秒 12/23 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 7着/9頭+1.7秒 11/25 園田5R 3着/11頭+0.4秒 11/04 園田1R 9着/10頭+1.0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 50走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 196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) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
10	モイル追込	井上幹（兵庫）	実63.6	B× A▽勝率1% EV-41% 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9R 8着/10頭 06/10 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/13 園田9R 7着/9頭+2.0秒 04/28 園田10R 8着/11頭+2.0秒 04/07 園田10R 10着/12頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 41走で勝率 15% ○ 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 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -41% ※ 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	ララテロワール自在	松木大（兵庫）	実63.6	B× A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0秒 04/29 園田12R 10着/12頭+1.4秒 04/08 園田9R 4着/12頭+1.0秒 03/17 園田10R 6着/12頭+1.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -29% ※ 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	アースインハマー推奨	吉村智（兵庫）	実7.4	B▲ A🌟◎勝率48% EV+258% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 2.3% (オッズ暗示: 13.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.4% / 期待値 +258% ※ 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 ○

エランフェーヴル

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3テーオーテバルディ

21.2倍

EV +133%

▲A:◎12アースインハマー

7.4倍

EV -83%

出走馬全12頭

◎A:○4

エランフェーヴル

小牧太（兵庫）

1.3倍

+8%

›

○A:△3

テーオーテバルディ

山本咲（兵庫）

21.2倍

+133%

›

▲A:◎12

アースインハマー

吉村智（兵庫）

7.4倍

-83%

›

△A:▽8

ガルバナム

下原理（兵庫）

63.6倍

-8%

›

△A:▽7

パッションプリマ

永井孝（兵庫）

42.4倍

-57%

›

△A:▲1

クリノチャンプ

廣瀬航（兵庫）

8.4倍

-95%

›

×A:▽11

ララテロワール

松木大（兵庫）

63.6倍

-87%

›

×A:△5

ブリッツェンシチー

杉浦健（兵庫）

25.4倍

-99%

›

×A:▽6

ミナックシアター

田野豊（兵庫）

31.8倍

-99%

›

×A:△9

エリュシデータ

小谷周（兵庫）

21.2倍

-99%

›

×A:▽2

ファイアボルト

山田雄（兵庫）

25.4倍

-99%

›

×A:▽10

モイル

井上幹（兵庫）

63.6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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 12 アースインハマー実7.4倍期待値 -83%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 テーオーテバルディ実21.2倍期待値 +133%

※ 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1400m ダート1400m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノチャンプ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実8.4	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田9R 1着/12頭 06/11 園田6R 3着/12頭+0.0秒 05/15 園田9R 4着/10頭+0.7秒 04/30 園田9R 4着/10頭+0.5秒 04/16 園田9R 4着/8頭+1.0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 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 18% ○ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
2	ファイアボルト差し	山田雄（兵庫）	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0秒 05/05 園田12R 7着/11頭+1.1秒 04/23 園田10R 9着/11頭+1.6秒 03/31 園田12R 8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 6.7着 △ 当競馬場適性 60走で勝率 8% △ 距離適性同距離 50走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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	テーオーテバルディ逃げ推奨	山本咲（兵庫）	実21.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/03 園田6R 1着/12頭 01/03 園田12R 2着/11頭+0.3秒 12/11 園田12R 2着/12頭+0.7秒 11/11 園田12R 6着/12頭+1.0秒 10/23 園田6R 1着/10頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	エランフェーヴル逃げ	小牧太（兵庫）	実1.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率62%と適性高／同距離帯16走で勝率62%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 06/18 園田8R 1着/8頭 05/28 園田7R 1着/10頭 05/06 園田8R 2着/10頭+0.2秒 01/03 園田8R 1着/12頭勝利 03/12 園田10R 1着/9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
5	ブリッツェンシチー	杉浦健（兵庫）	実25.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯27走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/02 園田9R 3着/10頭+1.0秒 06/11 園田12R 3着/12頭+0.0秒 05/22 園田10R 8着/11頭 04/28 園田10R 6着/11頭+1.5秒 04/07 園田10R 12着/12頭+3.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 33% △ 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 21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 4.6% (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。
6	ミナックシアター差し	田野豊（兵庫）	実31.8	▽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 07/03 園田12R 7着/12頭 06/04 園田9R 6着/12頭 05/05 園田12R 11着/11頭+3.5秒 12/31 園田10R 7着/12頭+2.1秒 12/03 園田10R 7着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	パッションプリマ	永井孝（兵庫）	実42.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田12R 8着/12頭 06/03 園田12R 1着/12頭 05/22 園田7R 2着/8頭 04/29 園田7R 2着/8頭+0.1秒 04/14 園田5R 2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 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ガルバナム先行	下原理（兵庫）	実63.6	▽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5走 07/02 園田8R 6着/10頭 06/12 園田8R 3着/10頭 05/20 園田6R 1着/12頭 04/28 園田7R 3着/10頭+1.3秒 04/08 園田4R 2着/10頭+0.6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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
9	エリュシデータ逃げ	小谷周（兵庫）	実21.2	△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／196日ぶりの実戦）
前5走 01/08 園田7R 10着/10頭+3.3秒 12/23 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 7着/9頭+1.7秒 11/25 園田5R 3着/11頭+0.4秒 11/04 園田1R 9着/10頭+1.0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 50走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	モイル追込	井上幹（兵庫）	実63.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/01 園田9R 8着/10頭 06/10 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/13 園田9R 7着/9頭+2.0秒 04/28 園田10R 8着/11頭+2.0秒 04/07 園田10R 10着/12頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 41走で勝率 15% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	ララテロワール自在	松木大（兵庫）	実63.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0秒 04/29 園田12R 10着/12頭+1.4秒 04/08 園田9R 4着/12頭+1.0秒 03/17 園田10R 6着/12頭+1.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
12	アースインハマー推奨	吉村智（兵庫）	実7.4	🌟◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率48% × オッズ7.4倍で期待値+258%の有力候補（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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

A推奨

アースインハマー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

7.4倍

AI期待値

+258%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エランフェーヴル

1.3倍

EV -82%

▲1クリノチャンプ

8.4倍

EV -1%

出走馬全12頭

◎12

アースインハマー

吉村智（兵庫）

7.4倍

+258%

›

○4

エランフェーヴル

小牧太（兵庫）

1.3倍

-82%

›

▲1

クリノチャンプ

廣瀬航（兵庫）

8.4倍

-1%

›

△3

テーオーテバルディ

山本咲（兵庫）

21.2倍

+58%

›

△5

ブリッツェンシチー

杉浦健（兵庫）

25.4倍

+17%

›

△9

エリュシデータ

小谷周（兵庫）

21.2倍

-21%

›

▽2

ファイアボルト

山田雄（兵庫）

25.4倍

-27%

›

▽7

パッションプリマ

永井孝（兵庫）

42.4倍

-7%

›

▽6

ミナックシアター

田野豊（兵庫）

31.8倍

-32%

›

▽8

ガルバナム

下原理（兵庫）

63.6倍

+5%

›

▽11

ララテロワール

松木大（兵庫）

63.6倍

-29%

›

▽10

モイル

井上幹（兵庫）

63.6倍

-41%

›

💡 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 12 アースインハマー実7.4倍期待値 +258%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 テーオーテバルディ実21.2倍期待値 +59%

※ 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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