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 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サルファー	下原理（兵庫）	実13.4	B△ A△勝率7% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/22 園田10R 1着/11頭 04/30 園田12R 7着/11頭+1.8秒 04/07 園田8R 1着/9頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 -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。
2	レイチェルペガサス逃げ	佐々世（兵庫）	実10.1	B× A△勝率7% EV-34% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田12R 1着/12頭 06/10 園田8R 4着/10頭 05/14 園田12R 4着/12頭+1.0秒 04/23 園田9R 1着/11頭勝利 03/31 園田5R 2着/11頭+0.0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 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
3	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実20.2	B× A×勝率1% EV-78% 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10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -78% ※ 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	ヴァラール逃げ	土方颯（兵庫）	実16.1	B○ A▽勝率4% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/24 園田12R 1着/12頭 06/04 園田9R 4着/12頭 12/31 園田7R 1着/9頭勝利 09/11 園田11R 3着/7頭+0.1秒 08/13 園田9R 1着/10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 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 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。
5	トウケイタンホイザ追込	川原正（兵庫）	実20.2	B× A×勝率2% EV-60% 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 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 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 129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 10位 / 勝率 2.0% / 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。
6	チェリーロシアン	田野豊（兵庫）	実8.9	B△ A△勝率10% EV-14% 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27走で勝率26%と適性高／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/01 園田10R 8着/10頭 06/05 園田8R 6着/8頭 05/21 園田9R 2着/8頭+0.0秒 04/22 園田12R 3着/11頭+0.2秒 04/02 園田12R 3着/12頭+0.2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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 43% ○ ローテーション 23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 0.8% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 期待値 -14% ※ 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	ポアゾンポレスター逃げ	大山真（兵庫）	実7.3	B▲ A○勝率16% EV+19% 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5走 07/10 園田10R 4着/7頭 05/29 園田10R 2着/9頭 04/29 園田9R 1着/9頭勝利 04/09 園田11R 4着/12頭+0.2秒 03/18 園田9R 4着/8頭+0.7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 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 13.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.4% / 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。
8	タンバブショウ逃げ	竹村達（兵庫）	実4.0	B× A▲勝率11% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ ローテーション 23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 0.2% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -55% ※ 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	キーチファイター先行	小牧太（兵庫）	実20.2	B△ A×勝率2% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/01 園田10R 9着/10頭+0.0秒 06/03 園田10R 5着/12頭+1.0秒 05/13 園田9R 2着/9頭+1.0秒 04/14 園田8R 4着/8頭+0.7秒 03/25 園田12R 3着/12頭+0.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 5.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -56% ※ 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	エイシンジャスパー逃げ	吉村智（兵庫）	実4.0	B🌟◎ A🌟◎勝率35% EV+39% 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10走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/01 園田10R 2着/10頭 06/18 園田10R 1着/9頭 04/14 園田8R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田12R 1着/12頭勝利 12/03 園田10R 2着/12頭+0.4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 10走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.4% (オッズ暗示: 25.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.8% / 期待値 +39% ※ 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	ザゴリ先行	小谷哲（兵庫）	実20.2	B× A×勝率1% EV-72% 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10R 9着/11頭 05/14 川崎7R 10着/11頭+0.9秒 05/05 船橋7R 12着/12頭+2.0秒 04/08 川崎7R 6着/12頭+1.0秒 03/11 船橋8R 8着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -73% ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実13.4	B× A▽勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／81日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12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 8.0着 (不振) × 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: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -49% ※ 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 ◎

エイシンジャスパー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+249%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽4ヴァラール

16.1倍

EV +23%

▲A:○7ポアゾンポレスター

7.3倍

EV -84%

出走馬全12頭

◎A:◎10

エイシンジャスパー

吉村智（兵庫）

4.0倍

+249%

›

○A:▽4

ヴァラール

土方颯（兵庫）

16.1倍

+23%

›

▲A:○7

ポアゾンポレスター

大山真（兵庫）

7.3倍

-84%

›

△A:△6

チェリーロシアン

田野豊（兵庫）

8.9倍

-92%

›

△A:△1

サルファー

下原理（兵庫）

13.4倍

-89%

›

△A:×9

キーチファイター

小牧太（兵庫）

20.2倍

-85%

›

×A:▲8

タンバブショウ

竹村達（兵庫）

4.0倍

-99%

›

×A:△2

レイチェルペガサス

佐々世（兵庫）

10.1倍

-98%

›

×A:▽12

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

13.4倍

-99%

›

×A:×3

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

20.2倍

-99%

›

×A:×5

トウケイタンホイザ

川原正（兵庫）

20.2倍

-99%

›

×A:×11

ザゴリ

小谷哲（兵庫）

20.2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。

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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）

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サルファー	下原理（兵庫）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/22 園田10R 1着/11頭 04/30 園田12R 7着/11頭+1.8秒 04/07 園田8R 1着/9頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
2	レイチェルペガサス逃げ	佐々世（兵庫）	実10.1	△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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田12R 1着/12頭 06/10 園田8R 4着/10頭 05/14 園田12R 4着/12頭+1.0秒 04/23 園田9R 1着/11頭勝利 03/31 園田5R 2着/11頭+0.0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 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実20.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3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10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
4	ヴァラール逃げ	土方颯（兵庫）	実16.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/24 園田12R 1着/12頭 06/04 園田9R 4着/12頭 12/31 園田7R 1着/9頭勝利 09/11 園田11R 3着/7頭+0.1秒 08/13 園田9R 1着/10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 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 3.6% (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。
5	トウケイタンホイザ追込	川原正（兵庫）	実20.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着／129日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 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 129日休養明け × 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 2.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
6	チェリーロシアン	田野豊（兵庫）	実8.9	△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27走で勝率26%と適性高／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/01 園田10R 8着/10頭 06/05 園田8R 6着/8頭 05/21 園田9R 2着/8頭+0.0秒 04/22 園田12R 3着/11頭+0.2秒 04/02 園田12R 3着/12頭+0.2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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 43% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
7	ポアゾンポレスター逃げ	大山真（兵庫）	実7.3	○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5走 07/10 園田10R 4着/7頭 05/29 園田10R 2着/9頭 04/29 園田9R 1着/9頭勝利 04/09 園田11R 4着/12頭+0.2秒 03/18 園田9R 4着/8頭+0.7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 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	タンバブショウ逃げ	竹村達（兵庫）	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (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。
9	キーチファイター先行	小牧太（兵庫）	実20.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/01 園田10R 9着/10頭+0.0秒 06/03 園田10R 5着/12頭+1.0秒 05/13 園田9R 2着/9頭+1.0秒 04/14 園田8R 4着/8頭+0.7秒 03/25 園田12R 3着/12頭+0.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
10	エイシンジャスパー逃げ	吉村智（兵庫）	実4.0	🌟◎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10走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/01 園田10R 2着/10頭 06/18 園田10R 1着/9頭 04/14 園田8R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田12R 1着/12頭勝利 12/03 園田10R 2着/12頭+0.4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 10走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 34.8% (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。
11	ザゴリ先行	小谷哲（兵庫）	実20.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/02 園田10R 9着/11頭 05/14 川崎7R 10着/11頭+0.9秒 05/05 船橋7R 12着/12頭+2.0秒 04/08 川崎7R 6着/12頭+1.0秒 03/11 船橋8R 8着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実13.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／81日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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

エイシンジャスパー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ポアゾンポレスター

7.3倍

EV +19%

▲8タンバブショウ

4.0倍

EV -55%

出走馬全12頭

◎10

エイシンジャスパー

吉村智（兵庫）

4.0倍

+39%

›

○7

ポアゾンポレスター

大山真（兵庫）

7.3倍

+19%

›

▲8

タンバブショウ

竹村達（兵庫）

4.0倍

-55%

›

△6

チェリーロシアン

田野豊（兵庫）

8.9倍

-14%

›

△1

サルファー

下原理（兵庫）

13.4倍

›

△2

レイチェルペガサス

佐々世（兵庫）

10.1倍

-34%

›

▽12

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

13.4倍

-48%

›

▽4

ヴァラール

土方颯（兵庫）

16.1倍

-42%

›

×9

キーチファイター

小牧太（兵庫）

20.2倍

-55%

›

×5

トウケイタンホイザ

川原正（兵庫）

20.2倍

-60%

›

×11

ザゴリ

小谷哲（兵庫）

20.2倍

-72%

›

×3

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

20.2倍

-78%

›

💡 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

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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