園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジカルフェイス自在	佐々世（兵庫）	実27.2	B× A▽勝率2% EV-47% 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5R 4着/12頭+3.0秒 05/29 園田7R 3着/10頭 05/07 園田3R 4着/10頭+1.7秒 04/14 園田5R 7着/12頭+2.5秒 03/25 園田7R 7着/10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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -48% ※ 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	エールクイーン	廣瀬航（兵庫）	実3.4	B△ A○勝率21% EV-28% 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25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭 05/07 園田6R 3着/10頭+0.8秒 04/16 園田7R 4着/7頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 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 14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: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 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。
3	リーデレ	山本咲（兵庫）	実7.7	B▲ A△勝率7% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10頭 04/29 園田5R 2着/10頭+0.8秒 04/07 園田2R 3着/10頭+1.0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 3.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
4	エクスプロラベスト	新庄海（兵庫）	実62.0	B× A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/08 園田9R 9着/10頭 06/25 園田12R 4着/12頭+5.0秒 06/11 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/21 園田10R 5着/12頭 05/07 園田6R 5着/10頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 62走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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。
5	タイムレスラブ	杉浦健（兵庫）	実25.7	B△ A△勝率5% EV+25% 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）
前5走 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0秒 05/28 園田10R 5着/10頭 05/04 園田4R 3着/10頭+0.2秒 04/15 園田5R 7着/12頭+1.0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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +26% ※ 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	エートルドゥエ逃げ	高橋洸（兵庫）	実4.9	B○ A△勝率11% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/02 園田5R 7着/12頭 06/03 園田9R 3着/10頭 04/15 園田8R 2着/10頭+1.5秒 03/31 園田9R 2着/9頭+0.2秒 01/15 園田7R 2着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 34.7% (オッズ暗示: 20.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 期待値 -46% ※ 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	クリノエニシ差し	福原杏（兵庫）	実3.6	B△ A🌟◎勝率35% EV+25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/10 園田9R 6着/10頭 06/03 園田9R 5着/10頭 05/04 園田3R 2着/8頭+0.1秒 12/31 園田8R 6着/10頭+2.4秒 12/11 園田12R 6着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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 4.5% (オッズ暗示: 27.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.9% / 期待値 +26% ※ 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	ロングセラーアスク逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.8	B🌟◎ A▲勝率14% EV-32% 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33走で勝率30%と適性高／同距離帯31走で勝率32%／前走2着）
前5走 07/03 園田1R 2着/12頭 05/27 園田7R 7着/10頭 04/30 園田7R 2着/10頭+0.1秒 04/09 園田6R 1着/8頭勝利 11/03 園田4R 2着/10頭+0.4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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 31走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 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) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 54.4% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 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。
9	ブリスディーシャ逃げ	松木大（兵庫）	実18.3	B× A▽勝率4% EV-23% 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8.0着と低調）
前5走 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7秒 04/25 315R 11着/11頭+4.1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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。

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 ▲

ロングセラーアスク

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+161%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6エートルドゥエ

4.9倍

EV +69%

▲A:△3リーデレ

7.7倍

EV -60%

出走馬全9頭

◎A:▲8

ロングセラーアスク

小谷哲（兵庫）

4.8倍

+161%

›

○A:△6

エートルドゥエ

高橋洸（兵庫）

4.9倍

+69%

›

▲A:△3

リーデレ

山本咲（兵庫）

7.7倍

-60%

›

△A:◎7

クリノエニシ

福原杏（兵庫）

3.6倍

-83%

›

△A:△5

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

25.7倍

-81%

›

△A:○2

エールクイーン

廣瀬航（兵庫）

3.4倍

-99%

›

×A:▽9

ブリスディーシャ

松木大（兵庫）

18.3倍

-96%

›

×A:▽1

マジカルフェイス

佐々世（兵庫）

27.2倍

-94%

›

×A:▽4

エクスプロラベスト

新庄海（兵庫）

62.0倍

-98%

›

💡 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）

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジカルフェイス自在	佐々世（兵庫）	実27.2	▽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5R 4着/12頭+3.0秒 05/29 園田7R 3着/10頭 05/07 園田3R 4着/10頭+1.7秒 04/14 園田5R 7着/12頭+2.5秒 03/25 園田7R 7着/10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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	エールクイーン	廣瀬航（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭 05/07 園田6R 3着/10頭+0.8秒 04/16 園田7R 4着/7頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 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 14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 21.0% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	リーデレ	山本咲（兵庫）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10頭 04/29 園田5R 2着/10頭+0.8秒 04/07 園田2R 3着/10頭+1.0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 3.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	エクスプロラベスト	新庄海（兵庫）	実62.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/08 園田9R 9着/10頭 06/25 園田12R 4着/12頭+5.0秒 06/11 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/21 園田10R 5着/12頭 05/07 園田6R 5着/10頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 62走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 1.4% (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。
5	タイムレスラブ	杉浦健（兵庫）	実25.7	△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）
前5走 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0秒 05/28 園田10R 5着/10頭 05/04 園田4R 3着/10頭+0.2秒 04/15 園田5R 7着/12頭+1.0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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
6	エートルドゥエ逃げ	高橋洸（兵庫）	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/02 園田5R 7着/12頭 06/03 園田9R 3着/10頭 04/15 園田8R 2着/10頭+1.5秒 03/31 園田9R 2着/9頭+0.2秒 01/15 園田7R 2着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	クリノエニシ差し	福原杏（兵庫）	実3.6	🌟◎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
前5走 07/10 園田9R 6着/10頭 06/03 園田9R 5着/10頭 05/04 園田3R 2着/8頭+0.1秒 12/31 園田8R 6着/10頭+2.4秒 12/11 園田12R 6着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
8	ロングセラーアスク逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場33走で勝率30%と適性高／同距離帯31走で勝率32%／前走2着）
前5走 07/03 園田1R 2着/12頭 05/27 園田7R 7着/10頭 04/30 園田7R 2着/10頭+0.1秒 04/09 園田6R 1着/8頭勝利 11/03 園田4R 2着/10頭+0.4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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 31走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (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。
9	ブリスディーシャ逃げ	松木大（兵庫）	実18.3	▽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8.0着と低調）
前5走 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7秒 04/25 315R 11着/11頭+4.1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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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

クリノエニシ

騎手福原杏（兵庫）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2エールクイーン

3.4倍

EV -28%

▲8ロングセラーアスク

4.8倍

EV -32%

出走馬全9頭

◎7

クリノエニシ

福原杏（兵庫）

3.6倍

+25%

›

○2

エールクイーン

廣瀬航（兵庫）

3.4倍

-28%

›

▲8

ロングセラーアスク

小谷哲（兵庫）

4.8倍

-32%

›

△6

エートルドゥエ

高橋洸（兵庫）

4.9倍

-45%

›

△3

リーデレ

山本咲（兵庫）

7.7倍

-49%

›

△5

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

25.7倍

+25%

›

▽9

ブリスディーシャ

松木大（兵庫）

18.3倍

-23%

›

▽1

マジカルフェイス

佐々世（兵庫）

27.2倍

-47%

›

▽4

エクスプロラベスト

新庄海（兵庫）

62.0倍

-14%

›

💡 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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