園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チッタデラモーレ	吉村智（兵庫）	実39.5	B△ A▽勝率2% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/24 園田4R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 12着/12頭 05/28 園田9R 8着/9頭 ― ―
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 11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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実1.7	B○ A○勝率31% EV-48% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3秒 01/02 園田3R 6着/12頭+0.7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 4.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 58.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.5% / 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。
3	シュヴァルツスター	永井孝（兵庫）	実164.1	B× A▽勝率1% EV+47% 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 07/24 園田4R 12着/12頭+3.6秒 07/09 園田12R 10着/12頭+6.0秒 06/17 園田6R 12着/12頭+4.0秒 05/22 園田1R 10着/10頭 04/16 園田2R 3着/10頭+1.1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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 9位 / 勝率 0.9% / 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。
4	キャスパインパクト推奨	大山真（兵庫）	実9.2	B▲ A▲勝率16% EV+47% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 園田3R 5着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 4着/12頭+0.0秒 06/24 園田6R 9着/10頭 06/05 園田1R 8着/11頭+5.0秒 05/22 園田5R 8着/9頭+7.0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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 10.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 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。
5	ナムラマフィン逃げ	小谷哲（兵庫）	実23.8	B× A△勝率3% EV-38% 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 07/30 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 8着/12頭 06/18 園田6R 5着/12頭 05/14 園田3R 4着/8頭+0.8秒 05/05 園田4R 11着/12頭+4.9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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 6位 / 勝率 2.6% / 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。
6	マクラガレーヌ	山本咲（兵庫）	実22.6	B× A△勝率6% EV+35% 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 07/29 園田6R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 6着/12頭 06/17 園田6R 11着/12頭 05/28 園田3R 9着/12頭 04/28 園田12R 9着/12頭+1.5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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 50走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ○ ローテーション 15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 5位 / 勝率 6.0% / 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。
7	トレジャーハウス	山本太（兵庫）	実53.2	B△ A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10頭 06/11 園田3R 9着/10頭+0.0秒 05/21 園田5R 7着/12頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。
8	フェスティヴルキナ	竹村達（兵庫）	実3.0	B🌟◎ A🌟◎勝率31% EV-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（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6着/10頭 06/03 園田4R 7着/12頭 05/15 園田2R 2着/10頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.0% (オッズ暗示: 33.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.3% / 期待値 -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	レゼルノワール自在	田野豊（兵庫）	実9.2	B△ A△勝率9% EV-16% 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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 園田4R 6着/12頭+1.2秒 06/17 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/27 園田4R 10着/10頭+4.0秒 05/06 園田1R 4着/12頭+1.2秒 01/08 園田4R 7着/10頭+1.7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 6.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。

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 ◎

フェスティヴルキナ

騎手竹村達（兵庫）

単勝オッズ

3.0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:○2グルーヴグルーヴ

1.7倍

EV -89%

▲A:▲4キャスパインパクト

9.2倍

EV -47%

出走馬全9頭

◎A:◎8

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

3.0倍

+161%

›

○A:○2

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

1.7倍

-89%

›

▲A:▲4

キャスパインパクト

大山真（兵庫）

9.2倍

-47%

›

△A:▽1

チッタデラモーレ

吉村智（兵庫）

39.5倍

-77%

›

△A:▽7

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

53.2倍

-86%

›

△A:△9

レゼルノワール

田野豊（兵庫）

9.2倍

-98%

›

×A:△6

マクラガレーヌ

山本咲（兵庫）

22.6倍

-99%

›

×A:△5

ナムラマフィン

小谷哲（兵庫）

23.8倍

-99%

›

×A:▽3

シュヴァルツスター

永井孝（兵庫）

164.1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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 4 キャスパインパクト ¥100 実9.2倍期待値 -47% ❌不的中7着単勝 9.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

2R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チッタデラモーレ	吉村智（兵庫）	実39.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/24 園田4R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 12着/12頭 05/28 園田9R 8着/9頭 ― ―
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 11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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
2	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実1.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3秒 01/02 園田3R 6着/12頭+0.7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 4.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	シュヴァルツスター	永井孝（兵庫）	実164.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場37走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/24 園田4R 12着/12頭+3.6秒 07/09 園田12R 10着/12頭+6.0秒 06/17 園田6R 12着/12頭+4.0秒 05/22 園田1R 10着/10頭 04/16 園田2R 3着/10頭+1.1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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	キャスパインパクト推奨	大山真（兵庫）	実9.2	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 園田3R 5着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 4着/12頭+0.0秒 06/24 園田6R 9着/10頭 06/05 園田1R 8着/11頭+5.0秒 05/22 園田5R 8着/9頭+7.0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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ナムラマフィン逃げ	小谷哲（兵庫）	実23.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 8着/12頭 06/18 園田6R 5着/12頭 05/14 園田3R 4着/8頭+0.8秒 05/05 園田4R 11着/12頭+4.9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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
6	マクラガレーヌ	山本咲（兵庫）	実22.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/29 園田6R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 6着/12頭 06/17 園田6R 11着/12頭 05/28 園田3R 9着/12頭 04/28 園田12R 9着/12頭+1.5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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 50走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	トレジャーハウス	山本太（兵庫）	実53.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10頭 06/11 園田3R 9着/10頭+0.0秒 05/21 園田5R 7着/12頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	フェスティヴルキナ	竹村達（兵庫）	実3.0	🌟◎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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6着/10頭 06/03 園田4R 7着/12頭 05/15 園田2R 2着/10頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	レゼルノワール自在	田野豊（兵庫）	実9.2	△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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 園田4R 6着/12頭+1.2秒 06/17 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/27 園田4R 10着/10頭+4.0秒 05/06 園田1R 4着/12頭+1.2秒 01/08 園田4R 7着/10頭+1.7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 6.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フェスティヴルキナ

騎手竹村達（兵庫）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2グルーヴグルーヴ

1.7倍

EV -48%

▲4キャスパインパクト

9.2倍

EV +47%

出走馬全9頭

◎8

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

3.0倍

-6%

›

○2

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

1.7倍

-48%

›

▲4

キャスパインパクト

大山真（兵庫）

9.2倍

+47%

›

△9

レゼルノワール

田野豊（兵庫）

9.2倍

-16%

›

△6

マクラガレーヌ

山本咲（兵庫）

22.6倍

+35%

›

△5

ナムラマフィン

小谷哲（兵庫）

23.8倍

-38%

›

▽1

チッタデラモーレ

吉村智（兵庫）

39.5倍

-2%

›

▽7

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

53.2倍

-36%

›

▽3

シュヴァルツスター

永井孝（兵庫）

164.1倍

+47%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 4 キャスパインパクト ¥100 実9.2倍期待値 +48% ❌不的中7着単勝 9.2倍

B. 市場除外+キャリブ

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