園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロアテナ	大山真（兵庫）	実10.0	B△ A△勝率5% EV-45% 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15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田7R 5着/9頭 06/24 園田5R 9着/12頭 06/10 園田5R 8着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 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。
2	テイケイホロムア	下原理（兵庫）	実3.3	B🌟◎ A○勝率25% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田1R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 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 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 66.3% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.3% / 期待値 -16% ※ 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	スエヒロイナズマ	杉浦健（兵庫）	実70.3	B× A▽勝率2% EV+71% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0秒 05/13 園田2R 7着/9頭+1.6秒 04/23 園田2R 10着/10頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 52走で勝率 10% △ 距離適性同距離 45走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 +72% ※ 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	サクラトップムーン	小牧太（兵庫）	実3.8	B▲ A▲勝率14% EV-48% 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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/22 園田1R 1着/11頭勝利 07/03 園田4R 6着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 6着/8頭 05/22 園田2R 9着/10頭 04/29 園田4R 2着/10頭+0.2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 34走で勝率 15% △ 距離適性同距離 34走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.6% / 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	エイシンディーヴァ	竹村達（兵庫）	実2.6	B○ A🌟◎勝率42% EV+9% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.0% / 期待値 +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	ココプレミア	小谷哲（兵庫）	実90.1	B× A▽勝率1% EV-9% 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5R 8着/9頭+3.3秒 07/15 園田6R 10着/10頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 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 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -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。
7	モズセンピロ	福原杏（兵庫）	実11.5	B△ A△勝率4% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/23 園田6R 11着/12頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.6% / 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。
8	フィーロ	松木大（兵庫）	実30.9	B× A△勝率3% EV-1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭 05/27 園田3R 8着/10頭 05/13 園田3R 6着/9頭+1.0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 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
9	シュライフェ	塩津璃（兵庫）	実14.4	B△ A×勝率3% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 園田2R 1着/10頭勝利 07/17 園田4R 3着/10頭 07/02 園田1R 7着/10頭+1.0秒 06/18 園田2R 7着/10頭 06/03 園田2R 9着/10頭
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 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -64% ※ 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	ジョーヌミモザ	井上幹（兵庫）	実128.3	B× A▽勝率1% EV+10% 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 07/31 園田6R 6着/6頭+4.6秒 07/10 園田6R 8着/9頭+0.0秒 06/18 園田7R 10着/12頭+1.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +11% ※ 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 ○

テイケイホロムア

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+118%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5エイシンディーヴァ

2.6倍

EV -25%

▲A:▲4サクラトップムーン

3.8倍

EV -82%

出走馬全10頭

◎A:○2

テイケイホロムア

下原理（兵庫）

3.3倍

+118%

›

○A:◎5

エイシンディーヴァ

竹村達（兵庫）

2.6倍

-25%

›

▲A:▲4

サクラトップムーン

小牧太（兵庫）

3.8倍

-82%

›

△A:△1

エコロアテナ

大山真（兵庫）

10.0倍

-96%

›

△A:△7

モズセンピロ

福原杏（兵庫）

11.5倍

-98%

›

△A:×9

シュライフェ

塩津璃（兵庫）

14.4倍

-99%

›

×A:△8

フィーロ

松木大（兵庫）

30.9倍

-99%

›

×A:▽3

スエヒロイナズマ

杉浦健（兵庫）

70.3倍

-97%

›

×A:▽6

ココプレミア

小谷哲（兵庫）

90.1倍

-99%

›

×A:▽10

ジョーヌミモザ

井上幹（兵庫）

128.3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

両モデルとも見送り

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロアテナ	大山真（兵庫）	実10.0	△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15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田7R 5着/9頭 06/24 園田5R 9着/12頭 06/10 園田5R 8着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 5.5% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	テイケイホロムア	下原理（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田1R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
3	スエヒロイナズマ	杉浦健（兵庫）	実70.3	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0秒 05/13 園田2R 7着/9頭+1.6秒 04/23 園田2R 10着/10頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 52走で勝率 10% △ 距離適性同距離 45走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
4	サクラトップムーン	小牧太（兵庫）	実3.8	▲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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/22 園田1R 1着/11頭勝利 07/03 園田4R 6着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 6着/8頭 05/22 園田2R 9着/10頭 04/29 園田4R 2着/10頭+0.2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 34走で勝率 15% △ 距離適性同距離 34走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
5	エイシンディーヴァ	竹村達（兵庫）	実2.6	🌟◎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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.0% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
6	ココプレミア	小谷哲（兵庫）	実90.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/30 園田5R 8着/9頭+3.3秒 07/15 園田6R 10着/10頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	モズセンピロ	福原杏（兵庫）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/23 園田6R 11着/12頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	フィーロ	松木大（兵庫）	実30.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭 05/27 園田3R 8着/10頭 05/13 園田3R 6着/9頭+1.0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 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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	シュライフェ	塩津璃（兵庫）	実14.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 園田2R 1着/10頭勝利 07/17 園田4R 3着/10頭 07/02 園田1R 7着/10頭+1.0秒 06/18 園田2R 7着/10頭 06/03 園田2R 9着/10頭
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 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
10	ジョーヌミモザ	井上幹（兵庫）	実128.3	▽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8.0着と低調）
前5走 07/31 園田6R 6着/6頭+4.6秒 07/10 園田6R 8着/9頭+0.0秒 06/18 園田7R 10着/12頭+1.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エイシンディーヴァ

騎手竹村達（兵庫）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2テイケイホロムア

3.3倍

EV -16%

▲4サクラトップムーン

3.8倍

EV -48%

出走馬全10頭

◎5

エイシンディーヴァ

竹村達（兵庫）

2.6倍

+9%

›

○2

テイケイホロムア

下原理（兵庫）

3.3倍

-16%

›

▲4

サクラトップムーン

小牧太（兵庫）

3.8倍

-48%

›

△1

エコロアテナ

大山真（兵庫）

10.0倍

-45%

›

△7

モズセンピロ

福原杏（兵庫）

11.5倍

-58%

›

△8

フィーロ

松木大（兵庫）

30.9倍

-1%

›

×9

シュライフェ

塩津璃（兵庫）

14.4倍

-63%

›

▽3

スエヒロイナズマ

杉浦健（兵庫）

70.3倍

+71%

›

▽6

ココプレミア

小谷哲（兵庫）

90.1倍

-9%

›

▽10

ジョーヌミモザ

井上幹（兵庫）

128.3倍

+10%

›

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