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	ペイルブルードット	佐々世（兵庫）	実22.9	B× A▽勝率3% 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 08/06 園田6R 9着/10頭+3.1秒 07/17 園田1R 12着/12頭+2.0秒 07/01 園田1R 11着/12頭 06/12 園田2R 9着/10頭 05/28 園田3R 11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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 2.6% / 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。
2	エレガントフルール推奨	高畑皓（兵庫）	実7.6	B🌟◎ A△勝率8% EV-40% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率51% × オッズ7.6倍で期待値+284%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭 06/25 園田6R 4着/10頭 06/12 園田6R 9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +284% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 50.6% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
3	ニシノカリウド	南部楓（兵庫）	実32.0	B× A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場74走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/07 園田1R 8着/10頭+1.5秒 07/17 園田1R 8着/12頭 07/01 園田1R 9着/12頭 06/11 園田3R 4着/10頭 05/21 園田5R 8着/12頭
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) × 当競馬場適性 74走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。
4	ティアラアスール自在	田野豊（兵庫）	実15.9	B△ A△勝率6% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 園田1R 10着/10頭+3.6秒 01/08 園田3R 9着/11頭+1.5秒 12/18 園田3R 10着/12頭+1.2秒 11/25 園田3R 7着/8頭+3.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
5	マルノミズキ自在	山本太（兵庫）	実3.9	B△ A○勝率25% 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走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 園田6R 8着/12頭+1.7秒 07/01 園田1R 10着/12頭 11/25 園田12R 11着/12頭+2.1秒 11/06 園田2R 10着/10頭+2.9秒 10/22 園田6R 5着/12頭+0.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.3% / 期待値 -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。
6	プチフレーシュ先行	塩津璃（兵庫）	実2.7	B▲ A🌟◎勝率33% EV-11% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田1R 5着/10頭+0.9秒 07/03 園田3R 4着/9頭 04/30 園田1R 5着/9頭+2.9秒 04/14 園田4R 7着/12頭+1.7秒 03/25 園田3R 8着/12頭+1.3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 4.7着 × 当競馬場適性 18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 2% (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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.6% / 期待値 -12% ※ 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	ナヴィゲイター	永井孝（兵庫）	実57.4	B× A×勝率1% EV-67% 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 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9頭 06/24 園田1R 8着/10頭 06/11 園田1R 9着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 0.6% / 期待値 -67% ※ 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	テンコウバヒ	小谷哲（兵庫）	実7.3	B○ A△勝率11% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場68走で勝率1%と苦戦傾向）
前5走 08/06 園田1R 6着/9頭+1.3秒 07/24 園田1R 8着/12頭+1.9秒 07/10 園田2R 4着/10頭+1.0秒 06/25 園田6R 7着/10頭 06/12 園田2R 5着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 68走で勝率 1% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.2% / 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。
9	エンジェルモモ	土方颯（兵庫）	実4.8	B△ A▲勝率12% EV-41% 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66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 6着/12頭+1.0秒 07/10 園田1R 8着/11頭 06/17 園田6R 5着/12頭 05/21 園田5R 6着/12頭+2.0秒 04/28 園田5R 4着/12頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 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。

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

B推奨Aモデル △

エレガントフルール

騎手高畑皓（兵庫）

単勝オッズ

7.6倍

AI期待値

+284%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8テンコウバヒ

7.3倍

EV +34%

▲A:◎6プチフレーシュ

2.7倍

EV -74%

出走馬全9頭

◎A:△2

エレガントフルール

高畑皓（兵庫）

7.6倍

+284%

›

○A:△8

テンコウバヒ

小谷哲（兵庫）

7.3倍

+34%

›

▲A:◎6

プチフレーシュ

塩津璃（兵庫）

2.7倍

-74%

›

△A:△4

ティアラアスール

田野豊（兵庫）

15.9倍

+52%

›

△A:○5

マルノミズキ

山本太（兵庫）

3.9倍

-66%

›

△A:▲9

エンジェルモモ

土方颯（兵庫）

4.8倍

-88%

›

×A:▽3

ニシノカリウド

南部楓（兵庫）

32.0倍

-69%

›

×A:▽1

ペイルブルードット

佐々世（兵庫）

22.9倍

-99%

›

×A:×7

ナヴィゲイター

永井孝（兵庫）

57.4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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 エレガントフルール ¥1,000 実7.6倍期待値 +285% ❌不的中3着単勝 7.6倍

※ 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	ペイルブルードット	佐々世（兵庫）	実22.9	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/06 園田6R 9着/10頭+3.1秒 07/17 園田1R 12着/12頭+2.0秒 07/01 園田1R 11着/12頭 06/12 園田2R 9着/10頭 05/28 園田3R 11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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 2.6% (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。
2	エレガントフルール推奨	高畑皓（兵庫）	実7.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭 06/25 園田6R 4着/10頭 06/12 園田6R 9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 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 7.8% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
3	ニシノカリウド	南部楓（兵庫）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場74走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/07 園田1R 8着/10頭+1.5秒 07/17 園田1R 8着/12頭 07/01 園田1R 9着/12頭 06/11 園田3R 4着/10頭 05/21 園田5R 8着/12頭
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) × 当競馬場適性 74走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し × 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 1.8% (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。
4	ティアラアスール自在	田野豊（兵庫）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/29 園田1R 10着/10頭+3.6秒 01/08 園田3R 9着/11頭+1.5秒 12/18 園田3R 10着/12頭+1.2秒 11/25 園田3R 7着/8頭+3.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	マルノミズキ自在	山本太（兵庫）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 園田6R 8着/12頭+1.7秒 07/01 園田1R 10着/12頭 11/25 園田12R 11着/12頭+2.1秒 11/06 園田2R 10着/10頭+2.9秒 10/22 園田6R 5着/12頭+0.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
6	プチフレーシュ先行	塩津璃（兵庫）	実2.7	🌟◎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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田1R 5着/10頭+0.9秒 07/03 園田3R 4着/9頭 04/30 園田1R 5着/9頭+2.9秒 04/14 園田4R 7着/12頭+1.7秒 03/25 園田3R 8着/12頭+1.3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 4.7着 × 当競馬場適性 18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 2% (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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.6% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
7	ナヴィゲイター	永井孝（兵庫）	実57.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9頭 06/24 園田1R 8着/10頭 06/11 園田1R 9着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	テンコウバヒ	小谷哲（兵庫）	実7.3	△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68走で勝率1%と苦戦傾向）
前5走 08/06 園田1R 6着/9頭+1.3秒 07/24 園田1R 8着/12頭+1.9秒 07/10 園田2R 4着/10頭+1.0秒 06/25 園田6R 7着/10頭 06/12 園田2R 5着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 68走で勝率 1% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (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。
9	エンジェルモモ	土方颯（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66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 6着/12頭+1.0秒 07/10 園田1R 8着/11頭 06/17 園田6R 5着/12頭 05/21 園田5R 6着/12頭+2.0秒 04/28 園田5R 4着/12頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

プチフレーシュ

騎手塩津璃（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5マルノミズキ

3.9倍

EV -1%

▲9エンジェルモモ

4.8倍

EV -41%

出走馬全9頭

◎6

プチフレーシュ

塩津璃（兵庫）

2.7倍

-11%

›

○5

マルノミズキ

山本太（兵庫）

3.9倍

-1%

›

▲9

エンジェルモモ

土方颯（兵庫）

4.8倍

-41%

›

△8

テンコウバヒ

小谷哲（兵庫）

7.3倍

-18%

›

△2

エレガントフルール

高畑皓（兵庫）

7.6倍

-40%

›

△4

ティアラアスール

田野豊（兵庫）

15.9倍

-5%

›

▽1

ペイルブルードット

佐々世（兵庫）

22.9倍

-41%

›

▽3

ニシノカリウド

南部楓（兵庫）

32.0倍

-40%

›

×7

ナヴィゲイター

永井孝（兵庫）

57.4倍

-67%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 エレガントフルール ¥1,000 実7.6倍期待値 -41% ❌不的中3着単勝 7.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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