園田 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウウナバラ逃げ	南部楓（兵庫）	実14.2	B△ A△勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦）
前5走 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒 03/19 園田1R 1着/9頭勝利 09/18 園田4R 3着/10頭+0.2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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -15% ※ 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	アラタマノキセキ自在	廣瀬航（兵庫）	実4.1	B△ A△勝率11% EV-54% 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2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/30 園田2R 2着/10頭+0.2秒 07/08 園田3R 3着/9頭 05/29 園田1R 2着/10頭 05/05 園田1R 2着/10頭+1.3秒 04/16 園田1R 3着/10頭+0.2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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 69走で勝率 10% △ 距離適性同距離 68走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 0.3% (オッズ暗示: 24.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
3	シトロネット	新庄海（兵庫）	実54.7	B△ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9頭+0.0秒 06/25 園田4R 5着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 6着/12頭+2.0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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -44% ※ 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	イッシン推奨	永井孝（兵庫）	実13.2	B▲ A○勝率16% EV+109% 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 07/29 園田4R 4着/10頭+1.2秒 07/08 園田7R 4着/9頭 06/17 園田5R 8着/12頭 05/27 園田7R 6着/10頭 05/04 園田1R 7着/7頭+2.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 10% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 7.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 +109% ※ 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	ゴールドプレミアム	下原理（兵庫）	実12.2	B○ A▲勝率13% EV+55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15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2.3着と安定）
前5走 07/29 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/18 園田2R 2着/10頭 06/04 園田1R 3着/10頭 05/22 園田1R 5着/10頭+0.0秒 05/07 園田2R 6着/10頭+0.8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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 15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 14% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 8.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 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。
6	タスマンハイウェイ	土方颯（兵庫）	実46.5	B× A▽勝率1% EV-36% 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4R 10着/10頭+2.9秒 07/15 園田4R 10着/10頭+4.0秒 06/25 園田5R 12着/12頭 06/11 園田5R 12着/12頭 05/21 園田10R 12着/12頭
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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ▽ 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) -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 1.4% / 期待値 -36% ※ 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	レンガノコブタサン	高橋洸（兵庫）	実47.8	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 3着/10頭 05/21 園田1R 4着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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。
8	ウォニー	小谷周（兵庫）	実19.4	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 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0秒 06/17 園田2R 8着/10頭 05/27 園田3R 7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 4.7着 △ 当競馬場適性 87走で勝率 6% △ 距離適性同距離 50走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19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 3.0% / 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。
9	ダイボウケン逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV-33% 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（同距離帯12走で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 園田5R 2着/10頭+0.7秒 07/15 園田4R 4着/10頭 03/26 園田8R 3着/10頭+0.4秒 09/05 園田9R 2着/10頭+1.2秒 08/15 園田7R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 88.9% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.8% / 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。

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 ◎

ダイボウケン

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲5ゴールドプレミアム

12.2倍

EV -44%

▲A:○4イッシン

13.2倍

EV -67%

出走馬全9頭

◎A:◎9

ダイボウケン

杉浦健（兵庫）

1.4倍

+24%

›

○A:▲5

ゴールドプレミアム

下原理（兵庫）

12.2倍

-44%

›

▲A:○4

イッシン

永井孝（兵庫）

13.2倍

-67%

›

△A:△1

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

14.2倍

-64%

›

△A:▽3

シトロネット

新庄海（兵庫）

54.7倍

-35%

›

△A:△2

アラタマノキセキ

廣瀬航（兵庫）

4.1倍

-98%

›

×A:▽7

レンガノコブタサン

高橋洸（兵庫）

47.8倍

-95%

›

×A:△8

ウォニー

小谷周（兵庫）

19.4倍

-99%

›

×A:▽6

タスマンハイウェイ

土方颯（兵庫）

46.5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 イッシン ¥200 実13.2倍期待値 -67% ❌不的中4着単勝 13.2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。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウウナバラ逃げ	南部楓（兵庫）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦）
前5走 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒 03/19 園田1R 1着/9頭勝利 09/18 園田4R 3着/10頭+0.2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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	アラタマノキセキ自在	廣瀬航（兵庫）	実4.1	△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2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/30 園田2R 2着/10頭+0.2秒 07/08 園田3R 3着/9頭 05/29 園田1R 2着/10頭 05/05 園田1R 2着/10頭+1.3秒 04/16 園田1R 3着/10頭+0.2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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 69走で勝率 10% △ 距離適性同距離 68走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	シトロネット	新庄海（兵庫）	実54.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9頭+0.0秒 06/25 園田4R 5着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 6着/12頭+2.0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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
4	イッシン推奨	永井孝（兵庫）	実13.2	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ13.2倍で期待値+109%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/29 園田4R 4着/10頭+1.2秒 07/08 園田7R 4着/9頭 06/17 園田5R 8着/12頭 05/27 園田7R 6着/10頭 05/04 園田1R 7着/7頭+2.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 10% ○ 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ゴールドプレミアム	下原理（兵庫）	実12.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15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2.3着と安定）
前5走 07/29 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/18 園田2R 2着/10頭 06/04 園田1R 3着/10頭 05/22 園田1R 5着/10頭+0.0秒 05/07 園田2R 6着/10頭+0.8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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 15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 14% ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	タスマンハイウェイ	土方颯（兵庫）	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/29 園田4R 10着/10頭+2.9秒 07/15 園田4R 10着/10頭+4.0秒 06/25 園田5R 12着/12頭 06/11 園田5R 12着/12頭 05/21 園田10R 12着/12頭
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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ▽ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	レンガノコブタサン	高橋洸（兵庫）	実47.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 3着/10頭 05/21 園田1R 4着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
8	ウォニー	小谷周（兵庫）	実19.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0秒 06/17 園田2R 8着/10頭 05/27 園田3R 7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 4.7着 △ 当競馬場適性 87走で勝率 6% △ 距離適性同距離 50走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 3.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ダイボウケン逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.4	🌟◎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（同距離帯12走で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 園田5R 2着/10頭+0.7秒 07/15 園田4R 4着/10頭 03/26 園田8R 3着/10頭+0.4秒 09/05 園田9R 2着/10頭+1.2秒 08/15 園田7R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 47.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダイボウケン

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4イッシン

13.2倍

EV +109%

▲5ゴールドプレミアム

12.2倍

EV +55%

出走馬全9頭

◎9

ダイボウケン

杉浦健（兵庫）

1.4倍

-33%

›

○4

イッシン

永井孝（兵庫）

13.2倍

+109%

›

▲5

ゴールドプレミアム

下原理（兵庫）

12.2倍

+55%

›

△2

アラタマノキセキ

廣瀬航（兵庫）

4.1倍

-54%

›

△1

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

14.2倍

-14%

›

△8

ウォニー

小谷周（兵庫）

19.4倍

-41%

›

▽6

タスマンハイウェイ

土方颯（兵庫）

46.5倍

-36%

›

▽7

レンガノコブタサン

高橋洸（兵庫）

47.8倍

-45%

›

▽3

シトロネット

新庄海（兵庫）

54.7倍

-43%

›

💡 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 イッシン ¥200 実13.2倍期待値 +109% ❌不的中4着単勝 13.2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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項