園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウマツリ	松木大（兵庫）	実15.1	B▲ A△勝率8% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/29 園田7R 9着/10頭+2.2秒 07/08 園田5R 5着/10頭 06/17 園田7R 6着/7頭 05/27 園田7R 2着/10頭 05/05 園田3R 1着/10頭勝利
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 6.7着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 +25% ※ 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	ヴァリラプトル自在	山本咲（兵庫）	実23.4	B△ A△勝率5% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田7R 7着/9頭+2.7秒 07/03 園田1R 3着/12頭 06/11 園田1R 1着/9頭 05/14 園田8R 6着/9頭+0.4秒 04/14 園田1R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 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。
3	キークラシック自在推奨	吉村智（兵庫）	実5.3	B○ A○勝率21% EV+8% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率23%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/29 園田5R 3着/10頭+0.3秒 07/08 園田5R 7着/10頭+0.0秒 05/29 園田6R 3着/9頭 04/30 園田3R 2着/9頭+0.5秒 04/08 園田3R 2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.8% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 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。
4	フェイスナイン	南部楓（兵庫）	実68.7	B× A▽勝率1% EV-2% 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 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9頭 05/21 園田2R 1着/9頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52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 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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	ニンカリ自在	福原杏（兵庫）	実30.4	B△ A▽勝率3% EV-13% 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5走 07/29 園田7R 7着/10頭+1.6秒 06/18 園田5R 7着/12頭+1.0秒 05/28 園田1R 1着/10頭 05/07 園田2R 7着/10頭+1.0秒 04/09 園田6R 8着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
6	カーロアヴァンティ先行	佐々世（兵庫）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-43% 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11走で勝率36%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 07/17 園田7R 7着/9頭 07/03 園田4R 1着/10頭 12/11 園田6R 1着/9頭勝利 10/02 園田9R 9着/10頭+2.8秒 09/05 園田9R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 57.3% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.8% / 期待値 -43% ※ 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	テイケイアンジェ	廣瀬航（兵庫）	実26.4	B× A△勝率5% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田7R 9着/10頭+1.6秒 07/22 園田7R 9着/10頭+1.2秒 07/03 園田9R 5着/12頭+0.0秒 06/03 園田5R 2着/12頭 05/21 園田10R 3着/12頭+2.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +19% ※ 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	メイショウロールス	長尾翼（兵庫）	実86.1	B× A▽勝率1% 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3R 8着/8頭+2.9秒 07/23 園田7R 9着/10頭+3.1秒 07/08 園田5R 9着/10頭+2.0秒 06/17 園田5R 12着/12頭+0.0秒 06/04 園田8R 10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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.7% / 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	クールブレーブ推奨	下原理（兵庫）	実11.2	B△ A▲勝率13% EV+48% 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5R 5着/9頭+1.8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 5.0着 ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 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。

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 ◎

カーロアヴァンティ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.3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

○A:○3キークラシック

5.3倍

EV +79%

▲A:△1メイショウマツリ

15.1倍

EV -35%

出走馬全9頭

◎A:◎6

カーロアヴァンティ

佐々世（兵庫）

1.3倍

-25%

›

○A:○3

キークラシック

吉村智（兵庫）

5.3倍

+79%

›

▲A:△1

メイショウマツリ

松木大（兵庫）

15.1倍

-35%

›

△A:▲9

クールブレーブ

下原理（兵庫）

11.2倍

-64%

›

△A:△2

ヴァリラプトル

山本咲（兵庫）

23.4倍

-75%

›

△A:▽5

ニンカリ

福原杏（兵庫）

30.4倍

-91%

›

×A:△7

テイケイアンジェ

廣瀬航（兵庫）

26.4倍

-96%

›

×A:▽4

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

68.7倍

-99%

›

×A:▽8

メイショウロールス

長尾翼（兵庫）

86.1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 9 クールブレーブ ¥100 実11.2倍期待値 -64% ❌不的中6着単勝 11.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 キークラシック ¥400 実5.3倍期待値 +79% ❌不的中4着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウマツリ	松木大（兵庫）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/29 園田7R 9着/10頭+2.2秒 07/08 園田5R 5着/10頭 06/17 園田7R 6着/7頭 05/27 園田7R 2着/10頭 05/05 園田3R 1着/10頭勝利
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 6.7着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
2	ヴァリラプトル自在	山本咲（兵庫）	実23.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田7R 7着/9頭+2.7秒 07/03 園田1R 3着/12頭 06/11 園田1R 1着/9頭 05/14 園田8R 6着/9頭+0.4秒 04/14 園田1R 2着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	キークラシック自在推奨	吉村智（兵庫）	実5.3	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率23%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/29 園田5R 3着/10頭+0.3秒 07/08 園田5R 7着/10頭+0.0秒 05/29 園田6R 3着/9頭 04/30 園田3R 2着/9頭+0.5秒 04/08 園田3R 2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
4	フェイスナイン	南部楓（兵庫）	実68.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場65走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9頭 05/21 園田2R 1着/9頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ニンカリ自在	福原杏（兵庫）	実30.4	▽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5走 07/29 園田7R 7着/10頭+1.6秒 06/18 園田5R 7着/12頭+1.0秒 05/28 園田1R 1着/10頭 05/07 園田2R 7着/10頭+1.0秒 04/09 園田6R 8着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	カーロアヴァンティ先行	佐々世（兵庫）	実1.3	🌟◎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11走で勝率36%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 07/17 園田7R 7着/9頭 07/03 園田4R 1着/10頭 12/11 園田6R 1着/9頭勝利 10/02 園田9R 9着/10頭+2.8秒 09/05 園田9R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.8% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	テイケイアンジェ	廣瀬航（兵庫）	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田7R 9着/10頭+1.6秒 07/22 園田7R 9着/10頭+1.2秒 07/03 園田9R 5着/12頭+0.0秒 06/03 園田5R 2着/12頭 05/21 園田10R 3着/12頭+2.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	メイショウロールス	長尾翼（兵庫）	実86.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場83走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は76走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/06 園田3R 8着/8頭+2.9秒 07/23 園田7R 9着/10頭+3.1秒 07/08 園田5R 9着/10頭+2.0秒 06/17 園田5R 12着/12頭+0.0秒 06/04 園田8R 10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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	クールブレーブ推奨	下原理（兵庫）	実11.2	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 園田5R 5着/9頭+1.8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 5.0着 ○ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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

カーロアヴァンティ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3キークラシック

5.3倍

EV +8%

▲9クールブレーブ

11.2倍

EV +48%

出走馬全9頭

◎6

カーロアヴァンティ

佐々世（兵庫）

1.3倍

-43%

›

○3

キークラシック

吉村智（兵庫）

5.3倍

+8%

›

▲9

クールブレーブ

下原理（兵庫）

11.2倍

+48%

›

△1

メイショウマツリ

松木大（兵庫）

15.1倍

+25%

›

△2

ヴァリラプトル

山本咲（兵庫）

23.4倍

+8%

›

△7

テイケイアンジェ

廣瀬航（兵庫）

26.4倍

+19%

›

▽5

ニンカリ

福原杏（兵庫）

30.4倍

-13%

›

▽4

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

68.7倍

-2%

›

▽8

メイショウロールス

長尾翼（兵庫）

86.1倍

-41%

›

💡 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 9 クールブレーブ ¥100 実11.2倍期待値 +48% ❌不的中6着単勝 11.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 キークラシック ¥400 実5.3倍期待値 +9% ❌不的中4着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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