園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イザベラサンライズ	新庄海（兵庫）	実100.4	B× A▽勝率1% EV-26% 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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -26% ※ 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	マットーネロッソ	田野豊（兵庫）	実6.0	B△ A▲勝率13% EV-22% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/16 園田7R 6着/9頭 07/03 園田6R 8着/12頭 06/04 園田6R 3着/10頭+4.0秒 05/07 園田7R 3着/9頭+0.6秒 04/22 園田5R 2着/11頭+0.3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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 1.8% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 -22% ※ 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	シャンクスレガシー	佐々世（兵庫）	実21.0	B× A△勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/16 園田4R 9着/10頭+2.0秒 05/20 名古屋10R 2着/11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 7.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 +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。
4	クレスコウェイ逃げ	杉浦健（兵庫）	実36.7	B○ A▽勝率2% EV-11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/10 園田6R 3着/9頭+0.0秒 06/11 園田3R 1着/10頭 05/14 園田1R 5着/9頭+0.6秒 04/22 園田2R 2着/8頭+0.0秒 11/27 園田5R 8着/12頭+1.8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 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
5	トモココア差し	渡瀬和（兵庫）	実93.9	B× A▽勝率1% EV-25% 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 7着/9頭+2.9秒 07/15 園田1R 1着/10頭 03/31 園田2R 7着/10頭+1.5秒 12/29 園田4R 4着/12頭+0.6秒 12/09 園田1R 2着/10頭+0.1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 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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 0.8% / 期待値 -26% ※ 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	ナリタゲッコウ	井上幹（兵庫）	実35.2	B× A▽勝率2% EV-46% 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 9着/9頭+3.5秒 07/09 園田1R 1着/9頭 06/17 園田4R 3着/11頭 05/29 園田4R 2着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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 8位 / 勝率 1.5% / 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。
7	モイスチャー	吉村智（兵庫）	実6.7	B▲ A△勝率10% EV-35% 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 07/31 園田1R 1着/3頭 07/10 園田1R 4着/11頭+0.0秒 05/28 園田5R 12着/12頭+4.0秒 05/06 園田12R 7着/12頭+1.3秒 03/31 園田5R 4着/11頭+0.9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 16走で勝率 12% ◎ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。
8	ミライチケット	廣瀬航（兵庫）	実29.5	B△ A△勝率4% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田7R 6着/9頭+2.6秒 07/16 園田6R 10着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 2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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 +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。
9	アイムアクイーン	下原理（兵庫）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率47% EV-19% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/05 園田4R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 2着/12頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 88.0% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.2% / 期待値 -20% ※ 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	ナムラオットー	塩津璃（兵庫）	実4.5	B△ A○勝率16% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 1.8% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.1% / 期待値 -28% ※ 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 ◎

アイムアクイーン

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽4クレスコウェイ

36.7倍

EV +78%

▲A:△7モイスチャー

6.7倍

EV -79%

出走馬全10頭

◎A:◎9

アイムアクイーン

下原理（兵庫）

1.7倍

+49%

›

○A:▽4

クレスコウェイ

杉浦健（兵庫）

36.7倍

+78%

›

▲A:△7

モイスチャー

吉村智（兵庫）

6.7倍

-79%

›

△A:○10

ナムラオットー

塩津璃（兵庫）

4.5倍

-92%

›

△A:▲2

マットーネロッソ

田野豊（兵庫）

6.0倍

-89%

›

△A:△8

ミライチケット

廣瀬航（兵庫）

29.5倍

-85%

›

×A:△3

シャンクスレガシー

佐々世（兵庫）

21.0倍

-97%

›

×A:▽6

ナリタゲッコウ

井上幹（兵庫）

35.2倍

-99%

›

×A:▽5

トモココア

渡瀬和（兵庫）

93.9倍

-99%

›

×A:▽1

イザベラサンライズ

新庄海（兵庫）

100.4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

両モデルとも見送り

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イザベラサンライズ	新庄海（兵庫）	実100.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	マットーネロッソ	田野豊（兵庫）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/16 園田7R 6着/9頭 07/03 園田6R 8着/12頭 06/04 園田6R 3着/10頭+4.0秒 05/07 園田7R 3着/9頭+0.6秒 04/22 園田5R 2着/11頭+0.3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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
3	シャンクスレガシー	佐々世（兵庫）	実21.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/16 園田4R 9着/10頭+2.0秒 05/20 名古屋10R 2着/11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 7.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	クレスコウェイ逃げ	杉浦健（兵庫）	実36.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/10 園田6R 3着/9頭+0.0秒 06/11 園田3R 1着/10頭 05/14 園田1R 5着/9頭+0.6秒 04/22 園田2R 2着/8頭+0.0秒 11/27 園田5R 8着/12頭+1.8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 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
5	トモココア差し	渡瀬和（兵庫）	実93.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田8R 7着/9頭+2.9秒 07/15 園田1R 1着/10頭 03/31 園田2R 7着/10頭+1.5秒 12/29 園田4R 4着/12頭+0.6秒 12/09 園田1R 2着/10頭+0.1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 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	ナリタゲッコウ	井上幹（兵庫）	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/30 園田5R 9着/9頭+3.5秒 07/09 園田1R 1着/9頭 06/17 園田4R 3着/11頭 05/29 園田4R 2着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	モイスチャー	吉村智（兵庫）	実6.7	△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 07/31 園田1R 1着/3頭 07/10 園田1R 4着/11頭+0.0秒 05/28 園田5R 12着/12頭+4.0秒 05/06 園田12R 7着/12頭+1.3秒 03/31 園田5R 4着/11頭+0.9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 16走で勝率 12% ◎ 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 20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 9.6% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ミライチケット	廣瀬航（兵庫）	実29.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田7R 6着/9頭+2.6秒 07/16 園田6R 10着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 2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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	アイムアクイーン	下原理（兵庫）	実1.7	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/05 園田4R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 2着/12頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.2% (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。
10	ナムラオットー	塩津璃（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アイムアクイーン

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ナムラオットー

4.5倍

EV -27%

▲2マットーネロッソ

6.0倍

EV -22%

出走馬全10頭

◎9

アイムアクイーン

下原理（兵庫）

1.7倍

-19%

›

○10

ナムラオットー

塩津璃（兵庫）

4.5倍

-27%

›

▲2

マットーネロッソ

田野豊（兵庫）

6.0倍

-22%

›

△7

モイスチャー

吉村智（兵庫）

6.7倍

-35%

›

△3

シャンクスレガシー

佐々世（兵庫）

21.0倍

+7%

›

△8

ミライチケット

廣瀬航（兵庫）

29.5倍

+7%

›

▽4

クレスコウェイ

杉浦健（兵庫）

36.7倍

-11%

›

▽6

ナリタゲッコウ

井上幹（兵庫）

35.2倍

-46%

›

▽5

トモココア

渡瀬和（兵庫）

93.9倍

-25%

›

▽1

イザベラサンライズ

新庄海（兵庫）

100.4倍

-26%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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