園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーサムサンライズ	井上幹（兵庫）	実6.0	B△ A▲勝率10% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/17 園田1R 3着/12頭 07/03 園田2R 5着/12頭 05/28 園田4R 9着/12頭 05/06 園田4R 3着/12頭+0.4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 3.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -38% ※ 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	ノブノキャット	高橋洸（兵庫）	実77.9	B× A×勝率1% EV-50% 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5R 12着/12頭+4.8秒 07/17 園田12R 10着/11頭+0.0秒 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9着/10頭 05/21 園田12R 10着/12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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -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 0.6% / 期待値 -50% ※ 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	ナムラマフィン逃げ	塩津璃（兵庫）	実13.9	B△ A△勝率4% EV-47% 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 08/13 園田2R 5着/9頭+1.2秒 07/30 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 8着/12頭 06/18 園田6R 5着/12頭 05/14 園田3R 4着/8頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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 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 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -47% ※ 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	エルマスデセーニ推奨	川原正（兵庫）	実15.5	B▲ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ15.5倍で期待値+126%の有力候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/07 園田1R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田4R 9着/12頭+2.1秒 07/09 園田6R 8着/9頭+4.0秒 06/18 園田7R 11着/12頭+1.0秒 06/05 園田7R 11着/12頭+3.0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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 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	イセベイ	南部楓（兵庫）	実19.5	B△ A△勝率5% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率32%と適性高）
前5走 08/06 園田6R 5着/10頭+1.7秒 07/16 園田5R 7着/11頭 06/24 園田8R 9着/10頭 06/03 園田12R 9着/12頭 05/06 園田12R 12着/12頭+7.8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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 32% (得意) ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 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。
6	メリーゴーラウンド逃げ	小谷周（兵庫）	実51.0	B× A▽勝率1% EV-48% 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4R 10着/10頭+6.4秒 07/22 園田5R 11着/12頭+4.4秒 07/10 園田1R 9着/11頭 06/03 園田2R 8着/10頭+5.0秒 05/21 園田7R 6着/10頭+0.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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 1.0% / 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。
7	アセンディア先行	小谷哲（兵庫）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV+0% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／244日ぶりの実戦）
前5走 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) △ ローテーション 244日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 68.6% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.0% / 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。
8	チェリースカヤ追込	高畑皓（兵庫）	実82.2	B× A×勝率1% EV-53% 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 08/13 園田7R 7着/10頭+0.9秒 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒 06/17 園田12R 11着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (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 0.6% / 期待値 -54% ※ 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	ファイブレイナ	山本咲（兵庫）	実2.5	B○ A○勝率24% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率25%／前走2着）
前5走 08/07 園田1R 2着/10頭+0.4秒 07/24 園田4R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 5着/11頭 06/18 園田4R 10着/10頭 05/28 園田4R 6着/12頭+0.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 期待値 -40% ※ 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 ◎

アセンディア

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.1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

○A:○9ファイブレイナ

2.5倍

EV -63%

▲A:△4エルマスデセーニ

15.5倍

EV +126%

出走馬全9頭

◎A:◎7

アセンディア

小谷哲（兵庫）

2.1倍

+43%

›

○A:○9

ファイブレイナ

山本咲（兵庫）

2.5倍

-63%

›

▲A:△4

エルマスデセーニ

川原正（兵庫）

15.5倍

+126%

›

△A:▲1

オーサムサンライズ

井上幹（兵庫）

6.0倍

-89%

›

△A:△5

イセベイ

南部楓（兵庫）

19.5倍

-91%

›

△A:△3

ナムラマフィン

塩津璃（兵庫）

13.9倍

-99%

›

×A:▽6

メリーゴーラウンド

小谷周（兵庫）

51.0倍

-99%

›

×A:×2

ノブノキャット

高橋洸（兵庫）

77.9倍

-99%

›

×A:×8

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

82.2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 4 エルマスデセーニ ¥200 実15.5倍期待値 +127% ❌不的中7着単勝 15.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーサムサンライズ	井上幹（兵庫）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/17 園田1R 3着/12頭 07/03 園田2R 5着/12頭 05/28 園田4R 9着/12頭 05/06 園田4R 3着/12頭+0.4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 3.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (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。
2	ノブノキャット	高橋洸（兵庫）	実77.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/05 園田5R 12着/12頭+4.8秒 07/17 園田12R 10着/11頭+0.0秒 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9着/10頭 05/21 園田12R 10着/12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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ナムラマフィン逃げ	塩津璃（兵庫）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田2R 5着/9頭+1.2秒 07/30 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 8着/12頭 06/18 園田6R 5着/12頭 05/14 園田3R 4着/8頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
4	エルマスデセーニ推奨	川原正（兵庫）	実15.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/07 園田1R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田4R 9着/12頭+2.1秒 07/09 園田6R 8着/9頭+4.0秒 06/18 園田7R 11着/12頭+1.0秒 06/05 園田7R 11着/12頭+3.0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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	イセベイ	南部楓（兵庫）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率32%と適性高）
前5走 08/06 園田6R 5着/10頭+1.7秒 07/16 園田5R 7着/11頭 06/24 園田8R 9着/10頭 06/03 園田12R 9着/12頭 05/06 園田12R 12着/12頭+7.8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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 32% (得意) ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	メリーゴーラウンド逃げ	小谷周（兵庫）	実51.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/05 園田4R 10着/10頭+6.4秒 07/22 園田5R 11着/12頭+4.4秒 07/10 園田1R 9着/11頭 06/03 園田2R 8着/10頭+5.0秒 05/21 園田7R 6着/10頭+0.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	アセンディア先行	小谷哲（兵庫）	実2.1	🌟◎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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／244日ぶりの実戦）
前5走 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) △ ローテーション 244日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.0% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
8	チェリースカヤ追込	高畑皓（兵庫）	実82.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/13 園田7R 7着/10頭+0.9秒 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒 06/17 園田12R 11着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	ファイブレイナ	山本咲（兵庫）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率25%／前走2着）
前5走 08/07 園田1R 2着/10頭+0.4秒 07/24 園田4R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 5着/11頭 06/18 園田4R 10着/10頭 05/28 園田4R 6着/12頭+0.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アセンディア

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ファイブレイナ

2.5倍

EV -40%

▲1オーサムサンライズ

6.0倍

EV -37%

出走馬全9頭

◎7

アセンディア

小谷哲（兵庫）

2.1倍

+0%

›

○9

ファイブレイナ

山本咲（兵庫）

2.5倍

-40%

›

▲1

オーサムサンライズ

井上幹（兵庫）

6.0倍

-37%

›

△4

エルマスデセーニ

川原正（兵庫）

15.5倍

+3%

›

△5

イセベイ

南部楓（兵庫）

19.5倍

-2%

›

△3

ナムラマフィン

塩津璃（兵庫）

13.9倍

-47%

›

▽6

メリーゴーラウンド

小谷周（兵庫）

51.0倍

-48%

›

×2

ノブノキャット

高橋洸（兵庫）

77.9倍

-50%

›

×8

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

82.2倍

-53%

›

💡 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。

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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 4 エルマスデセーニ ¥200 実15.5倍期待値 +3% ❌不的中7着単勝 15.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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