園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イロメガネ	笹田知（兵庫）	実2.5	B▲ A○勝率26% EV-34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田5R 1着/10頭勝利 07/15 園田4R 3着/10頭+0.0秒 06/18 園田12R 9着/12頭 05/28 園田7R 10着/10頭 05/07 園田7R 4着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.3% / 期待値 -34% ※ 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	レスプレンドール	小谷哲（兵庫）	実10.2	B△ A△勝率7% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/13 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7着/9頭 05/22 園田12R 9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 4.0着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -32% ※ 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	ヴィオマージュ	山本太（兵庫）	実10.1	B△ A△勝率6% EV-38% 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 08/13 園田6R 8着/10頭+2.4秒 07/24 園田2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭 06/05 園田5R 2着/9頭 05/22 園田12R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 62走で勝率 6% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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。
4	アルリフラ	廣瀬航（兵庫）	実111.4	B× A▽勝率2% EV+68% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田1R 1着/9頭勝利 07/15 園田1R 5着/10頭 06/25 園田1R 8着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 8着/10頭 05/13 園田1R 4着/9頭+0.5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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 +68% ※ 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	ルーネンバーグ	南部楓（兵庫）	実49.4	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 07/17 名古屋2R 5着/12頭+3.0秒 07/03 名古屋5R 12着/12頭+6.0秒 06/18 名古屋3R 12着/12頭+2.0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) × 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 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。
6	スーパークール	渡瀬和（兵庫）	実4.7	B△ A▲勝率16% EV-24% 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）
前5走 08/07 園田6R 1着/9頭勝利 07/16 園田2R 4着/10頭 06/25 園田5R 8着/12頭 06/05 園田5R 6着/9頭 05/14 園田4R 9着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 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。
7	アルマカン	吉村智（兵庫）	実2.6	B🌟◎ A🌟◎勝率35% EV-10% 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4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田4R 1着/10頭勝利 07/10 園田4R 2着/10頭 06/26 園田3R 2着/9頭 06/12 園田1R 4着/12頭+4.0秒 05/14 園田3R 6着/8頭+1.2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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 66.0% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.6% / 期待値 -10% ※ 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	スエヒロイナズマ	田野豊（兵庫）	実39.1	B× A△勝率4% EV+73% 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 08/14 園田5R 7着/10頭+2.8秒 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0秒 05/13 園田2R 7着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 53走で勝率 9% △ 距離適性同距離 46走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +73% ※ 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	シンパティア	杉浦健（兵庫）	実53.7	B○ A▽勝率3% EV+74% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田5R 1着/9頭勝利 07/23 園田2R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田3R 5着/9頭+3.0秒 06/26 園田7R 10着/11頭+5.0秒 06/05 園田7R 5着/12頭
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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +781% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 +75% ※ 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 ◎

アルマカン

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽9シンパティア

53.7倍

EV +781%

▲A:○1イロメガネ

2.5倍

EV -75%

出走馬全9頭

◎A:◎7

アルマカン

吉村智（兵庫）

2.6倍

+71%

›

○A:▽9

シンパティア

杉浦健（兵庫）

53.7倍

+781%

›

▲A:○1

イロメガネ

笹田知（兵庫）

2.5倍

-75%

›

△A:△2

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

10.2倍

-50%

›

△A:▲6

スーパークール

渡瀬和（兵庫）

4.7倍

-88%

›

△A:△3

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

10.1倍

-95%

›

×A:▽4

アルリフラ

廣瀬航（兵庫）

111.4倍

-86%

›

×A:△8

スエヒロイナズマ

田野豊（兵庫）

39.1倍

-99%

›

×A:▽5

ルーネンバーグ

南部楓（兵庫）

49.4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。

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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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イロメガネ	笹田知（兵庫）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田5R 1着/10頭勝利 07/15 園田4R 3着/10頭+0.0秒 06/18 園田12R 9着/12頭 05/28 園田7R 10着/10頭 05/07 園田7R 4着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.3% (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。
2	レスプレンドール	小谷哲（兵庫）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/13 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7着/9頭 05/22 園田12R 9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 4.0着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
3	ヴィオマージュ	山本太（兵庫）	実10.1	△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 08/13 園田6R 8着/10頭+2.4秒 07/24 園田2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭 06/05 園田5R 2着/9頭 05/22 園田12R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 62走で勝率 6% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	アルリフラ	廣瀬航（兵庫）	実111.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田1R 1着/9頭勝利 07/15 園田1R 5着/10頭 06/25 園田1R 8着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 8着/10頭 05/13 園田1R 4着/9頭+0.5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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	ルーネンバーグ	南部楓（兵庫）	実49.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/17 名古屋2R 5着/12頭+3.0秒 07/03 名古屋5R 12着/12頭+6.0秒 06/18 名古屋3R 12着/12頭+2.0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) × 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。
6	スーパークール	渡瀬和（兵庫）	実4.7	▲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）
前5走 08/07 園田6R 1着/9頭勝利 07/16 園田2R 4着/10頭 06/25 園田5R 8着/12頭 06/05 園田5R 6着/9頭 05/14 園田4R 9着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
7	アルマカン	吉村智（兵庫）	実2.6	🌟◎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4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田4R 1着/10頭勝利 07/10 園田4R 2着/10頭 06/26 園田3R 2着/9頭 06/12 園田1R 4着/12頭+4.0秒 05/14 園田3R 6着/8頭+1.2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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
8	スエヒロイナズマ	田野豊（兵庫）	実39.1	△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／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/14 園田5R 7着/10頭+2.8秒 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0秒 05/13 園田2R 7着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 53走で勝率 9% △ 距離適性同距離 46走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
9	シンパティア	杉浦健（兵庫）	実53.7	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田5R 1着/9頭勝利 07/23 園田2R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田3R 5着/9頭+3.0秒 06/26 園田7R 10着/11頭+5.0秒 06/05 園田7R 5着/12頭
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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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

アルマカン

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1イロメガネ

2.5倍

EV -34%

▲6スーパークール

4.7倍

EV -24%

出走馬全9頭

◎7

アルマカン

吉村智（兵庫）

2.6倍

-10%

›

○1

イロメガネ

笹田知（兵庫）

2.5倍

-34%

›

▲6

スーパークール

渡瀬和（兵庫）

4.7倍

-24%

›

△2

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

10.2倍

-31%

›

△3

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

10.1倍

-38%

›

△8

スエヒロイナズマ

田野豊（兵庫）

39.1倍

+73%

›

▽9

シンパティア

杉浦健（兵庫）

53.7倍

+74%

›

▽4

アルリフラ

廣瀬航（兵庫）

111.4倍

+68%

›

▽5

ルーネンバーグ

南部楓（兵庫）

49.4倍

-48%

›

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