園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンジコクテン	南部楓（兵庫）	実3.9	B▲ A🌟◎勝率32% EV+26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田7R 5着/8頭+1.4秒 07/16 園田4R 5着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 4着/10頭+3.0秒 06/11 園田4R 1着/12頭 05/21 園田4R 2着/11頭+2.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 25.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.5% / 期待値 +27% ※ 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	アンニーナ推奨	田野豊（兵庫）	実5.3	B🌟◎ A▲勝率18% EV-2% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率44% × オッズ5.3倍で期待値+135%の有力候補（同馬場状態で勝率33%／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/14 園田8R 3着/10頭+1.2秒 07/24 園田6R 6着/9頭+1.1秒 07/09 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 3着/12頭 06/05 園田5R 3着/9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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.4% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.3% / 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。
3	シューペルブリアン	松木大（兵庫）	実9.2	B× A△勝率5% EV-56% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/12 園田5R 7着/10頭+1.0秒 07/10 園田9R 8着/10頭 06/26 園田7R 9着/11頭 06/11 園田7R 2着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 0.2% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 期待値 -57% ※ 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	アスクサヴァイバル	佐々世（兵庫）	実36.4	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12頭 06/17 名古屋1R 3着/11頭 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -59% ※ 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	マエストロライト	土方颯（兵庫）	実14.3	B△ A▽勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田7R 4着/8頭+1.4秒 07/16 園田6R 5着/10頭 06/24 園田7R 5着/10頭+4.0秒 06/11 園田5R 6着/12頭 05/13 園田4R 6着/10頭+1.8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 4.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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	バンブトンコール逃げ	山本太（兵庫）	実21.2	B△ A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田8R 7着/9頭+2.7秒 07/09 園田4R 5着/10頭+0.0秒 05/28 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/14 園田9R 3着/8頭+1.2秒 03/11 312R 7着/12頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
7	チョウハクタカ自在	下原理（兵庫）	実8.4	B× A△勝率4% EV-62% 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18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 08/12 園田5R 8着/10頭+2.2秒 07/24 園田6R 5着/9頭+0.5秒 07/09 園田9R 4着/9頭+6.0秒 06/05 園田2R 2着/10頭+0.0秒 05/06 園田1R 8着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -62% ※ 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	エコロアテナ差し	大山真（兵庫）	実3.6	B△ A○勝率26% EV-5% 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16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/14 園田5R 2着/10頭+0.1秒 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田7R 5着/9頭 06/24 園田5R 9着/12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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.1% / 期待値 -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	ウインリフレクト	永井孝（兵庫）	実6.1	B○ A△勝率7% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田8R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田3R 3着/8頭+0.5秒 07/08 園田10R 7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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.9% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -58% ※ 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

B推奨Aモデル ▲

アンニーナ

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+135%

買い目

¥700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ウインリフレクト

6.1倍

EV +82%

▲A:◎1エイシンジコクテン

3.9倍

EV -49%

出走馬全9頭

◎A:▲2

アンニーナ

田野豊（兵庫）

5.3倍

+135%

›

○A:△9

ウインリフレクト

永井孝（兵庫）

6.1倍

+82%

›

▲A:◎1

エイシンジコクテン

南部楓（兵庫）

3.9倍

-49%

›

△A:○8

エコロアテナ

大山真（兵庫）

3.6倍

-84%

›

△A:×6

バンブトンコール

山本太（兵庫）

21.2倍

-7%

›

△A:▽5

マエストロライト

土方颯（兵庫）

14.3倍

-68%

›

×A:×4

アスクサヴァイバル

佐々世（兵庫）

36.4倍

-68%

›

×A:△7

チョウハクタカ

下原理（兵庫）

8.4倍

-94%

›

×A:△3

シューペルブリアン

松木大（兵庫）

9.2倍

-97%

›

💡 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 2 アンニーナ ¥700 実5.3倍期待値 +135% ❌不的中2着単勝 5.3倍

※ 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 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンジコクテン	南部楓（兵庫）	実3.9	🌟◎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（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田7R 5着/8頭+1.4秒 07/16 園田4R 5着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 4着/10頭+3.0秒 06/11 園田4R 1着/12頭 05/21 園田4R 2着/11頭+2.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	アンニーナ推奨	田野豊（兵庫）	実5.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同馬場状態で勝率33%／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/14 園田8R 3着/10頭+1.2秒 07/24 園田6R 6着/9頭+1.1秒 07/09 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 3着/12頭 06/05 園田5R 3着/9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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (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。
3	シューペルブリアン	松木大（兵庫）	実9.2	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/12 園田5R 7着/10頭+1.0秒 07/10 園田9R 8着/10頭 06/26 園田7R 9着/11頭 06/11 園田7R 2着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	アスクサヴァイバル	佐々世（兵庫）	実36.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12頭 06/17 名古屋1R 3着/11頭 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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	マエストロライト	土方颯（兵庫）	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田7R 4着/8頭+1.4秒 07/16 園田6R 5着/10頭 06/24 園田7R 5着/10頭+4.0秒 06/11 園田5R 6着/12頭 05/13 園田4R 6着/10頭+1.8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 4.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
6	バンブトンコール逃げ	山本太（兵庫）	実21.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田8R 7着/9頭+2.7秒 07/09 園田4R 5着/10頭+0.0秒 05/28 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/14 園田9R 3着/8頭+1.2秒 03/11 312R 7着/12頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
7	チョウハクタカ自在	下原理（兵庫）	実8.4	△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18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 08/12 園田5R 8着/10頭+2.2秒 07/24 園田6R 5着/9頭+0.5秒 07/09 園田9R 4着/9頭+6.0秒 06/05 園田2R 2着/10頭+0.0秒 05/06 園田1R 8着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	エコロアテナ差し	大山真（兵庫）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/14 園田5R 2着/10頭+0.1秒 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田7R 5着/9頭 06/24 園田5R 9着/12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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	ウインリフレクト	永井孝（兵庫）	実6.1	△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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田8R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田3R 3着/8頭+0.5秒 07/08 園田10R 7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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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

エイシンジコクテン

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8エコロアテナ

3.6倍

EV -5%

▲2アンニーナ

5.3倍

EV -2%

出走馬全9頭

◎1

エイシンジコクテン

南部楓（兵庫）

3.9倍

+26%

›

○8

エコロアテナ

大山真（兵庫）

3.6倍

-5%

›

▲2

アンニーナ

田野豊（兵庫）

5.3倍

-2%

›

△9

ウインリフレクト

永井孝（兵庫）

6.1倍

-57%

›

△3

シューペルブリアン

松木大（兵庫）

9.2倍

-56%

›

△7

チョウハクタカ

下原理（兵庫）

8.4倍

-62%

›

▽5

マエストロライト

土方颯（兵庫）

14.3倍

-48%

›

×6

バンブトンコール

山本太（兵庫）

21.2倍

-54%

›

×4

アスクサヴァイバル

佐々世（兵庫）

36.4倍

-58%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アンニーナ ¥700 実5.3倍期待値 -3% ❌不的中2着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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