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1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ツキムスビ先行	高橋洸（兵庫）	実10.9	B△ A△勝率5% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 07/29 園田7R 6着/10頭+1.3秒 07/10 園田9R 2着/10頭 05/05 園田7R 5着/10頭+1.0秒 04/22 園田6R 2着/12頭+0.1秒 01/07 園田10R 7着/11頭+1.7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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% × 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 0.8% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
2	ラスアルハイマ	田野豊（兵庫）	実5.4	B△ A△勝率6% EV-65% 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15走で勝率27%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/07 園田8R 1着/9頭勝利 07/16 園田4R 2着/10頭 06/25 園田7R 1着/10頭 06/04 園田3R 2着/10頭 01/08 園田8R 4着/10頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -66% ※ 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	ベスポジ逃げ	小牧太（兵庫）	実22.2	B▲ A△勝率3% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率27%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/05 園田7R 6着/10頭+0.9秒 12/16 園田4R 1着/10頭勝利 08/29 園田7R 1着/10頭勝利 08/08 園田7R 2着/10頭+0.8秒 07/18 園田8R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 23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 2.9% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -33% ※ 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	イービジョンエイト	笹田知（兵庫）	実72.6	B× A▽勝率1% EV-36% 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7R 4着/9頭+2.3秒 07/15 園田8R 9着/10頭 06/25 園田8R 4着/8頭+0.0秒 06/11 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/20 園田9R 4着/12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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 0.9% / 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。
5	カットバック逃げ	下原理（兵庫）	実2.2	B🌟◎ A🌟◎勝率60% EV+31% 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7走で勝率71%と適性高／同距離帯7走で勝率71%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/30 園田12R 3着/11頭+0.5秒 04/15 園田9R 1着/10頭勝利 03/25 園田8R 1着/10頭勝利 06/04 園田7R 1着/7頭勝利 05/14 園田1R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 71% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 67.4% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 59.8% / 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。
6	ジェイパック	吉村智（兵庫）	実4.7	B△ A▲勝率8% 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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田8R 1着/10頭勝利 07/17 園田8R 5着/10頭 07/02 園田6R 2着/12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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.9% / 期待値 -63% ※ 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	ファルコンエース	渡瀬和（兵庫）	実199.0	B× A×勝率0% EV-54% 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9R 8着/10頭+2.6秒 07/24 園田8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭 06/10 園田8R 10着/10頭+4.0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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 9位 / 勝率 0.2% / 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。
8	チョッパスニー	廣瀬航（兵庫）	実4.2	B○ A○勝率15% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯13走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田7R 1着/6頭勝利 07/17 園田7R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田5R 5着/12頭 06/11 園田5R 2着/12頭 05/27 園田3R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 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。
9	ワローテル	佐々世（兵庫）	実48.3	B× A▽勝率2% EV+8% 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 08/07 園田10R 7着/9頭+1.5秒 07/22 園田12R 7着/12頭+0.7秒 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8着/10頭 05/28 園田10R 1着/10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 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 2.2% / 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。

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 ◎

カットバック

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8チョッパスニー

4.2倍

EV +7%

▲A:△3ベスポジ

22.2倍

EV -35%

出走馬全9頭

◎A:◎5

カットバック

下原理（兵庫）

2.2倍

+48%

›

○A:○8

チョッパスニー

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

+7%

›

▲A:△3

ベスポジ

小牧太（兵庫）

22.2倍

-35%

›

△A:▲6

ジェイパック

吉村智（兵庫）

4.7倍

-92%

›

△A:△2

ラスアルハイマ

田野豊（兵庫）

5.4倍

-91%

›

△A:△1

ツキムスビ

高橋洸（兵庫）

10.9倍

-90%

›

×A:▽9

ワローテル

佐々世（兵庫）

48.3倍

-99%

›

×A:▽4

イービジョンエイト

笹田知（兵庫）

72.6倍

-99%

›

×A:×7

ファルコンエース

渡瀬和（兵庫）

199.0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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ツキムスビ先行	高橋洸（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 07/29 園田7R 6着/10頭+1.3秒 07/10 園田9R 2着/10頭 05/05 園田7R 5着/10頭+1.0秒 04/22 園田6R 2着/12頭+0.1秒 01/07 園田10R 7着/11頭+1.7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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% × 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 4.8% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
2	ラスアルハイマ	田野豊（兵庫）	実5.4	△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15走で勝率27%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/07 園田8R 1着/9頭勝利 07/16 園田4R 2着/10頭 06/25 園田7R 1着/10頭 06/04 園田3R 2着/10頭 01/08 園田8R 4着/10頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
3	ベスポジ逃げ	小牧太（兵庫）	実22.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率27%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/05 園田7R 6着/10頭+0.9秒 12/16 園田4R 1着/10頭勝利 08/29 園田7R 1着/10頭勝利 08/08 園田7R 2着/10頭+0.8秒 07/18 園田8R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
4	イービジョンエイト	笹田知（兵庫）	実72.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田7R 4着/9頭+2.3秒 07/15 園田8R 9着/10頭 06/25 園田8R 4着/8頭+0.0秒 06/11 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/20 園田9R 4着/12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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	カットバック逃げ	下原理（兵庫）	実2.2	🌟◎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7走で勝率71%と適性高／同距離帯7走で勝率71%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/30 園田12R 3着/11頭+0.5秒 04/15 園田9R 1着/10頭勝利 03/25 園田8R 1着/10頭勝利 06/04 園田7R 1着/7頭勝利 05/14 園田1R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 71% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 59.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
6	ジェイパック	吉村智（兵庫）	実4.7	▲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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田8R 1着/10頭勝利 07/17 園田8R 5着/10頭 07/02 園田6R 2着/12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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (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	ファルコンエース	渡瀬和（兵庫）	実199.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田9R 8着/10頭+2.6秒 07/24 園田8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭 06/10 園田8R 10着/10頭+4.0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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	チョッパスニー	廣瀬航（兵庫）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯13走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田7R 1着/6頭勝利 07/17 園田7R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田5R 5着/12頭 06/11 園田5R 2着/12頭 05/27 園田3R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ワローテル	佐々世（兵庫）	実48.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 園田10R 7着/9頭+1.5秒 07/22 園田12R 7着/12頭+0.7秒 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8着/10頭 05/28 園田10R 1着/10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 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カットバック

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8チョッパスニー

4.2倍

EV -37%

▲6ジェイパック

4.7倍

EV -62%

出走馬全9頭

◎5

カットバック

下原理（兵庫）

2.2倍

+31%

›

○8

チョッパスニー

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

-37%

›

▲6

ジェイパック

吉村智（兵庫）

4.7倍

-62%

›

△2

ラスアルハイマ

田野豊（兵庫）

5.4倍

-65%

›

△1

ツキムスビ

高橋洸（兵庫）

10.9倍

-47%

›

△3

ベスポジ

小牧太（兵庫）

22.2倍

-33%

›

▽9

ワローテル

佐々世（兵庫）

48.3倍

+8%

›

▽4

イービジョンエイト

笹田知（兵庫）

72.6倍

-36%

›

×7

ファルコンエース

渡瀬和（兵庫）

199.0倍

-54%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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