園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴモヒート	板野央（兵庫）	実158.0	B× A▽勝率1% EV+29% 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 08/12 園田4R 9着/10頭+3.0秒 07/23 園田2R 10着/12頭+1.6秒 07/02 園田6R 9着/12頭+5.0秒 06/11 園田8R 6着/8頭+5.0秒 05/22 園田3R 6着/7頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.8% / 期待値 +29% ※ 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	チョウモーレツ	南部楓（兵庫）	実145.3	B× A▽勝率1% EV+9% 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 08/20 園田2R 7着/8頭+2.6秒 07/16 園田5R 9着/11頭+0.0秒 06/25 園田4R 7着/11頭 06/12 園田1R 11着/12頭 05/29 園田5R 8着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 +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。
3	シェナキング	竹村達（兵庫）	実10.8	B△ A▲勝率9% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田5R 6着/10頭+0.7秒 08/06 園田4R 2着/10頭+0.6秒 07/09 園田2R 7着/9頭+0.0秒 06/24 園田2R 10着/10頭 05/22 園田1R 2着/10頭+7.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 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。
4	メタルメタリカ	高畑皓（兵庫）	実34.5	B△ A△勝率3% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/20 園田3R 5着/8頭+0.5秒 08/07 園田5R 5着/9頭+0.9秒 07/10 園田3R 4着/10頭+1.0秒 06/26 園田2R 9着/10頭 06/10 園田2R 2着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 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。
5	バークエム逃げ	小谷周（兵庫）	実29.3	B× A△勝率6% EV+64% 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 08/20 園田3R 6着/8頭+0.7秒 08/05 園田5R 4着/12頭+0.3秒 07/23 園田5R 12着/12頭+3.0秒 07/10 園田5R 5着/9頭 06/26 園田5R 8着/8頭+0.0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 7.3着 (不振) × 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 × 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 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 +64% ※ 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	キャッチマイアイ	大山真（兵庫）	実30.9	B▲ A△勝率6% EV+75% 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4走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 5着/10頭+1.1秒 07/23 園田4R 5着/12頭+0.9秒 07/10 園田4R 6着/10頭 06/18 園田7R 8着/12頭+0.0秒 06/05 園田7R 9着/12頭+3.0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 5.3着 × 当競馬場適性 8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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 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。
7	ジェリーコアコアラ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率60% EV-33% 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12走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/22 園田6R 2着/8頭 05/07 園田5R 1着/12頭勝利 04/07 園田2R 4着/10頭+1.4秒 10/08 園田4R 5着/10頭+1.5秒 09/12 園田5R 1着/9頭勝利
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 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 103日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 98.3% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 60.0% / 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。
8	ニシノウインド自在	永井孝（兵庫）	実8.1	B○ A○勝率13% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/19 園田6R 3着/10頭+0.5秒 08/07 園田6R 8着/9頭+2.8秒 07/23 園田2R 2着/12頭+0.1秒 07/09 園田6R 7着/9頭 06/25 園田7R 6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 4.3着 △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 12.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 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	カシスオレンジ	小谷哲（兵庫）	実39.5	B△ A▽勝率2% EV-24% 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）
前5走 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 期待値 -24% ※ 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 ◎

ジェリーコアコアラ

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ニシノウインド

8.1倍

EV -89%

▲A:△6キャッチマイアイ

30.9倍

EV -93%

出走馬全9頭

◎A:◎7

ジェリーコアコアラ

廣瀬航（兵庫）

1.1倍

+8%

›

○A:○8

ニシノウインド

永井孝（兵庫）

8.1倍

-89%

›

▲A:△6

キャッチマイアイ

大山真（兵庫）

30.9倍

-93%

›

△A:▲3

シェナキング

竹村達（兵庫）

10.8倍

-98%

›

△A:▽9

カシスオレンジ

小谷哲（兵庫）

39.5倍

-95%

›

△A:△4

メタルメタリカ

高畑皓（兵庫）

34.5倍

-99%

›

×A:△5

バークエム

小谷周（兵庫）

29.3倍

-99%

›

×A:▽2

チョウモーレツ

南部楓（兵庫）

145.3倍

-99%

›

×A:▽1

ライヴモヒート

板野央（兵庫）

158.0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

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライヴモヒート	板野央（兵庫）	実158.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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 08/12 園田4R 9着/10頭+3.0秒 07/23 園田2R 10着/12頭+1.6秒 07/02 園田6R 9着/12頭+5.0秒 06/11 園田8R 6着/8頭+5.0秒 05/22 園田3R 6着/7頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	チョウモーレツ	南部楓（兵庫）	実145.3	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田2R 7着/8頭+2.6秒 07/16 園田5R 9着/11頭+0.0秒 06/25 園田4R 7着/11頭 06/12 園田1R 11着/12頭 05/29 園田5R 8着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	シェナキング	竹村達（兵庫）	実10.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田5R 6着/10頭+0.7秒 08/06 園田4R 2着/10頭+0.6秒 07/09 園田2R 7着/9頭+0.0秒 06/24 園田2R 10着/10頭 05/22 園田1R 2着/10頭+7.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ▽ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
4	メタルメタリカ	高畑皓（兵庫）	実34.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/20 園田3R 5着/8頭+0.5秒 08/07 園田5R 5着/9頭+0.9秒 07/10 園田3R 4着/10頭+1.0秒 06/26 園田2R 9着/10頭 06/10 園田2R 2着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	バークエム逃げ	小谷周（兵庫）	実29.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 08/20 園田3R 6着/8頭+0.7秒 08/05 園田5R 4着/12頭+0.3秒 07/23 園田5R 12着/12頭+3.0秒 07/10 園田5R 5着/9頭 06/26 園田5R 8着/8頭+0.0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 7.3着 (不振) × 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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
6	キャッチマイアイ	大山真（兵庫）	実30.9	△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4走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 5着/10頭+1.1秒 07/23 園田4R 5着/12頭+0.9秒 07/10 園田4R 6着/10頭 06/18 園田7R 8着/12頭+0.0秒 06/05 園田7R 9着/12頭+3.0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 5.3着 × 当競馬場適性 8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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
7	ジェリーコアコアラ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実1.1	🌟◎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12走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/22 園田6R 2着/8頭 05/07 園田5R 1着/12頭勝利 04/07 園田2R 4着/10頭+1.4秒 10/08 園田4R 5着/10頭+1.5秒 09/12 園田5R 1着/9頭勝利
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 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 103日休養明け × 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 60.0% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	ニシノウインド自在	永井孝（兵庫）	実8.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/19 園田6R 3着/10頭+0.5秒 08/07 園田6R 8着/9頭+2.8秒 07/23 園田2R 2着/12頭+0.1秒 07/09 園田6R 7着/9頭 06/25 園田7R 6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 4.3着 △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
9	カシスオレンジ	小谷哲（兵庫）	実39.5	▽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）
前5走 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジェリーコアコアラ

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ニシノウインド

8.1倍

EV +6%

▲3シェナキング

10.8倍

EV +1%

出走馬全9頭

◎7

ジェリーコアコアラ

廣瀬航（兵庫）

1.1倍

-33%

›

○8

ニシノウインド

永井孝（兵庫）

8.1倍

+6%

›

▲3

シェナキング

竹村達（兵庫）

10.8倍

+1%

›

△6

キャッチマイアイ

大山真（兵庫）

30.9倍

+75%

›

△5

バークエム

小谷周（兵庫）

29.3倍

+64%

›

△4

メタルメタリカ

高畑皓（兵庫）

34.5倍

-7%

›

▽9

カシスオレンジ

小谷哲（兵庫）

39.5倍

-24%

›

▽1

ライヴモヒート

板野央（兵庫）

158.0倍

+29%

›

▽2

チョウモーレツ

南部楓（兵庫）

145.3倍

+9%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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