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 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナベルデアモンテ	永井孝（兵庫）	実3.8	B○ A○勝率15% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（157日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田2R 9着/10頭+2.2秒 09/25 園田8R 4着/10頭+0.8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 6.5着 △ ローテーション 157日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.0% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.9% / 期待値 -44% ※ 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	イテマエバファロー追込	長尾翼（兵庫）	実10.7	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（106日ぶりの実戦）
前5走 05/21 園田2R 8着/9頭 04/29 園田4R 5着/10頭+0.8秒 04/08 園田3R 6着/10頭+2.7秒 03/17 園田3R 7着/9頭+1.0秒 01/14 園田7R 9着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 106日休養明け × 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 9.2% / 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。
3	ケイアイマヌカ先行	大山真（兵庫）	実14.6	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（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 園田4R 6着/10頭+1.5秒 08/06 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/23 園田2R 11着/12頭+1.6秒 07/08 園田2R 5着/9頭+7.0秒 06/24 園田1R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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。
4	ガロ	竹村達（兵庫）	実20.3	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81走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田1R 5着/10頭+1.0秒 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 7着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 81走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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 15日の間隔 (理想的) × 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: 4.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 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。
5	サバイブドーロ	山本咲（兵庫）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率59% EV+12% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 76.1% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 59.2% / 期待値 +12% ※ 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	アカノストロング	高畑皓（兵庫）	実37.0	B× A×勝率1% EV-59% 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 08/21 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/05 園田1R 6着/10頭+2.0秒 07/17 園田5R 7着/10頭 07/03 園田4R 8着/10頭 06/05 園田3R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 31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 8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。
7	ケイツーレオン	渡瀬和（兵庫）	実95.3	B× A×勝率0% EV-63% 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1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 10着/12頭+2.7秒 07/09 園田2R 9着/9頭 06/26 園田1R 8着/9頭 06/10 園田1R 2着/8頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.4% / 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。
8	サクラトップロール追込	松木大（兵庫）	実9.0	B▲ A△勝率5% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/13 園田1R 8着/10頭+3.9秒 07/24 園田1R 3着/12頭+1.1秒 01/03 園田4R 11着/11頭+2.3秒 12/16 園田1R 3着/10頭+0.8秒 11/26 園田2R 5着/12頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.5% / 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。
9	ワンダーアウメント	井上幹（兵庫）	実60.7	B× A×勝率1% EV-57% 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3R 9着/10頭+2.9秒 07/17 園田5R 9着/10頭 06/10 園田6R 9着/9頭 05/21 園田7R 10着/10頭 04/30 園田7R 10着/10頭+2.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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 9位 / 勝率 0.7% / 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。
10	トランセンデンタル	田野豊（兵庫）	実9.0	B× A△勝率4% EV-61% 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 08/21 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田2R 5着/8頭+2.1秒 07/17 園田2R 4着/10頭+2.0秒 07/03 園田3R 6着/9頭 06/18 園田1R 4着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 5位 / 勝率 4.3% / 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。

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 ◎

サバイブドーロ

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1アナベルデアモンテ

3.8倍

EV -12%

▲A:△8サクラトップロール

9.0倍

EV -93%

出走馬全10頭

◎A:◎5

サバイブドーロ

山本咲（兵庫）

1.9倍

+44%

›

○A:○1

アナベルデアモンテ

永井孝（兵庫）

3.8倍

-12%

›

▲A:△8

サクラトップロール

松木大（兵庫）

9.0倍

-93%

›

△A:▲2

イテマエバファロー

長尾翼（兵庫）

10.7倍

-99%

›

△A:△3

ケイアイマヌカ

大山真（兵庫）

14.6倍

-99%

›

△A:×4

ガロ

竹村達（兵庫）

20.3倍

-98%

›

×A:△10

トランセンデンタル

田野豊（兵庫）

9.0倍

-99%

›

×A:×6

アカノストロング

高畑皓（兵庫）

37.0倍

-99%

›

×A:×9

ワンダーアウメント

井上幹（兵庫）

60.7倍

-99%

›

×A:×7

ケイツーレオン

渡瀬和（兵庫）

95.3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

両モデルとも見送り

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナベルデアモンテ	永井孝（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（157日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田2R 9着/10頭+2.2秒 09/25 園田8R 4着/10頭+0.8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 6.5着 △ ローテーション 157日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
2	イテマエバファロー追込	長尾翼（兵庫）	実10.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106日ぶりの実戦）
前5走 05/21 園田2R 8着/9頭 04/29 園田4R 5着/10頭+0.8秒 04/08 園田3R 6着/10頭+2.7秒 03/17 園田3R 7着/9頭+1.0秒 01/14 園田7R 9着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 7% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (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。
3	ケイアイマヌカ先行	大山真（兵庫）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 園田4R 6着/10頭+1.5秒 08/06 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/23 園田2R 11着/12頭+1.6秒 07/08 園田2R 5着/9頭+7.0秒 06/24 園田1R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	ガロ	竹村達（兵庫）	実20.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場81走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田1R 5着/10頭+1.0秒 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 7着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 81走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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 15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 2.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	サバイブドーロ	山本咲（兵庫）	実1.9	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 59.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
6	アカノストロング	高畑皓（兵庫）	実37.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は31走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/05 園田1R 6着/10頭+2.0秒 07/17 園田5R 7着/10頭 07/03 園田4R 8着/10頭 06/05 園田3R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 31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) -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。
7	ケイツーレオン	渡瀬和（兵庫）	実95.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/20 園田1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 10着/12頭+2.7秒 07/09 園田2R 9着/9頭 06/26 園田1R 8着/9頭 06/10 園田1R 2着/8頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	サクラトップロール追込	松木大（兵庫）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/13 園田1R 8着/10頭+3.9秒 07/24 園田1R 3着/12頭+1.1秒 01/03 園田4R 11着/11頭+2.3秒 12/16 園田1R 3着/10頭+0.8秒 11/26 園田2R 5着/12頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	ワンダーアウメント	井上幹（兵庫）	実60.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/14 園田3R 9着/10頭+2.9秒 07/17 園田5R 9着/10頭 06/10 園田6R 9着/9頭 05/21 園田7R 10着/10頭 04/30 園田7R 10着/10頭+2.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	トランセンデンタル	田野豊（兵庫）	実9.0	△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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田2R 5着/8頭+2.1秒 07/17 園田2R 4着/10頭+2.0秒 07/03 園田3R 6着/9頭 06/18 園田1R 4着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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

サバイブドーロ

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1アナベルデアモンテ

3.8倍

EV -43%

▲2イテマエバファロー

10.7倍

EV -1%

出走馬全10頭

◎5

サバイブドーロ

山本咲（兵庫）

1.9倍

+12%

›

○1

アナベルデアモンテ

永井孝（兵庫）

3.8倍

-43%

›

▲2

イテマエバファロー

長尾翼（兵庫）

10.7倍

-1%

›

△8

サクラトップロール

松木大（兵庫）

9.0倍

-59%

›

△10

トランセンデンタル

田野豊（兵庫）

9.0倍

-61%

›

△3

ケイアイマヌカ

大山真（兵庫）

14.6倍

-48%

›

×4

ガロ

竹村達（兵庫）

20.3倍

-54%

›

×6

アカノストロング

高畑皓（兵庫）

37.0倍

-59%

›

×9

ワンダーアウメント

井上幹（兵庫）

60.7倍

-57%

›

×7

ケイツーレオン

渡瀬和（兵庫）

95.3倍

-63%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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