園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンエルサ	小谷哲（兵庫）	実10.5	B△ A△勝率6% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場58走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田4R 3着/12頭+0.2秒 07/09 園田6R 4着/9頭 06/24 園田2R 4着/10頭 06/04 園田3R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 58走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -35% ※ 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	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実21.4	B× A▽勝率2% EV-47% 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4R 10着/11頭+1.8秒 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 2.4% / 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。
3	ワキノフラッシュ	小谷周（兵庫）	実39.5	B× A▽勝率2% EV-28% 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4R 8着/11頭+1.8秒 07/22 園田5R 5着/12頭+2.1秒 07/01 園田5R 6着/12頭 06/05 園田4R 5着/9頭 05/21 園田10R 7着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 33走で勝率 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) -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 1.8% / 期待値 -28% ※ 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	サブノレインボー推奨	南部楓（兵庫）	実10.4	B○ A△勝率6% EV-35% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率30% × オッズ10.4倍で期待値+208%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/05 園田5R 6着/12頭+0.8秒 07/23 園田2R 3着/12頭+0.4秒 07/10 園田4R 5着/10頭 06/26 園田2R 5着/10頭 06/11 園田2R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -35% ※ 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	ヒマリン先行	永井孝（兵庫）	実4.5	B▲ A○勝率23% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田2R 3着/9頭 06/04 園田2R 4着/10頭+3.0秒 05/14 園田1R 2着/9頭+0.1秒 01/13 園田3R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.5% / 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。
6	リリーパーク先行	杉浦健（兵庫）	実8.8	B△ A▲勝率13% EV+10% 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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/27 園田2R 3着/9頭+1.8秒 08/12 園田2R 4着/10頭+0.8秒 07/23 園田4R 4着/12頭+0.8秒 06/17 園田6R 7着/12頭 05/28 園田4R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 11.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
7	スカイアクセル逃げ	松木大（兵庫）	実1.7	B◎ A◎勝率44% EV-25% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田5R 4着/10頭+0.5秒 08/07 園田6R 6着/9頭+1.9秒 07/16 園田2R 7着/10頭+1.0秒 01/03 園田1R 3着/12頭+0.3秒 09/25 園田5R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 7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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.6% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.1% / 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。
8	ディヴァンカドー逃げ	笹田知（兵庫）	実74.7	B× A▽勝率1% EV-30% 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 08/26 園田3R 8着/8頭+2.6秒 08/12 園田3R 10着/10頭+3.8秒 07/23 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/10 園田5R 9着/9頭+0.0秒 06/25 園田5R 10着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -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 0.9% / 期待値 -31% ※ 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	ハルサメ	大山真（兵庫）	実16.1	B△ A△勝率3% 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 08/27 園田2R 5着/9頭+2.4秒 08/06 園田5R 9着/10頭+3.5秒 07/16 園田2R 10着/10頭 06/24 園田4R 10着/12頭 06/12 園田7R 8着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -49% ※ 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 ◎

スカイアクセル

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4サブノレインボー

10.4倍

EV +208%

▲A:○5ヒマリン

4.5倍

EV -12%

出走馬全9頭

◎A:◎7

スカイアクセル

松木大（兵庫）

1.7倍

-20%

›

○A:△4

サブノレインボー

南部楓（兵庫）

10.4倍

+208%

›

▲A:○5

ヒマリン

永井孝（兵庫）

4.5倍

-12%

›

△A:▲6

リリーパーク

杉浦健（兵庫）

8.8倍

-78%

›

△A:△1

サンエルサ

小谷哲（兵庫）

10.5倍

-90%

›

△A:△9

ハルサメ

大山真（兵庫）

16.1倍

-87%

›

×A:▽2

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

21.4倍

-99%

›

×A:▽3

ワキノフラッシュ

小谷周（兵庫）

39.5倍

-99%

›

×A:▽8

ディヴァンカドー

笹田知（兵庫）

74.7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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 サブノレインボー ¥500 実10.4倍期待値 +209% 不的中単勝 10.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンエルサ	小谷哲（兵庫）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場58走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田4R 3着/12頭+0.2秒 07/09 園田6R 4着/9頭 06/24 園田2R 4着/10頭 06/04 園田3R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 58走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
2	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実21.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場87走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は76走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田4R 10着/11頭+1.8秒 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
3	ワキノフラッシュ	小谷周（兵庫）	実39.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 園田4R 8着/11頭+1.8秒 07/22 園田5R 5着/12頭+2.1秒 07/01 園田5R 6着/12頭 06/05 園田4R 5着/9頭 05/21 園田10R 7着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 33走で勝率 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
4	サブノレインボー推奨	南部楓（兵庫）	実10.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/05 園田5R 6着/12頭+0.8秒 07/23 園田2R 3着/12頭+0.4秒 07/10 園田4R 5着/10頭 06/26 園田2R 5着/10頭 06/11 園田2R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し × 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 6.2% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
5	ヒマリン先行	永井孝（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田2R 3着/9頭 06/04 園田2R 4着/10頭+3.0秒 05/14 園田1R 2着/9頭+0.1秒 01/13 園田3R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
6	リリーパーク先行	杉浦健（兵庫）	実8.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/27 園田2R 3着/9頭+1.8秒 08/12 園田2R 4着/10頭+0.8秒 07/23 園田4R 4着/12頭+0.8秒 06/17 園田6R 7着/12頭 05/28 園田4R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
7	スカイアクセル逃げ	松木大（兵庫）	実1.7	◎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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田5R 4着/10頭+0.5秒 08/07 園田6R 6着/9頭+1.9秒 07/16 園田2R 7着/10頭+1.0秒 01/03 園田1R 3着/12頭+0.3秒 09/25 園田5R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 7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 22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 44.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
8	ディヴァンカドー逃げ	笹田知（兵庫）	実74.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/26 園田3R 8着/8頭+2.6秒 08/12 園田3R 10着/10頭+3.8秒 07/23 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/10 園田5R 9着/9頭+0.0秒 06/25 園田5R 10着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ハルサメ	大山真（兵庫）	実16.1	△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 08/27 園田2R 5着/9頭+2.4秒 08/06 園田5R 9着/10頭+3.5秒 07/16 園田2R 10着/10頭 06/24 園田4R 10着/12頭 06/12 園田7R 8着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

スカイアクセル

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ヒマリン

4.5倍

EV +1%

▲6リリーパーク

8.8倍

EV +10%

出走馬全9頭

◎7

スカイアクセル

松木大（兵庫）

1.7倍

-25%

›

○5

ヒマリン

永井孝（兵庫）

4.5倍

+1%

›

▲6

リリーパーク

杉浦健（兵庫）

8.8倍

+10%

›

△1

サンエルサ

小谷哲（兵庫）

10.5倍

-34%

›

△4

サブノレインボー

南部楓（兵庫）

10.4倍

-35%

›

△9

ハルサメ

大山真（兵庫）

16.1倍

-48%

›

▽2

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

21.4倍

-47%

›

▽3

ワキノフラッシュ

小谷周（兵庫）

39.5倍

-28%

›

▽8

ディヴァンカドー

笹田知（兵庫）

74.7倍

-30%

›

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 4 サブノレインボー ¥500 実10.4倍期待値 -35% 不的中単勝 10.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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