園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェントルショット逃げ	長尾翼（兵庫）	実124.6	B× A▽勝率2% EV+147% 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 09/02 園田4R 10着/10頭+5.9秒 08/21 園田1R 6着/10頭+2.2秒 08/05 園田1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 9着/12頭+2.7秒 03/31 園田2R 10着/10頭+2.7秒
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 2.0% / 期待値 +148% ※ 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	クリノビックリバゴ追込	南部楓（兵庫）	実3.2	B▲ A○勝率18% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/27 園田1R 3着/9頭+0.4秒 08/12 園田1R 3着/10頭+2.8秒 07/29 園田6R 7着/12頭+1.1秒 01/15 園田1R 9着/12頭+0.6秒 12/23 園田1R 3着/10頭+0.1秒
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 4.3着 △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。
3	ワンダーフレックス差し	大山真（兵庫）	実29.9	B△ A△勝率4% 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 08/26 園田2R 5着/7頭+0.6秒 08/12 園田1R 6着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 7着/12頭+2.3秒 07/03 園田3R 9着/9頭 06/12 園田3R 3着/8頭+0.0秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 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 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 +30% ※ 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	チッタデラモーレ	山本咲（兵庫）	実35.3	B○ A△勝率6% EV+97% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 園田2R 8着/9頭+3.4秒 07/24 園田4R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 12着/12頭 05/28 園田9R 8着/9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 +97% ※ 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	ライトブラーヴ自在	山本太（兵庫）	実15.7	B△ A▲勝率10% EV+52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/02 園田7R 7着/10頭+3.1秒 08/06 園田4R 10着/10頭+5.9秒 07/22 園田1R 3着/11頭+0.4秒 07/09 園田1R 3着/9頭 06/25 園田1R 6着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 60走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 54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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 期待値 +53% ※ 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	アナベルデアモンテ自在	永井孝（兵庫）	実1.2	B◎ A◎勝率52% EV-37% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/04 園田4R 2着/10頭+0.0秒 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 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 5.0着 × 当競馬場適性 3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 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 90.0% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.3% / 期待値 -37% ※ 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	リスノワール	高畑皓（兵庫）	実148.7	B× A▽勝率1% EV+7% 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1R 10着/10頭+2.6秒 08/06 園田1R 9着/9頭+2.7秒 07/08 園田1R 9着/9頭+0.0秒 06/18 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 6着/10頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 26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 +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。
8	ヒマリアン差し	佐々世（兵庫）	推定—	B△ A△勝率5% EV-93% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/03 園田2R 10着/10頭+1.2秒 08/12 園田1R 7着/10頭+4.2秒 07/17 園田2R 3着/10頭+8.0秒 01/08 園田2R 8着/10頭+1.4秒 12/16 園田2R 7着/10頭+1.4秒
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 6.7着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -93% ※ 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	スミレブーケ先行	土方颯（兵庫）	実56.6	B× A▽勝率3% EV+46% 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 09/02 園田4R 8着/10頭+5.6秒 08/21 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/05 園田1R 9着/10頭+3.0秒 07/17 園田2R 7着/10頭 07/03 園田2R 10着/12頭+0.0秒
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 7.0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 21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 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 +47% ※ 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 ◎

アナベルデアモンテ

騎手永井孝（兵庫）

単勝オッズ

1.2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:△4チッタデラモーレ

35.3倍

EV +89%

▲A:○2クリノビックリバゴ

3.2倍

EV -86%

出走馬全9頭

◎A:◎6

アナベルデアモンテ

永井孝（兵庫）

1.2倍

+8%

›

○A:△4

チッタデラモーレ

山本咲（兵庫）

35.3倍

+89%

›

▲A:○2

クリノビックリバゴ

南部楓（兵庫）

3.2倍

-86%

›

△A:▲5

ライトブラーヴ

山本太（兵庫）

15.7倍

-97%

›

△A:△8

ヒマリアン

佐々世（兵庫）

—

›

△A:△3

ワンダーフレックス

大山真（兵庫）

29.9倍

-99%

›

×A:▽9

スミレブーケ

土方颯（兵庫）

56.6倍

-99%

›

×A:▽1

ジェントルショット

長尾翼（兵庫）

124.6倍

-99%

›

×A:▽7

リスノワール

高畑皓（兵庫）

148.7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。

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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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェントルショット逃げ	長尾翼（兵庫）	実124.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/02 園田4R 10着/10頭+5.9秒 08/21 園田1R 6着/10頭+2.2秒 08/05 園田1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 9着/12頭+2.7秒 03/31 園田2R 10着/10頭+2.7秒
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
2	クリノビックリバゴ追込	南部楓（兵庫）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/27 園田1R 3着/9頭+0.4秒 08/12 園田1R 3着/10頭+2.8秒 07/29 園田6R 7着/12頭+1.1秒 01/15 園田1R 9着/12頭+0.6秒 12/23 園田1R 3着/10頭+0.1秒
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 4.3着 △ 当競馬場適性 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
3	ワンダーフレックス差し	大山真（兵庫）	実29.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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 08/26 園田2R 5着/7頭+0.6秒 08/12 園田1R 6着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 7着/12頭+2.3秒 07/03 園田3R 9着/9頭 06/12 園田3R 3着/8頭+0.0秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 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 4.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	チッタデラモーレ	山本咲（兵庫）	実35.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 園田2R 8着/9頭+3.4秒 07/24 園田4R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 12着/12頭 05/28 園田9R 8着/9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ライトブラーヴ自在	山本太（兵庫）	実15.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/02 園田7R 7着/10頭+3.1秒 08/06 園田4R 10着/10頭+5.9秒 07/22 園田1R 3着/11頭+0.4秒 07/09 園田1R 3着/9頭 06/25 園田1R 6着/10頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 60走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 54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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	アナベルデアモンテ自在	永井孝（兵庫）	実1.2	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/04 園田4R 2着/10頭+0.0秒 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 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 5.0着 × 当競馬場適性 3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 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 52.3% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	リスノワール	高畑皓（兵庫）	実148.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/21 園田1R 10着/10頭+2.6秒 08/06 園田1R 9着/9頭+2.7秒 07/08 園田1R 9着/9頭+0.0秒 06/18 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 6着/10頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.7% (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。
8	ヒマリアン差し	佐々世（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/03 園田2R 10着/10頭+1.2秒 08/12 園田1R 7着/10頭+4.2秒 07/17 園田2R 3着/10頭+8.0秒 01/08 園田2R 8着/10頭+1.4秒 12/16 園田2R 7着/10頭+1.4秒
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 6.7着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 5.1% ※ 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	スミレブーケ先行	土方颯（兵庫）	実56.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 8着/10頭+5.6秒 08/21 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/05 園田1R 9着/10頭+3.0秒 07/17 園田2R 7着/10頭 07/03 園田2R 10着/12頭+0.0秒
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 7.0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 21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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

アナベルデアモンテ

騎手永井孝（兵庫）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2クリノビックリバゴ

3.2倍

EV -43%

▲5ライトブラーヴ

15.7倍

EV +52%

出走馬全9頭

◎6

アナベルデアモンテ

永井孝（兵庫）

1.2倍

-37%

›

○2

クリノビックリバゴ

南部楓（兵庫）

3.2倍

-43%

›

▲5

ライトブラーヴ

山本太（兵庫）

15.7倍

+52%

›

△4

チッタデラモーレ

山本咲（兵庫）

35.3倍

+97%

›

△8

ヒマリアン

佐々世（兵庫）

—

›

△3

ワンダーフレックス

大山真（兵庫）

29.9倍

+29%

›

▽9

スミレブーケ

土方颯（兵庫）

56.6倍

+46%

›

▽1

ジェントルショット

長尾翼（兵庫）

124.6倍

+147%

›

▽7

リスノワール

高畑皓（兵庫）

148.7倍

+7%

›

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