園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サチノメグミ	川原正（兵庫）	実6.3	B▲ A△勝率9% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田12R 11着/12頭+3.1秒 07/30 園田10R 10着/12頭+1.7秒 07/09 園田10R 1着/3頭 06/11 園田10R 1着/10頭 05/22 園田4R 1着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ▽ 前走実績前走 11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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -42% ※ 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	インパルスベラ追込	吉村智（兵庫）	実2.3	B○ A○勝率32% EV-26% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/04 園田12R 5着/11頭+0.9秒 08/12 園田9R 2着/10頭+0.1秒 07/24 園田10R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田7R 4着/7頭+0.0秒 06/10 園田10R 4着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 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 28.0% (オッズ暗示: 43.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 32.0% / 期待値 -26% ※ 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	モイル差し	井上幹（兵庫）	実18.4	B× A△勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田8R 5着/9頭+1.3秒 08/12 園田10R 6着/10頭+1.2秒 07/23 園田12R 4着/12頭+1.1秒 07/01 園田9R 8着/10頭 06/10 園田12R 6着/12頭+3.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 12% △ 距離適性同距離 44走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 -22% ※ 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	ウルティモ	佐々世（兵庫）	実20.3	B△ A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田7R 4着/8頭+1.9秒 08/07 園田12R 7着/10頭+1.3秒 07/16 園田9R 5着/10頭 06/25 園田10R 8着/11頭 05/28 園田12R 8着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -45% ※ 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	アンデルマット自在	下原理（兵庫）	実73.6	B× A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯12走で勝率25%）
前5走 09/02 園田11R 9着/11頭+3.3秒 08/12 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/29 園田12R 5着/11頭+1.8秒 07/17 園田10R 5着/9頭 07/03 園田7R 3着/5頭
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 21走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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	レイナボニータ	田野豊（兵庫）	実14.7	B△ A△勝率5% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/24 園田12R 10着/11頭+1.7秒 07/03 園田12R 4着/12頭 06/10 園田8R 2着/10頭+0.0秒 05/22 園田10R 7着/11頭 04/29 園田12R 9着/12頭+1.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 期待値 -20% ※ 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	ファイアボルト自在	渡瀬和（兵庫）	実5.5	B△ A▲勝率10% EV-47% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 園田11R 4着/11頭+0.5秒 08/12 園田9R 3着/10頭+0.9秒 07/23 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 63走で勝率 8% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% △ 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 0.2% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 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。
8	ニシノベニトアイト	赤岡修（高知）	実3.4	B◎ A◎勝率34% EV+15% 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29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/05 園田12R 6着/12頭+2.0秒 07/16 園田9R 6着/10頭 06/25 園田10R 2着/11頭+2.0秒 06/11 園田12R 10着/12頭+2.0秒 05/22 園田12R 1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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.2% (オッズ暗示: 29.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.9% / 期待値 +15% ※ 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	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実60.1	B× A▽勝率2% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/02 園田11R 7着/11頭+1.3秒 08/20 園田12R 5着/12頭+1.4秒 08/05 園田12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6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 6.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。

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 ◎

ニシノベニトアイト

騎手赤岡修（高知）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+131%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2インパルスベラ

2.3倍

EV -35%

▲A:△1サチノメグミ

6.3倍

EV -90%

出走馬全9頭

◎A:◎8

ニシノベニトアイト

赤岡修（高知）

3.4倍

+131%

›

○A:○2

インパルスベラ

吉村智（兵庫）

2.3倍

-35%

›

▲A:△1

サチノメグミ

川原正（兵庫）

6.3倍

-90%

›

△A:▽4

ウルティモ

佐々世（兵庫）

20.3倍

-77%

›

△A:▲7

ファイアボルト

渡瀬和（兵庫）

5.5倍

-98%

›

△A:△6

レイナボニータ

田野豊（兵庫）

14.7倍

-96%

›

×A:△3

モイル

井上幹（兵庫）

18.4倍

-95%

›

×A:▽9

テイケイウル

南部楓（兵庫）

60.1倍

-85%

›

×A:▽5

アンデルマット

下原理（兵庫）

73.6倍

-82%

›

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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サチノメグミ	川原正（兵庫）	実6.3	△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11走で勝率36%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田12R 11着/12頭+3.1秒 07/30 園田10R 10着/12頭+1.7秒 07/09 園田10R 1着/3頭 06/11 園田10R 1着/10頭 05/22 園田4R 1着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ▽ 前走実績前走 11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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
2	インパルスベラ追込	吉村智（兵庫）	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/04 園田12R 5着/11頭+0.9秒 08/12 園田9R 2着/10頭+0.1秒 07/24 園田10R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田7R 4着/7頭+0.0秒 06/10 園田10R 4着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.0% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	モイル差し	井上幹（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田8R 5着/9頭+1.3秒 08/12 園田10R 6着/10頭+1.2秒 07/23 園田12R 4着/12頭+1.1秒 07/01 園田9R 8着/10頭 06/10 園田12R 6着/12頭+3.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 12% △ 距離適性同距離 44走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
4	ウルティモ	佐々世（兵庫）	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田7R 4着/8頭+1.9秒 08/07 園田12R 7着/10頭+1.3秒 07/16 園田9R 5着/10頭 06/25 園田10R 8着/11頭 05/28 園田12R 8着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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	アンデルマット自在	下原理（兵庫）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯12走で勝率25%）
前5走 09/02 園田11R 9着/11頭+3.3秒 08/12 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/29 園田12R 5着/11頭+1.8秒 07/17 園田10R 5着/9頭 07/03 園田7R 3着/5頭
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 21走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
6	レイナボニータ	田野豊（兵庫）	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/24 園田12R 10着/11頭+1.7秒 07/03 園田12R 4着/12頭 06/10 園田8R 2着/10頭+0.0秒 05/22 園田10R 7着/11頭 04/29 園田12R 9着/12頭+1.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
7	ファイアボルト自在	渡瀬和（兵庫）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/02 園田11R 4着/11頭+0.5秒 08/12 園田9R 3着/10頭+0.9秒 07/23 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 63走で勝率 8% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% △ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
8	ニシノベニトアイト	赤岡修（高知）	実3.4	◎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29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/05 園田12R 6着/12頭+2.0秒 07/16 園田9R 6着/10頭 06/25 園田10R 2着/11頭+2.0秒 06/11 園田12R 10着/12頭+2.0秒 05/22 園田12R 1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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
9	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実60.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/02 園田11R 7着/11頭+1.3秒 08/20 園田12R 5着/12頭+1.4秒 08/05 園田12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6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 6.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ニシノベニトアイト

騎手赤岡修（高知）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2インパルスベラ

2.3倍

EV -26%

▲7ファイアボルト

5.5倍

EV -47%

出走馬全9頭

◎8

ニシノベニトアイト

赤岡修（高知）

3.4倍

+15%

›

○2

インパルスベラ

吉村智（兵庫）

2.3倍

-26%

›

▲7

ファイアボルト

渡瀬和（兵庫）

5.5倍

-47%

›

△1

サチノメグミ

川原正（兵庫）

6.3倍

-41%

›

△6

レイナボニータ

田野豊（兵庫）

14.7倍

-19%

›

△3

モイル

井上幹（兵庫）

18.4倍

-21%

›

▽4

ウルティモ

佐々世（兵庫）

20.3倍

-44%

›

▽9

テイケイウル

南部楓（兵庫）

60.1倍

-5%

›

▽5

アンデルマット

下原理（兵庫）

73.6倍

-12%

›

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▶ 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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