園田 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンインザスカイ先行推奨	田野豊（兵庫）	実10.1	B△ A○勝率25% EV+151% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/03 園田5R 8着/11頭+1.0秒 08/12 園田6R 4着/10頭+1.6秒 07/23 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 5着/12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 4.7着 × 当競馬場適性 4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 18% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 9.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.9% / 期待値 +151% ※ 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	アラモアナ追込推奨	笹田知（兵庫）	実19.1	B○ A△勝率9% EV+69% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ19.1倍で期待値+211%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/04 園田7R 3着/10頭+0.3秒 08/14 園田8R 5着/10頭+1.2秒 07/23 園田7R 3着/10頭+0.4秒 06/24 園田2R 1着/10頭 06/10 園田6R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +211% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +69% ※ 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	サンウイング	松木大（兵庫）	実33.7	B× A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田9R 5着/12頭+0.6秒 08/13 園田6R 3着/10頭+1.3秒 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
4	ヤクジンミョウオウ先行	佐々世（兵庫）	実11.4	B△ A▲勝率11% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 園田1R 6着/12頭+1.1秒 08/21 園田5R 2着/8頭+0.9秒 08/05 園田6R 7着/12頭+1.5秒 07/24 園田4R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田12R 2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 5.0着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 8.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 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。
5	リーデレ	山本咲（兵庫）	実32.1	B× A△勝率3% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田6R 6着/10頭+2.2秒 07/24 園田7R 4着/9頭+0.4秒 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -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	サイモンエクセラー先行	小谷哲（兵庫）	実17.6	B× A△勝率5% EV-4% 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5R 4着/12頭+1.5秒 08/20 園田9R 8着/10頭+1.2秒 07/19 313R 7着/8頭+2.2秒 07/05 312R 8着/10頭+4.0秒 06/21 311R 7着/11頭+86.2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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -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。
7	エイシンジコクテン	南部楓（兵庫）	実34.9	B▲ A▽勝率3% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/28 園田4R 4着/9頭+0.6秒 08/06 園田7R 5着/8頭+1.4秒 07/16 園田4R 5着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 4着/10頭+3.0秒 06/11 園田4R 1着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +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	ウインリフレクト先行	塩津璃（兵庫）	実43.4	B△ A▽勝率1% EV-47% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/28 園田4R 3着/9頭+0.5秒 08/14 園田8R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田3R 3着/8頭+0.5秒 07/08 園田10R 7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 4.0着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
9	テーオータウンズ	吉村智（兵庫）	実1.1	B◎ A×勝率41% EV-55% 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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/03 園田9R 4着/12頭+0.3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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 76.2% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.9% / 期待値 -55% ※ 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 ×

テーオータウンズ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2アラモアナ

19.1倍

EV +211%

▲A:▽7エイシンジコクテン

34.9倍

EV +87%

出走馬全9頭

◎A:×9

テーオータウンズ

吉村智（兵庫）

1.1倍

-16%

›

○A:△2

アラモアナ

笹田知（兵庫）

19.1倍

+211%

›

▲A:▽7

エイシンジコクテン

南部楓（兵庫）

34.9倍

+87%

›

△A:○1

ワンインザスカイ

田野豊（兵庫）

10.1倍

-92%

›

△A:▲4

ヤクジンミョウオウ

佐々世（兵庫）

11.4倍

-93%

›

△A:▽8

ウインリフレクト

塩津璃（兵庫）

43.4倍

-73%

›

×A:△5

リーデレ

山本咲（兵庫）

32.1倍

-96%

›

×A:▽3

サンウイング

松木大（兵庫）

33.7倍

-96%

›

×A:△6

サイモンエクセラー

小谷哲（兵庫）

17.6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

単勝 1 ワンインザスカイ ¥400 実10.1倍期待値 -93% 不的中7着単勝 10.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アラモアナ ¥200 実19.1倍期待値 +211% 不的中3着単勝 19.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンインザスカイ先行推奨	田野豊（兵庫）	実10.1	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率25% × オッズ10.1倍で期待値+151%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/03 園田5R 8着/11頭+1.0秒 08/12 園田6R 4着/10頭+1.6秒 07/23 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 5着/12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 4.7着 × 当競馬場適性 4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 18% ○ 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) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	アラモアナ追込推奨	笹田知（兵庫）	実19.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/04 園田7R 3着/10頭+0.3秒 08/14 園田8R 5着/10頭+1.2秒 07/23 園田7R 3着/10頭+0.4秒 06/24 園田2R 1着/10頭 06/10 園田6R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	サンウイング	松木大（兵庫）	実33.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田9R 5着/12頭+0.6秒 08/13 園田6R 3着/10頭+1.3秒 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	ヤクジンミョウオウ先行	佐々世（兵庫）	実11.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 園田1R 6着/12頭+1.1秒 08/21 園田5R 2着/8頭+0.9秒 08/05 園田6R 7着/12頭+1.5秒 07/24 園田4R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田12R 2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 5.0着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	リーデレ	山本咲（兵庫）	実32.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田6R 6着/10頭+2.2秒 07/24 園田7R 4着/9頭+0.4秒 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	サイモンエクセラー先行	小谷哲（兵庫）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田5R 4着/12頭+1.5秒 08/20 園田9R 8着/10頭+1.2秒 07/19 313R 7着/8頭+2.2秒 07/05 312R 8着/10頭+4.0秒 06/21 311R 7着/11頭+86.2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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	エイシンジコクテン	南部楓（兵庫）	実34.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/28 園田4R 4着/9頭+0.6秒 08/06 園田7R 5着/8頭+1.4秒 07/16 園田4R 5着/10頭+0.0秒 06/26 園田6R 4着/10頭+3.0秒 06/11 園田4R 1着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
8	ウインリフレクト先行	塩津璃（兵庫）	実43.4	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/28 園田4R 3着/9頭+0.5秒 08/14 園田8R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田3R 3着/8頭+0.5秒 07/08 園田10R 7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 4.0着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	テーオータウンズ	吉村智（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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/03 園田9R 4着/12頭+0.3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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

テーオータウンズ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ワンインザスカイ

10.1倍

EV +151%

▲4ヤクジンミョウオウ

11.4倍

EV +29%

出走馬全9頭

×9

テーオータウンズ

吉村智（兵庫）

1.1倍

-55%

›

○1

ワンインザスカイ

田野豊（兵庫）

10.1倍

+151%

›

▲4

ヤクジンミョウオウ

佐々世（兵庫）

11.4倍

+29%

›

△2

アラモアナ

笹田知（兵庫）

19.1倍

+69%

›

△6

サイモンエクセラー

小谷哲（兵庫）

17.6倍

-4%

›

△5

リーデレ

山本咲（兵庫）

32.1倍

-4%

›

▽7

エイシンジコクテン

南部楓（兵庫）

34.9倍

+0%

›

▽3

サンウイング

松木大（兵庫）

33.7倍

-47%

›

▽8

ウインリフレクト

塩津璃（兵庫）

43.4倍

-47%

›

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

単勝 1 ワンインザスカイ ¥400 実10.1倍期待値 +151% 不的中7着単勝 10.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アラモアナ ¥200 実19.1倍期待値 +69% 不的中3着単勝 19.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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