園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グッドホース	田野豊（兵庫）	実61.8	B× A▽勝率1% EV-22% 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 09/10 園田5R 9着/10頭+3.4秒 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9秒 07/09 園田9R 6着/9頭 06/26 園田6R 6着/10頭+0.0秒 06/11 園田7R 6着/9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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 1.3% / 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。
2	ミトロージア差し	竹村達（兵庫）	実42.5	B△ A▽勝率3% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田5R 7着/12頭+2.2秒 08/12 園田5R 9着/10頭+3.0秒 07/22 園田2R 6着/9頭+1.9秒 07/03 園田1R 5着/12頭 06/10 園田6R 1着/9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。
3	ウィスピースノー追込	小谷哲（兵庫）	実6.3	B△ A△勝率7% EV-57% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（中6日以内の連戦）
前5走 09/16 園田12R 5着/11頭+0.4秒 09/03 園田12R 5着/12頭+0.6秒 08/26 園田5R 8着/10頭+2.1秒 08/07 園田9R 4着/8頭+0.8秒 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6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 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 -57% ※ 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	メイショウウナバラ追込推奨	南部楓（兵庫）	実5.8	B◎ A○勝率17% EV0% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率52% × オッズ5.8倍で期待値+199%の有力候補（当競馬場で勝率16%と相性良／同距離帯で勝率16%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/09 園田4R 4着/10頭+1.1秒 08/19 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒
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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 51.6% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.1% / 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。
5	ハギノヴェルドン追込	大山真（兵庫）	実18.5	B△ A△勝率7% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（132日ぶりの実戦）
前5走 05/14 園田5R 8着/10頭+3.4秒 04/22 園田5R 8着/11頭+1.6秒 04/09 園田4R 4着/10頭+1.0秒 03/19 園田8R 9着/9頭+3.2秒 01/13 園田4R 1着/12頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +21% ※ 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	フィーロ先行	松木大（兵庫）	実99.4	B× A▽勝率1% EV-18% 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 09/09 園田4R 8着/10頭+2.6秒 08/26 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田5R 6着/10頭+0.8秒 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -18% ※ 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	シェナスカイ自在	廣瀬航（兵庫）	実3.5	B▲ A▲勝率17% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/03 園田12R 11着/12頭+2.4秒 08/12 園田6R 3着/10頭+1.4秒 07/29 園田7R 4着/10頭+0.9秒 07/09 園田5R 3着/10頭+0.0秒 06/17 園田11R 2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 6.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 4.0% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.0% / 期待値 -40% ※ 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	クレスコタイシ逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.9	B○ A◎勝率45% EV-15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 園田10R 10着/10頭+1.8秒 08/14 園田9R 3着/10頭+0.6秒 07/22 園田12R 9着/12頭+1.2秒 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.9% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.5% / 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	グランテミス逃げ	小谷周（兵庫）	実44.2	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 09/03 園田4R 11着/12頭+2.7秒 08/19 園田7R 6着/9頭+2.3秒 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 3.3% / 期待値 +46% ※ 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

B推奨Aモデル ○

メイショウウナバラ

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

5.8倍

AI期待値

+199%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8クレスコタイシ

1.9倍

EV -26%

▲A:▲7シェナスカイ

3.5倍

EV -85%

出走馬全9頭

◎A:○4

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

5.8倍

+199%

›

○A:◎8

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

1.9倍

-26%

›

▲A:▲7

シェナスカイ

廣瀬航（兵庫）

3.5倍

-85%

›

△A:△3

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

6.3倍

-74%

›

△A:▽2

ミトロージア

竹村達（兵庫）

42.5倍

-60%

›

△A:△5

ハギノヴェルドン

大山真（兵庫）

18.5倍

-89%

›

×A:△9

グランテミス

小谷周（兵庫）

44.2倍

-99%

›

×A:▽1

グッドホース

田野豊（兵庫）

61.8倍

-99%

›

×A:▽6

フィーロ

松木大（兵庫）

99.4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 メイショウウナバラ ¥1,000 実5.8倍期待値 +199% 不的中2着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グッドホース	田野豊（兵庫）	実61.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/10 園田5R 9着/10頭+3.4秒 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9秒 07/09 園田9R 6着/9頭 06/26 園田6R 6着/10頭+0.0秒 06/11 園田7R 6着/9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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	ミトロージア差し	竹村達（兵庫）	実42.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田5R 7着/12頭+2.2秒 08/12 園田5R 9着/10頭+3.0秒 07/22 園田2R 6着/9頭+1.9秒 07/03 園田1R 5着/12頭 06/10 園田6R 1着/9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	ウィスピースノー追込	小谷哲（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（中6日以内の連戦）
前5走 09/16 園田12R 5着/11頭+0.4秒 09/03 園田12R 5着/12頭+0.6秒 08/26 園田5R 8着/10頭+2.1秒 08/07 園田9R 4着/8頭+0.8秒 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6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 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (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。
4	メイショウウナバラ追込推奨	南部楓（兵庫）	実5.8	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率16%と相性良／同距離帯で勝率16%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/09 園田4R 4着/10頭+1.1秒 08/19 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒
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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
5	ハギノヴェルドン追込	大山真（兵庫）	実18.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（132日ぶりの実戦）
前5走 05/14 園田5R 8着/10頭+3.4秒 04/22 園田5R 8着/11頭+1.6秒 04/09 園田4R 4着/10頭+1.0秒 03/19 園田8R 9着/9頭+3.2秒 01/13 園田4R 1着/12頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
6	フィーロ先行	松木大（兵庫）	実99.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/09 園田4R 8着/10頭+2.6秒 08/26 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田5R 6着/10頭+0.8秒 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	シェナスカイ自在	廣瀬航（兵庫）	実3.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/03 園田12R 11着/12頭+2.4秒 08/12 園田6R 3着/10頭+1.4秒 07/29 園田7R 4着/10頭+0.9秒 07/09 園田5R 3着/10頭+0.0秒 06/17 園田11R 2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 6.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
8	クレスコタイシ逃げ	杉浦健（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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 園田10R 10着/10頭+1.8秒 08/14 園田9R 3着/10頭+0.6秒 07/22 園田12R 9着/12頭+1.2秒 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.5% (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。
9	グランテミス逃げ	小谷周（兵庫）	実44.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/03 園田4R 11着/12頭+2.7秒 08/19 園田7R 6着/9頭+2.3秒 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 3.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

クレスコタイシ

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.9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

○4メイショウウナバラ

5.8倍

EV 0%

▲7シェナスカイ

3.5倍

EV -40%

出走馬全9頭

◎8

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

1.9倍

-15%

›

○4

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

5.8倍

›

▲7

シェナスカイ

廣瀬航（兵庫）

3.5倍

-40%

›

△3

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

6.3倍

-57%

›

△5

ハギノヴェルドン

大山真（兵庫）

18.5倍

+20%

›

△9

グランテミス

小谷周（兵庫）

44.2倍

+46%

›

▽2

ミトロージア

竹村達（兵庫）

42.5倍

+12%

›

▽1

グッドホース

田野豊（兵庫）

61.8倍

-22%

›

▽6

フィーロ

松木大（兵庫）

99.4倍

-18%

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A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 メイショウウナバラ ¥1,000 実5.8倍期待値 -1% 不的中2着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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