浦和 10R 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

10R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チョメチョメ	仲野光（船橋）	実18.6	B× A△勝率4% EV-19% 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 06/23 浦和11R 3着/3頭 06/09 大井11R 7着/14頭+0.0秒 05/26 浦和11R 4着/12頭+0.0秒 05/08 船橋12R 11着/13頭+2.7秒 04/24 浦和11R 5着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.4% / 期待値 -19% ※ 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	トーセンサンダー差し	保園翔（浦和）	実12.5	B△ A△勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／138日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井11R 5着/13頭+0.8秒 03/11 大井7R 4着/7頭+0.7秒 02/16 大井11R 5着/16頭+0.9秒 12/24 浦和11R 4着/12頭+1.0秒 12/02 大井11R 7着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 138日休養明け × 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: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
3	ケンアトラス先行	藤本現（大井）	実2.9	B▲ A○勝率24% EV-30% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯19走で勝率26%／前走2着）
前5走 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5秒 01/26 大井11R 2着/9頭+0.0秒 01/08 浦和10R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 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。
4	オーシンスキャット逃げ	野畑凌（川崎）	実29.3	B△ A▽勝率4% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 05/07 船橋10R 10着/11頭+2.2秒 02/27 浦和11R 8着/12頭+2.5秒 01/08 浦和10R 4着/8頭+0.2秒 12/11 船橋8R 1着/14頭勝利 11/27 浦和12R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 96日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
5	エリンアキレウス自在	杉山海（大井）	実9.9	B△ A△勝率10% EV0% 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7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/31 川崎11R 1着/3頭 07/17 浦和11R 7着/11頭 05/26 浦和11R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和10R 1着/12頭勝利 04/03 船橋11R 8着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
6	ジョーエスポワール自在推奨	西啓太（大井）	実6.1	B🌟◎ A▲勝率17% EV+5% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率63% × オッズ6.1倍で期待値+282%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯で勝率57%と得意）
前5走 05/08 船橋11R 6着/14頭+1.1秒 03/31 船橋11R 10着/14頭+2.4秒 02/04 川崎11R 7着/12頭+1.8秒 01/23 船橋11R 1着/11頭勝利 11/11 大井11R 10着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 39% △ ローテーション 95日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.7% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
7	ラブアンドハピネス先行	半澤慶（浦和）	実65.7	B× A▽勝率2% EV+8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/04 船橋11R 8着/13頭 03/20 浦和11R 10着/12頭+1.2秒 03/04 川崎11R 2着/6頭+0.2秒 02/10 船橋12R 4着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 3着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 +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	エアポートライナー	笹川翼（大井）	実2.1	B○ A🌟◎勝率32% EV-32% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率26%と適性高／同距離帯20走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/14 浦和11R 1着/3頭 06/25 浦和11R 3着/3頭 05/26 浦和11R 3着/12頭 06/06 船橋9R 3着/10頭+0.6秒 05/29 浦和11R 6着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 23走で勝率 26% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.4% / 期待値 -32% ※ 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 ▲

ジョーエスポワール

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

6.1倍

AI期待値

+282%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8エアポートライナー

2.1倍

EV -42%

▲A:○3ケンアトラス

2.9倍

EV -80%

出走馬全8頭

◎A:▲6

ジョーエスポワール

西啓太（大井）

6.1倍

+282%

›

○A:◎8

エアポートライナー

笹川翼（大井）

2.1倍

-42%

›

▲A:○3

ケンアトラス

藤本現（大井）

2.9倍

-80%

›

△A:▽4

オーシンスキャット

野畑凌（川崎）

29.3倍

-33%

›

△A:△2

トーセンサンダー

保園翔（浦和）

12.5倍

-92%

›

△A:△5

エリンアキレウス

杉山海（大井）

9.9倍

-97%

›

×A:▽7

ラブアンドハピネス

半澤慶（浦和）

65.7倍

-88%

›

×A:△1

チョメチョメ

仲野光（船橋）

18.6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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ジョーエスポワール ¥1,300 実6.1倍期待値 +282% ❌不的中3着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チョメチョメ	仲野光（船橋）	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率31%／前走3着）
前5走 06/23 浦和11R 3着/3頭 06/09 大井11R 7着/14頭+0.0秒 05/26 浦和11R 4着/12頭+0.0秒 05/08 船橋12R 11着/13頭+2.7秒 04/24 浦和11R 5着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
2	トーセンサンダー差し	保園翔（浦和）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／138日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井11R 5着/13頭+0.8秒 03/11 大井7R 4着/7頭+0.7秒 02/16 大井11R 5着/16頭+0.9秒 12/24 浦和11R 4着/12頭+1.0秒 12/02 大井11R 7着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 138日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
3	ケンアトラス先行	藤本現（大井）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯19走で勝率26%／前走2着）
前5走 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5秒 01/26 大井11R 2着/9頭+0.0秒 01/08 浦和10R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	オーシンスキャット逃げ	野畑凌（川崎）	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 05/07 船橋10R 10着/11頭+2.2秒 02/27 浦和11R 8着/12頭+2.5秒 01/08 浦和10R 4着/8頭+0.2秒 12/11 船橋8R 1着/14頭勝利 11/27 浦和12R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 96日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
5	エリンアキレウス自在	杉山海（大井）	実9.9	△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7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/31 川崎11R 1着/3頭 07/17 浦和11R 7着/11頭 05/26 浦和11R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和10R 1着/12頭勝利 04/03 船橋11R 8着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ジョーエスポワール自在推奨	西啓太（大井）	実6.1	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯で勝率57%と得意）
前5走 05/08 船橋11R 6着/14頭+1.1秒 03/31 船橋11R 10着/14頭+2.4秒 02/04 川崎11R 7着/12頭+1.8秒 01/23 船橋11R 1着/11頭勝利 11/11 大井11R 10着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 39% △ ローテーション 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ラブアンドハピネス先行	半澤慶（浦和）	実65.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/04 船橋11R 8着/13頭 03/20 浦和11R 10着/12頭+1.2秒 03/04 川崎11R 2着/6頭+0.2秒 02/10 船橋12R 4着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 3着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
8	エアポートライナー	笹川翼（大井）	実2.1	🌟◎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（当競馬場19走で勝率26%と適性高／同距離帯20走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/14 浦和11R 1着/3頭 06/25 浦和11R 3着/3頭 05/26 浦和11R 3着/12頭 06/06 船橋9R 3着/10頭+0.6秒 05/29 浦和11R 6着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 23走で勝率 26% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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の本命

AI評価1位

エアポートライナー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ケンアトラス

2.9倍

EV -30%

▲6ジョーエスポワール

6.1倍

EV +5%

出走馬全8頭

◎8

エアポートライナー

笹川翼（大井）

2.1倍

-32%

›

○3

ケンアトラス

藤本現（大井）

2.9倍

-30%

›

▲6

ジョーエスポワール

西啓太（大井）

6.1倍

+5%

›

△5

エリンアキレウス

杉山海（大井）

9.9倍

›

△2

トーセンサンダー

保園翔（浦和）

12.5倍

-14%

›

△1

チョメチョメ

仲野光（船橋）

18.6倍

-19%

›

▽4

オーシンスキャット

野畑凌（川崎）

29.3倍

+4%

›

▽7

ラブアンドハピネス

半澤慶（浦和）

65.7倍

+8%

›

💡 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 6 ジョーエスポワール ¥1,300 実6.1倍期待値 +6% ❌不的中3着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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