浦和 11R 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

11R 浦和競馬場ルーキーズサマーカップ２歳オープンダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラモンパンサー	木間龍（船橋）	実116.2	B× A▽勝率1% EV+35% 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 06/28 船橋2R 2着/5頭 06/23 浦和3R 3着/7頭+0.0秒 06/15 川崎3R 5着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 4着/12頭 05/08 船橋3R 4着/6頭+2.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 +35% ※ 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	オレンジルシファー	安藤洋（大井）	実28.0	B× A▽勝率2% EV-31% 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 07/24 大井2R 3着/5頭+1.2秒 06/30 大井1R 2着/11頭 05/18 大井3R 2着/7頭+0.0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 2.3着 (安定) ▽ 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 3着 (好走) ○ ローテーション 18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 2.4% / 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。
3	ルースアグレッシブ	笹川翼（大井）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-25% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 66.8% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.5% / 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。
4	ケンシリウス	藤本現（大井）	推定—	B△ A▲勝率12% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/23 浦和3R 1着/7頭 05/25 浦和3R 2着/5頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 -78% ※ 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	ウノキボンバイエ	室陽一（浦和）	実6.1	B△ A△勝率9% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/14 浦和4R 1着/3頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
6	モリケン	山中悠（船橋）	実4.1	B▲ A○勝率17% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋2R 1着/5頭 06/02 船橋4R 1着/12頭 05/08 船橋3R 1着/6頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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 0.6% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 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。
7	チュラブロッサム	篠谷葵（船橋）	実8.7	B× A△勝率5% EV-60% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/17 浦和7R 2着/8頭+0.0秒 06/23 浦和3R 2着/7頭 06/05 船橋2R 3着/6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 2.3着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25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: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -61% ※ 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	セブンソード	西啓太（大井）	実19.9	B△ A▽勝率3% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/13 浦和3R 1着/7頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -39% ※ 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	ダムブランシュ	増田充（川崎）	実185.5	B× A▽勝率0% EV-10% 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 07/27 川崎4R 7着/7頭+3.1秒 07/06 川崎4R 10着/10頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -11% ※ 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。
10	ドゥオーモアモーレ推奨	野畑凌（川崎）	実16.4	B○ A△勝率5% EV-14% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ16.4倍で期待値+407%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 07/09 川崎5R 1着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +407% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.9% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
11	ラストハニー	本橋孝（船橋）	実76.9	B× A▽勝率2% EV+24% 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 06/02 船橋4R 5着/12頭+0.0秒 05/08 船橋4R 1着/5頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.6% / 期待値 +24% ※ 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 ◎

ルースアグレッシブ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ドゥオーモアモーレ

16.4倍

EV +407%

▲A:○6モリケン

4.1倍

EV -97%

出走馬全11頭

◎A:◎3

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

1.7倍

+13%

›

○A:△10

ドゥオーモアモーレ

野畑凌（川崎）

16.4倍

+407%

›

▲A:○6

モリケン

山中悠（船橋）

4.1倍

-97%

›

△A:▲4

ケンシリウス

藤本現（大井）

—

›

△A:△5

ウノキボンバイエ

室陽一（浦和）

6.1倍

-96%

›

△A:▽8

セブンソード

西啓太（大井）

19.9倍

-89%

›

×A:△7

チュラブロッサム

篠谷葵（船橋）

8.7倍

-98%

›

×A:▽2

オレンジルシファー

安藤洋（大井）

28.0倍

-99%

›

×A:▽11

ラストハニー

本橋孝（船橋）

76.9倍

-99%

›

×A:▽1

ラモンパンサー

木間龍（船橋）

116.2倍

-99%

›

×A:▽9

ダムブランシュ

増田充（川崎）

185.5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 10 ドゥオーモアモーレ ¥600 実16.4倍期待値 +407% ❌不的中3着単勝 16.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 浦和競馬場ルーキーズサマーカップ２歳オープンダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラモンパンサー	木間龍（船橋）	実116.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 06/28 船橋2R 2着/5頭 06/23 浦和3R 3着/7頭+0.0秒 06/15 川崎3R 5着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 4着/12頭 05/08 船橋3R 4着/6頭+2.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	オレンジルシファー	安藤洋（大井）	実28.0	▽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／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/24 大井2R 3着/5頭+1.2秒 06/30 大井1R 2着/11頭 05/18 大井3R 2着/7頭+0.0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 2.3着 (安定) ▽ 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 3着 (好走) ○ ローテーション 18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 2.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
3	ルースアグレッシブ	笹川翼（大井）	実1.7	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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 25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 43.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
4	ケンシリウス	藤本現（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/23 浦和3R 1着/7頭 05/25 浦和3R 2着/5頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% ※ 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。
5	ウノキボンバイエ	室陽一（浦和）	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/14 浦和4R 1着/3頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
6	モリケン	山中悠（船橋）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋2R 1着/5頭 06/02 船橋4R 1着/12頭 05/08 船橋3R 1着/6頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 16.9% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	チュラブロッサム	篠谷葵（船橋）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/17 浦和7R 2着/8頭+0.0秒 06/23 浦和3R 2着/7頭 06/05 船橋2R 3着/6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 2.3着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	セブンソード	西啓太（大井）	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/13 浦和3R 1着/7頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
9	ダムブランシュ	増田充（川崎）	実185.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 07/27 川崎4R 7着/7頭+3.1秒 07/06 川崎4R 10着/10頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
10	ドゥオーモアモーレ推奨	野畑凌（川崎）	実16.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 07/09 川崎5R 1着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
11	ラストハニー	本橋孝（船橋）	実76.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/02 船橋4R 5着/12頭+0.0秒 05/08 船橋4R 1着/5頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

ルースアグレッシブ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6モリケン

4.1倍

EV -30%

▲4ケンシリウス

—

EV —

出走馬全11頭

◎3

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

1.7倍

-25%

›

○6

モリケン

山中悠（船橋）

4.1倍

-30%

›

▲4

ケンシリウス

藤本現（大井）

—

›

△5

ウノキボンバイエ

室陽一（浦和）

6.1倍

-46%

›

△10

ドゥオーモアモーレ

野畑凌（川崎）

16.4倍

-14%

›

△7

チュラブロッサム

篠谷葵（船橋）

8.7倍

-60%

›

▽8

セブンソード

西啓太（大井）

19.9倍

-38%

›

▽2

オレンジルシファー

安藤洋（大井）

28.0倍

-31%

›

▽11

ラストハニー

本橋孝（船橋）

76.9倍

+24%

›

▽1

ラモンパンサー

木間龍（船橋）

116.2倍

+35%

›

▽9

ダムブランシュ

増田充（川崎）

185.5倍

-10%

›

💡 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。

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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 10 ドゥオーモアモーレ ¥600 実16.4倍期待値 -15% ❌不的中3着単勝 16.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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