大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングスアイ	矢野貴（大井）	実5.9	B○ A△勝率10% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／155日ぶりの実戦）
前5走 03/12 大井4R 3着/9頭+1.1秒 02/16 大井4R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.6% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 -44% ※ 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	エドノマテンロウ推奨	笹川翼（大井）	実7.8	B🌟◎ A△勝率8% EV-37% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率48% × オッズ7.8倍で期待値+276%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／276日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/11 大井3R 1着/8頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 276日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.2% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -38% ※ 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	タリスマンチャント逃げ	木澤奨（大井）	実26.0	B× A▽勝率2% 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 05/22 大井3R 10着/12頭 03/12 大井3R 3着/9頭+0.9秒 02/20 大井3R 11着/14頭+2.5秒 01/29 大井4R 3着/12頭+0.3秒 01/14 大井5R 7着/11頭+3.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 7位 / 勝率 2.0% / 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	スルガビジン	御神訓（大井）	実3.4	B▲ A○勝率17% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/22 大井3R 2着/14頭+0.2秒 07/01 大井2R 4着/13頭 06/08 大井4R 2着/10頭 12/25 大井3R 3着/7頭+0.9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 2.7着 (安定) × 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 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -41% ※ 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	カンノンピョンタ差し	町田直（川崎）	実67.6	B× A×勝率1% EV-58% 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 07/23 大井5R 11着/16頭+2.0秒 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭 04/14 大井2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 大井6R 5着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22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 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 -59% ※ 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	ユウトザケンケン	藤田凌（大井）	実5.0	B△ A▲勝率10% EV-48% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/01 大井2R 2着/13頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.7% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 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。
7	ハルイチバン	安藤洋（大井）	実2.9	B△ A🌟◎勝率46% EV+34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.4% / 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。
8	ジュアルエリモ	千田洋（大井）	実48.7	B× A▽勝率1% 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 07/20 大井9R 6着/8頭+4.0秒 06/11 大井3R 5着/9頭 05/22 大井1R 4着/13頭+0.0秒 04/15 大井3R 5着/10頭+2.4秒 03/26 大井4R 4着/9頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -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 1.4% / 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。
9	フカガワブギョー	達城龍（大井）	実25.1	B△ A△勝率3% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
10	テールヴェール先行	藤本現（大井）	実58.0	B× A▽勝率1% EV-32% 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 06/29 大井1R 1着/12頭 02/16 大井5R 4着/13頭+2.2秒 01/26 大井5R 5着/13頭+1.8秒 12/24 大井5R 7着/11頭+2.3秒 12/01 大井5R 9着/10頭+4.0秒
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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -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 1.2% / 期待値 -33% ※ 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 △

エドノマテンロウ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

7.8倍

AI期待値

+276%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1キングスアイ

5.9倍

EV +127%

▲A:○4スルガビジン

3.4倍

EV -69%

出走馬全10頭

◎A:△2

エドノマテンロウ

笹川翼（大井）

7.8倍

+276%

›

○A:△1

キングスアイ

矢野貴（大井）

5.9倍

+127%

›

▲A:○4

スルガビジン

御神訓（大井）

3.4倍

-69%

›

△A:◎7

ハルイチバン

安藤洋（大井）

2.9倍

-93%

›

△A:▲6

ユウトザケンケン

藤田凌（大井）

5.0倍

-91%

›

△A:△9

フカガワブギョー

達城龍（大井）

25.1倍

-90%

›

×A:▽3

タリスマンチャント

木澤奨（大井）

26.0倍

-99%

›

×A:▽8

ジュアルエリモ

千田洋（大井）

48.7倍

-99%

›

×A:▽10

テールヴェール

藤本現（大井）

58.0倍

-99%

›

×A:×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

67.6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 2 エドノマテンロウ ¥1,000 実7.8倍期待値 +276% ❌不的中10着単勝 7.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングスアイ	矢野貴（大井）	実5.9	△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50%と好調／前走3着／155日ぶりの実戦）
前5走 03/12 大井4R 3着/9頭+1.1秒 02/16 大井4R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	エドノマテンロウ推奨	笹川翼（大井）	実7.8	△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／276日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/11 大井3R 1着/8頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 276日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
3	タリスマンチャント逃げ	木澤奨（大井）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 大井3R 10着/12頭 03/12 大井3R 3着/9頭+0.9秒 02/20 大井3R 11着/14頭+2.5秒 01/29 大井4R 3着/12頭+0.3秒 01/14 大井5R 7着/11頭+3.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	スルガビジン	御神訓（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/22 大井3R 2着/14頭+0.2秒 07/01 大井2R 4着/13頭 06/08 大井4R 2着/10頭 12/25 大井3R 3着/7頭+0.9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 2.7着 (安定) × 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 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% (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。
5	カンノンピョンタ差し	町田直（川崎）	実67.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/23 大井5R 11着/16頭+2.0秒 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭 04/14 大井2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 大井6R 5着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	ユウトザケンケン	藤田凌（大井）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/01 大井2R 2着/13頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ハルイチバン	安藤洋（大井）	実2.9	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 46.4% (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。
8	ジュアルエリモ	千田洋（大井）	実48.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井9R 6着/8頭+4.0秒 06/11 大井3R 5着/9頭 05/22 大井1R 4着/13頭+0.0秒 04/15 大井3R 5着/10頭+2.4秒 03/26 大井4R 4着/9頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	フカガワブギョー	達城龍（大井）	実25.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
10	テールヴェール先行	藤本現（大井）	実58.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井1R 1着/12頭 02/16 大井5R 4着/13頭+2.2秒 01/26 大井5R 5着/13頭+1.8秒 12/24 大井5R 7着/11頭+2.3秒 12/01 大井5R 9着/10頭+4.0秒
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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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

ハルイチバン

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4スルガビジン

3.4倍

EV -41%

▲6ユウトザケンケン

5.0倍

EV -48%

出走馬全10頭

◎7

ハルイチバン

安藤洋（大井）

2.9倍

+34%

›

○4

スルガビジン

御神訓（大井）

3.4倍

-41%

›

▲6

ユウトザケンケン

藤田凌（大井）

5.0倍

-48%

›

△1

キングスアイ

矢野貴（大井）

5.9倍

-43%

›

△2

エドノマテンロウ

笹川翼（大井）

7.8倍

-37%

›

△9

フカガワブギョー

達城龍（大井）

25.1倍

-19%

›

▽3

タリスマンチャント

木澤奨（大井）

26.0倍

-46%

›

▽8

ジュアルエリモ

千田洋（大井）

48.7倍

-31%

›

▽10

テールヴェール

藤本現（大井）

58.0倍

-32%

›

×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

67.6倍

-58%

›

💡 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 2 エドノマテンロウ ¥1,000 実7.8倍期待値 -38% ❌不的中10着単勝 7.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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