川崎 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 川崎競馬場開成町ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンデラリア先行	野畑凌（川崎）	実7.5	B▲ A△勝率8% EV-43% 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25%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/30 川崎9R 3着/11頭+0.9秒 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2秒 10/31 浦和11R 8着/13頭+1.7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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -43% ※ 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	ハナノウタゲ追込	藤本現（大井）	実49.1	B× A×勝率1% EV-52% 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 07/30 川崎10R 9着/13頭+1.5秒 07/08 川崎9R 3着/10頭 03/04 川崎10R 5着/9頭+0.8秒 02/04 川崎10R 12着/14頭+1.1秒 01/02 川崎10R 12着/13頭+1.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -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 1.0% / 期待値 -52% ※ 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	スカイアクロス逃げ	張田昂（船橋）	実6.1	B○ A▲勝率9% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/30 川崎10R 2着/13頭+0.5秒 04/08 川崎10R 6着/14頭+1.2秒 03/06 川崎11R 8着/13頭+1.2秒 02/03 川崎11R 1着/14頭勝利 09/08 川崎11R 4着/14頭+2.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -43% ※ 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	エレファントラン逃げ	御神訓（大井）	実3.9	B△ A○勝率19% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/30 川崎10R 4着/13頭+0.9秒 07/08 川崎10R 2着/9頭 05/14 川崎12R 1着/12頭勝利 02/02 川崎12R 5着/13頭+1.8秒 01/03 川崎10R 3着/13頭+1.0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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 -25% ※ 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	ボニーマジェスティ	櫻井光（川崎）	実14.8	B△ A△勝率4% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/30 川崎10R 3着/13頭+0.5秒 07/09 川崎10R 2着/11頭+0.0秒 05/29 浦和11R 7着/10頭 05/11 川崎11R 13着/14頭+2.4秒 03/10 大井6R 4着/6頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -45% ※ 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	オペラプラージュ	矢野貴（大井）	実2.4	B🌟◎ A🌟◎勝率51% EV+21% 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20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.3% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.7% / 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。
7	オリコウデレガンス先行	町田直（川崎）	実21.8	B△ A▽勝率3% EV-43% 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 07/30 川崎9R 8着/11頭+1.5秒 07/08 川崎10R 3着/9頭 06/16 川崎10R 8着/11頭 05/11 川崎11R 6着/14頭+0.9秒 11/19 川崎11R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。
8	デアシュトゥルム先行	鷹見陸（大井）	実8.8	B× A△勝率5% EV-58% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎10R 5着/13頭+1.0秒 07/08 川崎10R 6着/9頭+0.0秒 02/05 川崎11R 8着/12頭+1.7秒 01/04 川崎11R 4着/14頭+1.4秒 12/18 川崎11R 5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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。
9	ピーエムナナ差し	本橋孝（船橋）	実27.1	B× A×勝率1% EV-66% 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33%／前走3着）
前5走 07/30 川崎12R 3着/3頭 04/08 川崎10R 5着/14頭+0.7秒 03/04 川崎10R 8着/9頭+1.2秒 02/05 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 01/01 川崎8R 3着/14頭+0.6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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -66% ※ 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 ◎

オペラプラージュ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3スカイアクロス

6.1倍

EV -6%

▲A:△1カンデラリア

7.5倍

EV -67%

出走馬全9頭

◎A:◎6

オペラプラージュ

矢野貴（大井）

2.4倍

+83%

›

○A:▲3

スカイアクロス

張田昂（船橋）

6.1倍

-6%

›

▲A:△1

カンデラリア

野畑凌（川崎）

7.5倍

-67%

›

△A:○4

エレファントラン

御神訓（大井）

3.9倍

-89%

›

△A:△5

ボニーマジェスティ

櫻井光（川崎）

14.8倍

-87%

›

△A:▽7

オリコウデレガンス

町田直（川崎）

21.8倍

-96%

›

×A:×9

ピーエムナナ

本橋孝（船橋）

27.1倍

-96%

›

×A:△8

デアシュトゥルム

鷹見陸（大井）

8.8倍

-98%

›

×A:×2

ハナノウタゲ

藤本現（大井）

49.1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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

11R 川崎競馬場開成町ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンデラリア先行	野畑凌（川崎）	実7.5	△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4走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/30 川崎9R 3着/11頭+0.9秒 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2秒 10/31 浦和11R 8着/13頭+1.7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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
2	ハナノウタゲ追込	藤本現（大井）	実49.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯6走で勝率33%）
前5走 07/30 川崎10R 9着/13頭+1.5秒 07/08 川崎9R 3着/10頭 03/04 川崎10R 5着/9頭+0.8秒 02/04 川崎10R 12着/14頭+1.1秒 01/02 川崎10R 12着/13頭+1.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	スカイアクロス逃げ	張田昂（船橋）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/30 川崎10R 2着/13頭+0.5秒 04/08 川崎10R 6着/14頭+1.2秒 03/06 川崎11R 8着/13頭+1.2秒 02/03 川崎11R 1着/14頭勝利 09/08 川崎11R 4着/14頭+2.1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 5.3着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (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。
4	エレファントラン逃げ	御神訓（大井）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/30 川崎10R 4着/13頭+0.9秒 07/08 川崎10R 2着/9頭 05/14 川崎12R 1着/12頭勝利 02/02 川崎12R 5着/13頭+1.8秒 01/03 川崎10R 3着/13頭+1.0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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
5	ボニーマジェスティ	櫻井光（川崎）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/30 川崎10R 3着/13頭+0.5秒 07/09 川崎10R 2着/11頭+0.0秒 05/29 浦和11R 7着/10頭 05/11 川崎11R 13着/14頭+2.4秒 03/10 大井6R 4着/6頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
6	オペラプラージュ	矢野貴（大井）	実2.4	🌟◎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20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	オリコウデレガンス先行	町田直（川崎）	実21.8	▽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 07/30 川崎9R 8着/11頭+1.5秒 07/08 川崎10R 3着/9頭 06/16 川崎10R 8着/11頭 05/11 川崎11R 6着/14頭+0.9秒 11/19 川崎11R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	デアシュトゥルム先行	鷹見陸（大井）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎10R 5着/13頭+1.0秒 07/08 川崎10R 6着/9頭+0.0秒 02/05 川崎11R 8着/12頭+1.7秒 01/04 川崎11R 4着/14頭+1.4秒 12/18 川崎11R 5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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
9	ピーエムナナ差し	本橋孝（船橋）	実27.1	×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33%／前走3着）
前5走 07/30 川崎12R 3着/3頭 04/08 川崎10R 5着/14頭+0.7秒 03/04 川崎10R 8着/9頭+1.2秒 02/05 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 01/01 川崎8R 3着/14頭+0.6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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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

オペラプラージュ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エレファントラン

3.9倍

EV -25%

▲3スカイアクロス

6.1倍

EV -43%

出走馬全9頭

◎6

オペラプラージュ

矢野貴（大井）

2.4倍

+21%

›

○4

エレファントラン

御神訓（大井）

3.9倍

-25%

›

▲3

スカイアクロス

張田昂（船橋）

6.1倍

-43%

›

△1

カンデラリア

野畑凌（川崎）

7.5倍

-43%

›

△8

デアシュトゥルム

鷹見陸（大井）

8.8倍

-58%

›

△5

ボニーマジェスティ

櫻井光（川崎）

14.8倍

-45%

›

▽7

オリコウデレガンス

町田直（川崎）

21.8倍

-43%

›

×9

ピーエムナナ

本橋孝（船橋）

27.1倍

-66%

›

×2

ハナノウタゲ

藤本現（大井）

49.1倍

-52%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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