川崎 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 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジュム逃げ	矢野貴（大井）	実4.1	B○ A○勝率34% EV+41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 07/30 川崎8R 1着/11頭勝利 07/06 川崎9R 3着/3頭 05/13 川崎5R 1着/11頭勝利 04/06 川崎12R 4着/13頭+0.3秒 03/06 川崎7R 1着/8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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 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 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 42.0% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 34.5% / 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。
2	グレイスカリヨン逃げ	野畑凌（川崎）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-18% 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（同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 08/10 浦和11R 2着/12頭+0.3秒 05/28 浦和9R 1着/12頭 04/23 浦和8R 1着/11頭勝利 11/26 浦和6R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 57.2% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.8% / 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。
3	リュクスレオン	藤原幹（船橋）	実135.1	B× A▽勝率1% 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 07/27 川崎12R 11着/11頭+2.1秒 07/06 川崎10R 11着/11頭 06/16 川崎9R 13着/14頭+6.0秒 05/29 浦和10R 13着/13頭+2.0秒 04/08 川崎12R 7着/14頭+1.9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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 24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 0.6% / 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。
4	スティールウィル	和田譲（大井）	実22.8	B△ A△勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 川崎8R 5着/11頭+0.6秒 06/16 川崎9R 5着/14頭+3.0秒 06/01 船橋11R 4着/8頭 05/14 川崎9R 1着/13頭勝利 04/21 浦和4R 2着/10頭+0.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -30% ※ 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	カナールショウヘイ	藤本現（大井）	実20.1	B△ A△勝率5% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎12R 5着/11頭+0.6秒 07/06 川崎10R 3着/11頭+0.0秒 06/29 船橋11R 8着/9頭+4.0秒 06/04 船橋10R 4着/11頭 05/12 川崎10R 8着/14頭+2.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ ローテーション 24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: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.0% / 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。
6	ベアアスムイ逃げ	増田充（川崎）	実10.0	B△ A△勝率4% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/28 川崎11R 10着/14頭+1.5秒 05/14 川崎8R 2着/6頭+0.3秒 04/10 川崎4R 3着/6頭+1.1秒 03/04 川崎6R 4着/11頭+1.3秒 11/18 川崎3R 3着/11頭+0.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 -62% ※ 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	ユメドリーム	櫻井光（川崎）	実3.8	B▲ A▲勝率9% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/27 川崎12R 3着/11頭+0.3秒 07/06 川崎10R 5着/11頭 06/16 川崎9R 4着/14頭 03/03 川崎10R 5着/12頭+0.8秒 02/04 川崎9R 4着/14頭+0.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24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 0.3% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
8	サドル	佐野遥（川崎）	実39.2	B× A×勝率1% EV-55% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 10着/10頭+2.0秒 07/06 川崎10R 9着/11頭 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0秒 06/01 船橋11R 1着/8頭 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -56% ※ 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	ダートレイジング	古岡勇（川崎）	実34.3	B× A▽勝率2% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎12R 6着/11頭+0.7秒 07/06 川崎10R 6着/11頭+1.0秒 06/04 船橋10R 3着/11頭+0.0秒 05/12 川崎10R 9着/14頭+2.3秒 04/21 浦和12R 8着/12頭+2.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -29% ※ 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 ◎

グレイスカリヨン

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1フジュム

4.1倍

EV +72%

▲A:▲7ユメドリーム

3.8倍

EV -98%

出走馬全9頭

◎A:◎2

グレイスカリヨン

野畑凌（川崎）

2.0倍

+14%

›

○A:○1

フジュム

矢野貴（大井）

4.1倍

+72%

›

▲A:▲7

ユメドリーム

櫻井光（川崎）

3.8倍

-98%

›

△A:△5

カナールショウヘイ

藤本現（大井）

20.1倍

-97%

›

△A:△4

スティールウィル

和田譲（大井）

22.8倍

-98%

›

△A:△6

ベアアスムイ

増田充（川崎）

10.0倍

-99%

›

×A:▽9

ダートレイジング

古岡勇（川崎）

34.3倍

-97%

›

×A:×8

サドル

佐野遥（川崎）

39.2倍

-97%

›

×A:▽3

リュクスレオン

藤原幹（船橋）

135.1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

10R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジュム逃げ	矢野貴（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 07/30 川崎8R 1着/11頭勝利 07/06 川崎9R 3着/3頭 05/13 川崎5R 1着/11頭勝利 04/06 川崎12R 4着/13頭+0.3秒 03/06 川崎7R 1着/8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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 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 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 34.5% (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。
2	グレイスカリヨン逃げ	野畑凌（川崎）	実2.0	🌟◎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（同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 08/10 浦和11R 2着/12頭+0.3秒 05/28 浦和9R 1着/12頭 04/23 浦和8R 1着/11頭勝利 11/26 浦和6R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.8% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	リュクスレオン	藤原幹（船橋）	実135.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/27 川崎12R 11着/11頭+2.1秒 07/06 川崎10R 11着/11頭 06/16 川崎9R 13着/14頭+6.0秒 05/29 浦和10R 13着/13頭+2.0秒 04/08 川崎12R 7着/14頭+1.9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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 24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 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
4	スティールウィル	和田譲（大井）	実22.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 川崎8R 5着/11頭+0.6秒 06/16 川崎9R 5着/14頭+3.0秒 06/01 船橋11R 4着/8頭 05/14 川崎9R 1着/13頭勝利 04/21 浦和4R 2着/10頭+0.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	カナールショウヘイ	藤本現（大井）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎12R 5着/11頭+0.6秒 07/06 川崎10R 3着/11頭+0.0秒 06/29 船橋11R 8着/9頭+4.0秒 06/04 船橋10R 4着/11頭 05/12 川崎10R 8着/14頭+2.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
6	ベアアスムイ逃げ	増田充（川崎）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/28 川崎11R 10着/14頭+1.5秒 05/14 川崎8R 2着/6頭+0.3秒 04/10 川崎4R 3着/6頭+1.1秒 03/04 川崎6R 4着/11頭+1.3秒 11/18 川崎3R 3着/11頭+0.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	ユメドリーム	櫻井光（川崎）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/27 川崎12R 3着/11頭+0.3秒 07/06 川崎10R 5着/11頭 06/16 川崎9R 4着/14頭 03/03 川崎10R 5着/12頭+0.8秒 02/04 川崎9R 4着/14頭+0.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24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 9.0% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
8	サドル	佐野遥（川崎）	実39.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 10着/10頭+2.0秒 07/06 川崎10R 9着/11頭 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0秒 06/01 船橋11R 1着/8頭 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ダートレイジング	古岡勇（川崎）	実34.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎12R 6着/11頭+0.7秒 07/06 川崎10R 6着/11頭+1.0秒 06/04 船橋10R 3着/11頭+0.0秒 05/12 川崎10R 9着/14頭+2.3秒 04/21 浦和12R 8着/12頭+2.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グレイスカリヨン

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1フジュム

4.1倍

EV +41%

▲7ユメドリーム

3.8倍

EV -65%

出走馬全9頭

◎2

グレイスカリヨン

野畑凌（川崎）

2.0倍

-18%

›

○1

フジュム

矢野貴（大井）

4.1倍

+41%

›

▲7

ユメドリーム

櫻井光（川崎）

3.8倍

-65%

›

△5

カナールショウヘイ

藤本現（大井）

20.1倍

+0%

›

△6

ベアアスムイ

増田充（川崎）

10.0倍

-61%

›

△4

スティールウィル

和田譲（大井）

22.8倍

-29%

›

▽9

ダートレイジング

古岡勇（川崎）

34.3倍

-28%

›

×8

サドル

佐野遥（川崎）

39.2倍

-55%

›

▽3

リュクスレオン

藤原幹（船橋）

135.1倍

-24%

›

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