大井 2R 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

2R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユウユウプロースト先行	石川駿（大井）	実132.9	B× A▽勝率1% EV-1% 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 09/02 大井4R 10着/11頭+3.3秒 08/15 大井3R 8着/9頭+4.5秒 07/23 大井3R 10着/11頭+4.2秒 06/29 大井4R 9着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -2% ※ 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	ポコポッチ	江里裕（大井）	実12.7	B△ A△勝率8% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井3R 5着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
3	ダンノウラ逃げ	西優哉（大井）	実29.1	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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/02 大井3R 6着/7頭+2.7秒 08/16 大井3R 6着/10頭+2.6秒 07/23 大井3R 6着/11頭+2.9秒 06/29 大井4R 8着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
4	ソレイユダーム	横川怜（大井）	実43.7	B× A▽勝率2% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井4R 7着/11頭+2.4秒 08/15 大井3R 6着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 7着/9頭+5.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.7% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +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	ユウユウザローズ逃げ	杉山海（大井）	実50.8	B× A▽勝率2% EV-20% 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 09/02 大井4R 9着/11頭+2.8秒 08/15 大井3R 9着/9頭+5.7秒 07/23 大井3R 8着/11頭+3.7秒 06/30 大井1R 8着/11頭+0.0秒 06/09 大井3R 9着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 -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。
6	ダスマパーティ	田中洸（大井）	実41.7	B× A×勝率1% EV-57% 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 09/02 大井4R 8着/11頭+2.6秒 08/15 大井3R 7着/9頭+4.1秒 07/20 大井4R 9着/10頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 2% (やや苦戦) × 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 1.0% / 期待値 -58% ※ 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	アヤサンミニサンタ	高橋優（大井）	実24.6	B× A△勝率5% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 06/29 大井3R 7着/8頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
8	ジャックセイネン推奨	和田譲（大井）	実10.3	B○ A▲勝率13% EV+34% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+83%の中穴候補（騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 09/01 大井3R 6着/6頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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 17.8% (オッズ暗示: 9.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 +34% ※ 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	ユウユウベンチャー	藤本現（大井）	実1.6	B▲ A◎勝率35% EV-43% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/31 大井3R 5着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 8.1% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.2% / 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。
10	ビヨンド	藤田凌（大井）	実4.5	B◎ A○勝率20% EV-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
前5走 08/12 大井3R 5着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.0% / 期待値 -10% ※ 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	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実9.7	B△ A△勝率9% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 大井4R 6着/11頭+2.4秒 07/21 大井4R 8着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 1.0% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -13% ※ 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 ○

ビヨンド

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+159%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8ジャックセイネン

10.3倍

EV +83%

▲A:◎9ユウユウベンチャー

1.6倍

EV -87%

出走馬全11頭

◎A:○10

ビヨンド

藤田凌（大井）

4.5倍

+159%

›

○A:▲8

ジャックセイネン

和田譲（大井）

10.3倍

+83%

›

▲A:◎9

ユウユウベンチャー

藤本現（大井）

1.6倍

-87%

›

△A:△2

ポコポッチ

江里裕（大井）

12.7倍

+3%

›

△A:▽3

ダンノウラ

西優哉（大井）

29.1倍

+82%

›

△A:△11

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

9.7倍

-90%

›

×A:▽4

ソレイユダーム

横川怜（大井）

43.7倍

-70%

›

×A:△7

アヤサンミニサンタ

高橋優（大井）

24.6倍

-90%

›

×A:×6

ダスマパーティ

田中洸（大井）

41.7倍

-99%

›

×A:▽5

ユウユウザローズ

杉山海（大井）

50.8倍

-99%

›

×A:▽1

ユウユウプロースト

石川駿（大井）

132.9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 8 ジャックセイネン ¥200 実10.3倍期待値 +83% 不的中10着単勝 10.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユウユウプロースト先行	石川駿（大井）	実132.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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9.3着と低調）
前5走 09/02 大井4R 10着/11頭+3.3秒 08/15 大井3R 8着/9頭+4.5秒 07/23 大井3R 10着/11頭+4.2秒 06/29 大井4R 9着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
2	ポコポッチ	江里裕（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井3R 5着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
3	ダンノウラ逃げ	西優哉（大井）	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/02 大井3R 6着/7頭+2.7秒 08/16 大井3R 6着/10頭+2.6秒 07/23 大井3R 6着/11頭+2.9秒 06/29 大井4R 8着/9頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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。
4	ソレイユダーム	横川怜（大井）	実43.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井4R 7着/11頭+2.4秒 08/15 大井3R 6着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 7着/9頭+5.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ユウユウザローズ逃げ	杉山海（大井）	実50.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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8.7着と低調）
前5走 09/02 大井4R 9着/11頭+2.8秒 08/15 大井3R 9着/9頭+5.7秒 07/23 大井3R 8着/11頭+3.7秒 06/30 大井1R 8着/11頭+0.0秒 06/09 大井3R 9着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 1.6% (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。
6	ダスマパーティ	田中洸（大井）	実41.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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8.0着と低調）
前5走 09/02 大井4R 8着/11頭+2.6秒 08/15 大井3R 7着/9頭+4.1秒 07/20 大井4R 9着/10頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	アヤサンミニサンタ	高橋優（大井）	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 06/29 大井3R 7着/8頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
8	ジャックセイネン推奨	和田譲（大井）	実10.3	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 09/01 大井3R 6着/6頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
9	ユウユウベンチャー	藤本現（大井）	実1.6	◎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
前5走 08/31 大井3R 5着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 35.2% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ビヨンド	藤田凌（大井）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/12 大井3R 5着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 大井4R 6着/11頭+2.4秒 07/21 大井4R 8着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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

ユウユウベンチャー

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ビヨンド

4.5倍

EV -9%

▲8ジャックセイネン

10.3倍

EV +34%

出走馬全11頭

◎9

ユウユウベンチャー

藤本現（大井）

1.6倍

-43%

›

○10

ビヨンド

藤田凌（大井）

4.5倍

-9%

›

▲8

ジャックセイネン

和田譲（大井）

10.3倍

+34%

›

△11

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

9.7倍

-12%

›

△2

ポコポッチ

江里裕（大井）

12.7倍

+3%

›

△7

アヤサンミニサンタ

高橋優（大井）

24.6倍

+32%

›

▽3

ダンノウラ

西優哉（大井）

29.1倍

+4%

›

▽4

ソレイユダーム

横川怜（大井）

43.7倍

+2%

›

▽5

ユウユウザローズ

杉山海（大井）

50.8倍

-20%

›

×6

ダスマパーティ

田中洸（大井）

41.7倍

-57%

›

▽1

ユウユウプロースト

石川駿（大井）

132.9倍

-1%

›

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 8 ジャックセイネン ¥200 実10.3倍期待値 +34% 不的中10着単勝 10.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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