大井 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーモールーツ	石川駿（大井）	実170.6	B× A▽勝率1% EV+33% 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 4着/11頭+2.2秒 08/15 大井3R 5着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 9着/9頭+0.0秒 ― ―
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 6.0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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
2	アボーイ推奨	藤本現（大井）	実14.4	B◎ A○勝率18% EV+165% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率58% × オッズ14.4倍で期待値+731%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/31 大井4R 3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +731% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.8% (オッズ暗示: 6.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 +165% ※ 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	シーマンホープ	野畑凌（川崎）	実1.2	B○ A×勝率37% EV-55% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/01 大井4R 3着/6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.8% / 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。
4	ベイビーパーティー	本田重（船橋）	実20.8	B▽ A△勝率6% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/31 大井3R 4着/6頭+4.0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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 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。
5	ルナベレッツァ	西優哉（大井）	実7.7	B△ A▲勝率15% EV+17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 2.9% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 期待値 +17% ※ 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	トレンドワン	笹川翼（大井）	実26.7	B▲ A▽勝率3% EV-13% 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4R 4着/6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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 -14% ※ 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	ノーブルミューズ	谷内貫（大井）	実96.0	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/31 大井4R 4着/6頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
8	セラビーンズ	千田洋（大井）	実15.0	B× A△勝率8% EV+12% 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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。
9	イノデジュエル	矢野貴（大井）	実18.7	B△ A△勝率5% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/17 大井3R 6着/7頭+2.9秒 07/20 大井4R 3着/10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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -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。
10	ラソンリーサ	新原周（川崎）	実51.6	B△ A▽勝率3% EV+74% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（137日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井5R 4着/5頭+2.9秒 ― ― ― ―
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 4.0着 △ ローテーション 137日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 +74% ※ 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	クルジェムゲーム	和田譲（大井）	実72.4	B× A▽勝率2% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 大井4R 5着/11頭+2.3秒 07/20 大井4R 5着/10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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
12	カミコ逃げ	福原杏（浦和）	実80.0	B× A▽勝率1% EV-4% 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 09/03 大井4R 5着/7頭+2.0秒 08/16 大井3R 9着/10頭+3.3秒 07/24 大井2R 4着/5頭+3.7秒 06/30 大井1R 11着/11頭 06/09 大井3R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 0% (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 1.2% / 期待値 -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。

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

A推奨B推奨Aモデル ○

アボーイ

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

14.4倍

AI期待値

+731%

買い目

¥1,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×3シーマンホープ

1.2倍

EV -82%

▲A:▽6トレンドワン

26.7倍

EV +242%

出走馬全12頭

◎A:○2

アボーイ

藤本現（大井）

14.4倍

+731%

›

○A:×3

シーマンホープ

野畑凌（川崎）

1.2倍

-82%

›

▲A:▽6

トレンドワン

笹川翼（大井）

26.7倍

+242%

›

△A:△9

イノデジュエル

矢野貴（大井）

18.7倍

-28%

›

△A:▽10

ラソンリーサ

新原周（川崎）

51.6倍

+75%

›

△A:▲5

ルナベレッツァ

西優哉（大井）

7.7倍

-77%

›

▽A:△4

ベイビーパーティー

本田重（船橋）

20.8倍

-39%

›

×A:△8

セラビーンズ

千田洋（大井）

15.0倍

-81%

›

×A:▽11

クルジェムゲーム

和田譲（大井）

72.4倍

-59%

›

×A:▽7

ノーブルミューズ

谷内貫（大井）

96.0倍

-62%

›

×A:▽12

カミコ

福原杏（浦和）

80.0倍

-99%

›

×A:▽1

モーモールーツ

石川駿（大井）

170.6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

単勝 2 アボーイ ¥300 実14.4倍期待値 +732% 不的中3着単勝 14.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アボーイ ¥1,300 実14.4倍期待値 +732% 不的中3着単勝 14.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーモールーツ	石川駿（大井）	実170.6	▽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 4着/11頭+2.2秒 08/15 大井3R 5着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 9着/9頭+0.0秒 ― ―
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 6.0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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	アボーイ推奨	藤本現（大井）	実14.4	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ14.4倍で期待値+165%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/31 大井4R 3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	シーマンホープ	野畑凌（川崎）	実1.2	×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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/01 大井4R 3着/6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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.8% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
4	ベイビーパーティー	本田重（船橋）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/31 大井3R 4着/6頭+4.0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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
5	ルナベレッツァ	西優哉（大井）	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	トレンドワン	笹川翼（大井）	実26.7	▽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4R 4着/6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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
7	ノーブルミューズ	谷内貫（大井）	実96.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/31 大井4R 4着/6頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	セラビーンズ	千田洋（大井）	実15.0	△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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	イノデジュエル	矢野貴（大井）	実18.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/17 大井3R 6着/7頭+2.9秒 07/20 大井4R 3着/10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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
10	ラソンリーサ	新原周（川崎）	実51.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（137日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井5R 4着/5頭+2.9秒 ― ― ― ―
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 4.0着 △ ローテーション 137日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
11	クルジェムゲーム	和田譲（大井）	実72.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 大井4R 5着/11頭+2.3秒 07/20 大井4R 5着/10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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
12	カミコ逃げ	福原杏（浦和）	実80.0	▽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）
前5走 09/03 大井4R 5着/7頭+2.0秒 08/16 大井3R 9着/10頭+3.3秒 07/24 大井2R 4着/5頭+3.7秒 06/30 大井1R 11着/11頭 06/09 大井3R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

シーマンホープ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2アボーイ

14.4倍

EV +165%

▲5ルナベレッツァ

7.7倍

EV +17%

出走馬全12頭

×3

シーマンホープ

野畑凌（川崎）

1.2倍

-55%

›

○2

アボーイ

藤本現（大井）

14.4倍

+165%

›

▲5

ルナベレッツァ

西優哉（大井）

7.7倍

+17%

›

△8

セラビーンズ

千田洋（大井）

15.0倍

+12%

›

△4

ベイビーパーティー

本田重（船橋）

20.8倍

+18%

›

△9

イノデジュエル

矢野貴（大井）

18.7倍

-6%

›

▽10

ラソンリーサ

新原周（川崎）

51.6倍

+74%

›

▽6

トレンドワン

笹川翼（大井）

26.7倍

-13%

›

▽11

クルジェムゲーム

和田譲（大井）

72.4倍

+44%

›

▽12

カミコ

福原杏（浦和）

80.0倍

-4%

›

▽7

ノーブルミューズ

谷内貫（大井）

96.0倍

-23%

›

▽1

モーモールーツ

石川駿（大井）

170.6倍

+33%

›

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

単勝 2 アボーイ ¥300 実14.4倍期待値 +165% 不的中3着単勝 14.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アボーイ ¥1,300 実14.4倍期待値 +165% 不的中3着単勝 14.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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