大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポリループ	矢野貴（大井）	実1.7	B◎ A◎勝率64% EV+8% 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50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 大井6R 3着/12頭+0.6秒 08/12 大井4R 1着/14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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.3% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 64.1% / 期待値 +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	ヨバフウチ追込	千田洋（大井）	実159.6	B× A×勝率0% EV-53% 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 09/01 大井5R 10着/10頭+2.1秒 08/13 大井5R 11着/14頭+2.2秒 03/24 大井6R 13着/14頭+3.7秒 03/11 大井3R 12着/12頭+3.2秒 02/19 大井5R 12着/14頭+4.1秒
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 0.3% / 期待値 -53% ※ 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	クイーンアン	笹川翼（大井）	実5.2	B○ A▲勝率7% EV-62% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 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。
4	レッドスカイ追込	杉山海（大井）	実22.9	B× A△勝率2% 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 09/01 大井5R 4着/10頭+1.0秒 02/19 大井4R 11着/11頭+5.5秒 01/28 大井4R 9着/11頭+2.0秒 01/13 大井6R 13着/13頭+2.8秒 12/29 大井3R 10着/12頭+2.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.8% / 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。
5	マツリ	本田重（船橋）	実4.4	B△ A○勝率15% EV-32% 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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井1R 2着/10頭+0.0秒 07/20 大井5R 2着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) ◎ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 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。
6	ヤマジュンハッピ自在	中島良（浦和）	実188.9	B× A×勝率0% 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 09/01 大井5R 8着/10頭+2.0秒 08/13 大井3R 11着/13頭+3.7秒 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 20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 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) -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 0.3% / 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。
7	インザライムライト	東原悠（大井）	実12.2	B△ A△勝率4% EV-54% 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 7 ◎ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 3.7% / 期待値 -55% ※ 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	サリー	櫻井光（川崎）	実72.0	B× A▽勝率1% EV-27% 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 09/01 大井8R 8着/16頭+2.2秒 08/12 大井4R 5着/14頭+1.1秒 07/02 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 12着/12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 6.3着 ○ 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) -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 -28% ※ 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	エトワールブルー	石川駿（大井）	実37.9	B× A▽勝率2% EV-37% 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 09/01 大井6R 11着/12頭+3.2秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 1.6% / 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。
10	ピッタンヌンムル	張田昂（船橋）	実45.5	B▲ A▽勝率2% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
11	マーロウ	西優哉（大井）	実18.3	B△ A△勝率3% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 7着/16頭+2.1秒 08/13 大井5R 9着/14頭+1.9秒 ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.0% / 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。

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 ◎

ポリループ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3クイーンアン

5.2倍

EV -73%

▲A:▽10ピッタンヌンムル

45.5倍

EV -58%

出走馬全11頭

◎A:◎1

ポリループ

矢野貴（大井）

1.7倍

+58%

›

○A:▲3

クイーンアン

笹川翼（大井）

5.2倍

-73%

›

▲A:▽10

ピッタンヌンムル

張田昂（船橋）

45.5倍

-58%

›

△A:○5

マツリ

本田重（船橋）

4.4倍

-98%

›

△A:△11

マーロウ

西優哉（大井）

18.3倍

-93%

›

△A:△7

インザライムライト

東原悠（大井）

12.2倍

-98%

›

×A:△4

レッドスカイ

杉山海（大井）

22.9倍

-99%

›

×A:▽9

エトワールブルー

石川駿（大井）

37.9倍

-99%

›

×A:▽8

サリー

櫻井光（川崎）

72.0倍

-99%

›

×A:×2

ヨバフウチ

千田洋（大井）

159.6倍

-99%

›

×A:×6

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

188.9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。

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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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポリループ	矢野貴（大井）	実1.7	◎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50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 大井6R 3着/12頭+0.6秒 08/12 大井4R 1着/14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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 64.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ヨバフウチ追込	千田洋（大井）	実159.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/01 大井5R 10着/10頭+2.1秒 08/13 大井5R 11着/14頭+2.2秒 03/24 大井6R 13着/14頭+3.7秒 03/11 大井3R 12着/12頭+3.2秒 02/19 大井5R 12着/14頭+4.1秒
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
3	クイーンアン	笹川翼（大井）	実5.2	▲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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 7.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
4	レッドスカイ追込	杉山海（大井）	実22.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井5R 4着/10頭+1.0秒 02/19 大井4R 11着/11頭+5.5秒 01/28 大井4R 9着/11頭+2.0秒 01/13 大井6R 13着/13頭+2.8秒 12/29 大井3R 10着/12頭+2.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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	マツリ	本田重（船橋）	実4.4	○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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井1R 2着/10頭+0.0秒 07/20 大井5R 2着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
6	ヤマジュンハッピ自在	中島良（浦和）	実188.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20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 09/01 大井5R 8着/10頭+2.0秒 08/13 大井3R 11着/13頭+3.7秒 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 20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 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
7	インザライムライト	東原悠（大井）	実12.2	△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 7 ◎ 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 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
8	サリー	櫻井光（川崎）	実72.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 大井8R 8着/16頭+2.2秒 08/12 大井4R 5着/14頭+1.1秒 07/02 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 12着/12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 6.3着 ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	エトワールブルー	石川駿（大井）	実37.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/01 大井6R 11着/12頭+3.2秒 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
10	ピッタンヌンムル	張田昂（船橋）	実45.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	マーロウ	西優哉（大井）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 7着/16頭+2.1秒 08/13 大井5R 9着/14頭+1.9秒 ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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の本命

AI評価1位

ポリループ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5マツリ

4.4倍

EV -32%

▲3クイーンアン

5.2倍

EV -62%

出走馬全11頭

◎1

ポリループ

矢野貴（大井）

1.7倍

+8%

›

○5

マツリ

本田重（船橋）

4.4倍

-32%

›

▲3

クイーンアン

笹川翼（大井）

5.2倍

-62%

›

△7

インザライムライト

東原悠（大井）

12.2倍

-54%

›

△11

マーロウ

西優哉（大井）

18.3倍

-45%

›

△4

レッドスカイ

杉山海（大井）

22.9倍

-58%

›

▽9

エトワールブルー

石川駿（大井）

37.9倍

-37%

›

▽10

ピッタンヌンムル

張田昂（船橋）

45.5倍

-29%

›

▽8

サリー

櫻井光（川崎）

72.0倍

-27%

›

×2

ヨバフウチ

千田洋（大井）

159.6倍

-53%

›

×6

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

188.9倍

-52%

›

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