大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイオウガウマ	小野俊（大井）	実3.9	B▲ A▲勝率8% EV-68% 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）
前5走 09/01 大井8R 2着/16頭+0.9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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -69% ※ 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	シーフレッシュ	杉山海（大井）	実35.4	B× A△勝率3% EV+16% 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2R 14着/16頭+3.8秒 08/13 大井5R 6着/14頭+0.9秒 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0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 12.0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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 6位 / 勝率 3.3% / 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。
3	ケテンビート逃げ	ゴンサ（船橋）	実13.8	B△ A△勝率7% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/02 大井1R 11着/11頭+3.6秒 08/14 大井2R 8着/16頭+2.0秒 07/23 大井5R 16着/16頭+48.4秒 07/02 大井5R 7着/16頭 06/10 大井5R 3着/13頭+4.0秒
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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 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。
4	ロードオブファイア	中村尚（大井）	実2.5	B◎ A◎勝率58% EV+45% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/31 大井5R 1着/12頭勝利 12/02 大井4R 3着/6頭+1.8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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 52.0% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.3% / 期待値 +46% ※ 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	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実75.3	B× A×勝率1% EV-59% 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1R 9着/11頭+1.5秒 08/13 大井3R 8着/13頭+2.3秒 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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 0.5% / 期待値 -60% ※ 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	ピーキーグレイス逃げ	西優哉（大井）	実40.9	B× A▽勝率2% 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 09/02 大井2R 15着/16頭+3.9秒 08/13 大井3R 13着/13頭+7.4秒 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利
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 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 15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 8位 / 勝率 1.8% / 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。
7	メガコウチャハイ差し	瀬川将（大井）	実14.3	B△ A△勝率5% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 大井6R 2着/12頭+0.2秒 08/13 大井4R 7着/14頭+2.6秒 07/21 大井2R 5着/14頭+3.5秒 07/03 大井7R 9着/9頭+7.0秒 06/10 大井4R 11着/14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 4.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
8	アオイノコスメ自在	達城龍（大井）	実33.2	B△ A▽勝率2% EV-36% 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 07/09 川崎1R 8着/11頭 06/16 川崎1R 3着/12頭 05/11 川崎1R 11着/12頭+3.9秒 04/10 川崎2R 2着/10頭+0.1秒 03/06 川崎2R 6着/10頭+1.3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 7.3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) -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 1.9% / 期待値 -36% ※ 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	ラインメテオラ	藤本現（大井）	実2.8	B○ A○勝率13% EV-64% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/02 大井2R 4着/16頭+1.7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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.1% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -65% ※ 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	アーメダバード逃げ	谷内貫（大井）	実65.9	B× A▽勝率1% EV-17% 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2R 16着/16頭+4.9秒 08/13 大井4R 14着/14頭+5.4秒 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6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 11.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16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 9位 / 勝率 1.3% / 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。

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 ◎

ロードオブファイア

騎手中村尚（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ラインメテオラ

2.8倍

EV -24%

▲A:▲1サイオウガウマ

3.9倍

EV -20%

出走馬全10頭

◎A:◎4

ロードオブファイア

中村尚（大井）

2.5倍

+30%

›

○A:○9

ラインメテオラ

藤本現（大井）

2.8倍

-24%

›

▲A:▲1

サイオウガウマ

小野俊（大井）

3.9倍

-20%

›

△A:△3

ケテンビート

ゴンサ（船橋）

13.8倍

-96%

›

△A:△7

メガコウチャハイ

瀬川将（大井）

14.3倍

-96%

›

△A:▽8

アオイノコスメ

達城龍（大井）

33.2倍

-99%

›

×A:△2

シーフレッシュ

杉山海（大井）

35.4倍

-99%

›

×A:▽6

ピーキーグレイス

西優哉（大井）

40.9倍

-99%

›

×A:▽10

アーメダバード

谷内貫（大井）

65.9倍

-99%

›

×A:×5

ショーンバローズ

高橋優（大井）

75.3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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイオウガウマ	小野俊（大井）	実3.9	▲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）
前5走 09/01 大井8R 2着/16頭+0.9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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (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。
2	シーフレッシュ	杉山海（大井）	実35.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 09/02 大井2R 14着/16頭+3.8秒 08/13 大井5R 6着/14頭+0.9秒 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0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 12.0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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	ケテンビート逃げ	ゴンサ（船橋）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/02 大井1R 11着/11頭+3.6秒 08/14 大井2R 8着/16頭+2.0秒 07/23 大井5R 16着/16頭+48.4秒 07/02 大井5R 7着/16頭 06/10 大井5R 3着/13頭+4.0秒
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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ロードオブファイア	中村尚（大井）	実2.5	◎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／前走勝利の勢い）
前5走 08/31 大井5R 1着/12頭勝利 12/02 大井4R 3着/6頭+1.8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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 58.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
5	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実75.3	×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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/02 大井1R 9着/11頭+1.5秒 08/13 大井3R 8着/13頭+2.3秒 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	ピーキーグレイス逃げ	西優哉（大井）	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 09/02 大井2R 15着/16頭+3.9秒 08/13 大井3R 13着/13頭+7.4秒 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利
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 13.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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	メガコウチャハイ差し	瀬川将（大井）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 大井6R 2着/12頭+0.2秒 08/13 大井4R 7着/14頭+2.6秒 07/21 大井2R 5着/14頭+3.5秒 07/03 大井7R 9着/9頭+7.0秒 06/10 大井4R 11着/14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 4.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	アオイノコスメ自在	達城龍（大井）	実33.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（68日ぶりの実戦）
前5走 07/09 川崎1R 8着/11頭 06/16 川崎1R 3着/12頭 05/11 川崎1R 11着/12頭+3.9秒 04/10 川崎2R 2着/10頭+0.1秒 03/06 川崎2R 6着/10頭+1.3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 7.3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
9	ラインメテオラ	藤本現（大井）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/02 大井2R 4着/16頭+1.7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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
10	アーメダバード逃げ	谷内貫（大井）	実65.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/02 大井2R 16着/16頭+4.9秒 08/13 大井4R 14着/14頭+5.4秒 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6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 11.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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

ロードオブファイア

騎手中村尚（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ラインメテオラ

2.8倍

EV -64%

▲1サイオウガウマ

3.9倍

EV -68%

出走馬全10頭

◎4

ロードオブファイア

中村尚（大井）

2.5倍

+45%

›

○9

ラインメテオラ

藤本現（大井）

2.8倍

-64%

›

▲1

サイオウガウマ

小野俊（大井）

3.9倍

-68%

›

△3

ケテンビート

ゴンサ（船橋）

13.8倍

+1%

›

△7

メガコウチャハイ

瀬川将（大井）

14.3倍

-31%

›

△2

シーフレッシュ

杉山海（大井）

35.4倍

+16%

›

▽8

アオイノコスメ

達城龍（大井）

33.2倍

-36%

›

▽6

ピーキーグレイス

西優哉（大井）

40.9倍

-24%

›

▽10

アーメダバード

谷内貫（大井）

65.9倍

-17%

›

×5

ショーンバローズ

高橋優（大井）

75.3倍

-59%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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