名古屋 3R 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

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートヌーメン自在	山田祥（愛知）	実39.2	B△ A▽勝率3% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 名古屋5R 4着/10頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋9R 10着/12頭+7.0秒 02/27 名古屋9R 10着/10頭+2.6秒 02/12 名古屋7R 8着/12頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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	ボッシュ逃げ	望月洵（愛知）	実1.2	B◎ A◎勝率55% EV-34% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋7R 5着/11頭+2.7秒 11/25 名古屋5R 2着/12頭+0.1秒 11/13 名古屋4R 1着/11頭勝利 10/23 大井6R 9着/12頭+1.4秒 10/09 大井7R 9着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 91.3% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.9% / 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。
3	グランリッジライン	小笠羚（愛知）	実8.8	B○ A▲勝率8% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/19 名古屋4R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋2R 4着/11頭+1.2秒 07/01 名古屋6R 3着/12頭 06/17 名古屋12R 2着/12頭 05/25 名古屋12R 7着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 11.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 -26% ※ 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	ノース先行	丸山真（愛知）	実17.5	B× A△勝率5% EV-15% 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 名古屋7R 3着/11頭+1.6秒 08/19 名古屋4R 6着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 10着/12頭+3.0秒 07/14 名古屋8R 9着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋12R 5着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 59走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 58走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.8% / 期待値 -16% ※ 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	カムイパパイヤ	木之葵（愛知）	実35.0	B△ A△勝率4% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 名古屋5R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋12R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ ローテーション 28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 0.0% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 +47% ※ 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	ゴールドプラン	友森翔（愛知）	実6.4	B▲ A○勝率19% EV+23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/30 名古屋6R 3着/11頭+0.9秒 07/02 名古屋3R 3着/12頭 06/18 名古屋7R 8着/11頭+2.0秒 06/03 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒
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 4.7着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 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。
7	シャンドネージュ自在	丹羽克（愛知）	実35.3	B△ A△勝率3% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 09/04 名古屋12R 6着/12頭+1.6秒 08/20 名古屋6R 6着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 3着/12頭+4.0秒 07/01 名古屋2R 3着/12頭 06/02 名古屋6R 10着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 +15% ※ 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	パープルルージュ先行	村上弘（愛知）	実51.4	B× A▽勝率2% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/04 名古屋12R 11着/12頭+2.9秒 08/20 名古屋6R 8着/12頭+1.8秒 07/30 名古屋7R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 2着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋3R 3着/12頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -21% ※ 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	エイシンハトホル逃げ	近藤颯（愛知）	実95.2	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋6R 11着/12頭+2.7秒 07/30 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋5R 7着/11頭 06/04 名古屋4R 6着/12頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 28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 0.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 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。

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 ◎

ボッシュ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3グランリッジライン

8.8倍

EV -60%

▲A:○6ゴールドプラン

6.4倍

EV -75%

出走馬全9頭

◎A:◎2

ボッシュ

望月洵（愛知）

1.2倍

+9%

›

○A:▲3

グランリッジライン

小笠羚（愛知）

8.8倍

-60%

›

▲A:○6

ゴールドプラン

友森翔（愛知）

6.4倍

-75%

›

△A:▽1

スマートヌーメン

山田祥（愛知）

39.2倍

-90%

›

△A:△5

カムイパパイヤ

木之葵（愛知）

35.0倍

-98%

›

△A:△7

シャンドネージュ

丹羽克（愛知）

35.3倍

-98%

›

×A:▽8

パープルルージュ

村上弘（愛知）

51.4倍

-97%

›

×A:▽9

エイシンハトホル

近藤颯（愛知）

95.2倍

-95%

›

×A:△4

ノース

丸山真（愛知）

17.5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

両モデルとも見送り

3R 名古屋競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートヌーメン自在	山田祥（愛知）	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 名古屋5R 4着/10頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 6着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋9R 10着/12頭+7.0秒 02/27 名古屋9R 10着/10頭+2.6秒 02/12 名古屋7R 8着/12頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。
2	ボッシュ逃げ	望月洵（愛知）	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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋7R 5着/11頭+2.7秒 11/25 名古屋5R 2着/12頭+0.1秒 11/13 名古屋4R 1着/11頭勝利 10/23 大井6R 9着/12頭+1.4秒 10/09 大井7R 9着/14頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 54.9% (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。
3	グランリッジライン	小笠羚（愛知）	実8.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/19 名古屋4R 4着/11頭+0.5秒 07/29 名古屋2R 4着/11頭+1.2秒 07/01 名古屋6R 3着/12頭 06/17 名古屋12R 2着/12頭 05/25 名古屋12R 7着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ノース先行	丸山真（愛知）	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場59走で勝率3%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/03 名古屋7R 3着/11頭+1.6秒 08/19 名古屋4R 6着/11頭+1.0秒 07/29 名古屋12R 10着/12頭+3.0秒 07/14 名古屋8R 9着/12頭+2.0秒 06/18 名古屋12R 5着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 59走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 58走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
5	カムイパパイヤ	木之葵（愛知）	実35.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 名古屋5R 7着/10頭+1.7秒 07/30 名古屋12R 8着/12頭+1.3秒 07/14 名古屋8R 4着/12頭+0.0秒 07/03 名古屋1R 11着/12頭 06/05 名古屋5R 8着/12頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (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。
6	ゴールドプラン	友森翔（愛知）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/30 名古屋6R 3着/11頭+0.9秒 07/02 名古屋3R 3着/12頭 06/18 名古屋7R 8着/11頭+2.0秒 06/03 名古屋12R 3着/12頭+0.0秒 05/05 名古屋12R 2着/12頭+0.0秒
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 4.7着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	シャンドネージュ自在	丹羽克（愛知）	実35.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 09/04 名古屋12R 6着/12頭+1.6秒 08/20 名古屋6R 6着/12頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 3着/12頭+4.0秒 07/01 名古屋2R 3着/12頭 06/02 名古屋6R 10着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (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。
8	パープルルージュ先行	村上弘（愛知）	実51.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/04 名古屋12R 11着/12頭+2.9秒 08/20 名古屋6R 8着/12頭+1.8秒 07/30 名古屋7R 6着/11頭+1.2秒 07/14 名古屋8R 2着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋3R 3着/12頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
9	エイシンハトホル逃げ	近藤颯（愛知）	実95.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/20 名古屋6R 11着/12頭+2.7秒 07/30 名古屋12R 11着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋5R 7着/11頭 06/04 名古屋4R 6着/12頭+2.0秒 05/05 名古屋10R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ボッシュ

騎手望月洵（愛知）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ゴールドプラン

6.4倍

EV +23%

▲3グランリッジライン

8.8倍

EV -25%

出走馬全9頭

◎2

ボッシュ

望月洵（愛知）

1.2倍

-34%

›

○6

ゴールドプラン

友森翔（愛知）

6.4倍

+23%

›

▲3

グランリッジライン

小笠羚（愛知）

8.8倍

-25%

›

△4

ノース

丸山真（愛知）

17.5倍

-15%

›

△5

カムイパパイヤ

木之葵（愛知）

35.0倍

+47%

›

△7

シャンドネージュ

丹羽克（愛知）

35.3倍

+14%

›

▽1

スマートヌーメン

山田祥（愛知）

39.2倍

+9%

›

▽8

パープルルージュ

村上弘（愛知）

51.4倍

-20%

›

▽9

エイシンハトホル

近藤颯（愛知）

95.2倍

-36%

›

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