札幌 8R 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

8R 札幌競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カフジクロミエ	古川吉	実16.3	B▽ A▽勝率7% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神73R 5着/16頭+1.0秒 10/18 3京都62R 9着/10頭+3.1秒 09/20 4阪神61R 3着/10頭+0.6秒 08/31 3新潟46R 7着/15頭+3.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 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。
2	タイセイジェイド	西村淳	実5.0	B△ A△勝率12% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 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。
3	タイセイルビー	吉田隼人	実12.8	B△ A△勝率8% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山12R 7着/13頭+1.3秒 11/23 5東京52R 13着/18頭+1.4秒 08/31 3新潟45R 6着/12頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6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。
4	グレイスフルマーチ	斎藤	実4.0	B◎ A○勝率14% 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走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島43R 7着/15頭+1.0秒 08/02 1札幌38R 10着/11頭+1.9秒 06/28 1函館512R 3着/14頭+0.3秒 06/15 1函館212R 3着/11頭+1.0秒 04/26 2京都17R 9着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 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。
5	ロードアルディート	横山和	実9.1	B△ A△勝率10% EV-9% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（126日ぶりの実戦）
前5走 12/01 大井12R 1着/16頭勝利 11/11 大井5R 1着/13頭勝利 05/25 1新潟86R 15着/16頭+5.6秒 05/03 1新潟16R 3着/16頭+0.5秒 03/15 1阪神55R 9着/18頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 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。
6	スパークルレイ	▲遠藤	実185.6	B▽ A▽勝率5% EV+824% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +825% ※ 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	タイキインドラ	坂井	実3.3	B○ A×勝率14% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山48R 11着/14頭+5.2秒 11/23 5東京57R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌56R 2着/14頭+0.1秒 08/31 2札幌46R 2着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌14R 4着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.9% / 期待値 -54% ※ 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	ファミーユウルーズ	▲和田陽	実132.2	B▽ A▽勝率5% EV+590% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／193日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京107R 11着/16頭+1.4秒 10/18 4東京66R 8着/15頭+1.1秒 06/15 3東京46R 15着/16頭+2.3秒 02/23 1京都86R 4着/10頭+0.6秒 02/01 1東京12R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 193日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +590% ※ 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	サマースプラッシュ	河原田菜々	実122.9	B▽ A▽勝率5% EV+541% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山66R 12着/16頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +542% ※ 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	ジェネラスキング	横山武	実4.5	B▲ A▲勝率13% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 -42% ※ 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	カフェブーケット	☆長浜	実47.2	B▽ A▽勝率6% EV+191% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +192% ※ 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

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

グレイスフルマーチ

騎手斎藤

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×7タイキインドラ

3.3倍

EV -41%

▲A:▲10ジェネラスキング

4.5倍

EV -27%

出走馬全11頭

◎A:○4

グレイスフルマーチ

斎藤

4.0倍

-5%

›

○A:×7

タイキインドラ

坂井

3.3倍

-41%

›

▲A:▲10

ジェネラスキング

横山武

4.5倍

-27%

›

△A:△2

タイセイジェイド

西村淳

5.0倍

-19%

›

△A:△5

ロードアルディート

横山和

9.1倍

-19%

›

△A:△3

タイセイルビー

吉田隼人

12.8倍

+10%

›

▽A:▽1

カフジクロミエ

古川吉

16.3倍

-14%

›

▽A:▽11

カフェブーケット

☆長浜

47.2倍

-10%

›

▽A:▽9

サマースプラッシュ

河原田菜々

122.9倍

-28%

›

▽A:▽8

ファミーユウルーズ

▲和田陽

132.2倍

-23%

›

▽A:▽6

スパークルレイ

▲遠藤

185.6倍

+7%

›

💡 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。

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

8R 札幌競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カフジクロミエ	古川吉	実16.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神73R 5着/16頭+1.0秒 10/18 3京都62R 9着/10頭+3.1秒 09/20 4阪神61R 3着/10頭+0.6秒 08/31 3新潟46R 7着/15頭+3.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	タイセイジェイド	西村淳	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 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 12.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
3	タイセイルビー	吉田隼人	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山12R 7着/13頭+1.3秒 11/23 5東京52R 13着/18頭+1.4秒 08/31 3新潟45R 6着/12頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
4	グレイスフルマーチ	斎藤	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島43R 7着/15頭+1.0秒 08/02 1札幌38R 10着/11頭+1.9秒 06/28 1函館512R 3着/14頭+0.3秒 06/15 1函館212R 3着/11頭+1.0秒 04/26 2京都17R 9着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 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 13.7% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ロードアルディート	横山和	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（126日ぶりの実戦）
前5走 12/01 大井12R 1着/16頭勝利 11/11 大井5R 1着/13頭勝利 05/25 1新潟86R 15着/16頭+5.6秒 05/03 1新潟16R 3着/16頭+0.5秒 03/15 1阪神55R 9着/18頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	スパークルレイ	▲遠藤	実185.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +824% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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	タイキインドラ	坂井	実3.3	×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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山48R 11着/14頭+5.2秒 11/23 5東京57R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌56R 2着/14頭+0.1秒 08/31 2札幌46R 2着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌14R 4着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
8	ファミーユウルーズ	▲和田陽	実132.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／193日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京107R 11着/16頭+1.4秒 10/18 4東京66R 8着/15頭+1.1秒 06/15 3東京46R 15着/16頭+2.3秒 02/23 1京都86R 4着/10頭+0.6秒 02/01 1東京12R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 193日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +590% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
9	サマースプラッシュ	河原田菜々	実122.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山66R 12着/16頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +541% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
10	ジェネラスキング	横山武	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (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	カフェブーケット	☆長浜	実47.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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

タイキインドラ

騎手坂井

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4グレイスフルマーチ

4.0倍

EV -45%

▲10ジェネラスキング

4.5倍

EV -42%

出走馬全11頭

×7

タイキインドラ

坂井

3.3倍

-54%

›

○4

グレイスフルマーチ

斎藤

4.0倍

-45%

›

▲10

ジェネラスキング

横山武

4.5倍

-42%

›

△2

タイセイジェイド

西村淳

5.0倍

-38%

›

△5

ロードアルディート

横山和

9.1倍

-9%

›

△3

タイセイルビー

吉田隼人

12.8倍

+4%

›

▽1

カフジクロミエ

古川吉

16.3倍

+21%

›

▽11

カフェブーケット

☆長浜

47.2倍

+191%

›

▽9

サマースプラッシュ

河原田菜々

122.9倍

+541%

›

▽8

ファミーユウルーズ

▲和田陽

132.2倍

+590%

›

▽6

スパークルレイ

▲遠藤

185.6倍

+824%

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