新潟 2R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ライングラウス |
武藤 |
実37.5 |
B▽ A▽勝率6% EV+116% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +117% ※ 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 |
ステラガーネット |
田辺 |
実6.2 |
B△ A△勝率11% EV-34% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.5% / 期待値 -35% ※ 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 |
ゼノスフィア |
津村 |
実12.4 |
B△ A△勝率8% EV+0% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 8.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +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。 |
| 4 |
ヴィシーチェック |
大野 |
実22.4 |
B▽ A▽勝率6% EV+37% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +37% ※ 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 |
リーチツモドライチ |
戸崎圭 |
実3.9 |
B◎ A×勝率13% EV-50% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 25.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.7% / 期待値 -50% ※ 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 |
ラインホルト |
石川 |
実16.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+23% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 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 |
コウユーキミガイテ |
木幡初 |
実5.4 |
B▲ A▲勝率11% EV-39% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 18.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -40% ※ 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 |
ヌンエリン |
野中 |
実100.9 |
B▽ A▽勝率5% EV+414% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) ×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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +415% ※ 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 |
イチザサンダー |
木幡育 |
実58.3 |
B▽ A▽勝率6% EV+224% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +224% ※ 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 |
テンユメノオーロラ |
菊沢 |
実5.4 |
B△ A△勝率11% EV-42% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 18.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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 |
サスケソルトバーン |
柴田大 |
実133.3 |
B× A▽勝率5% EV+506% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +507% ※ 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 |
グランシュレーム |
三浦 |
実4.4 |
B○ A○勝率12% EV-45% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 22.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.3% / 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.7% (オッズ暗示: 25.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.7% / 期待値 -50%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.7% (オッズ暗示: 22.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.3% / 期待値 -46%
○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)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
18.7% (オッズ暗示: 18.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -40%
△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)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 16.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.5% / 期待値 -35%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 18.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -42%
△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)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 8.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +0%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.4% (オッズ暗示: 5.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 +24%
△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)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +37%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +117%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +224%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +415%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12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
0.3% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +507%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定(期待値プラスなし)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ライングラウス |
武藤 |
実37.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 2 |
ステラガーネット |
田辺 |
実6.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。 |
| 3 |
ゼノスフィア |
津村 |
実12.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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 |
ヴィシーチェック |
大野 |
実22.4 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 5 |
リーチツモドライチ |
戸崎圭 |
実3.9 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (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。 |
| 6 |
ラインホルト |
石川 |
実16.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 7 |
コウユーキミガイテ |
木幡初 |
実5.4 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。 |
| 8 |
ヌンエリン |
野中 |
実100.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +414% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。 |
| 9 |
イチザサンダー |
木幡育 |
実58.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +224% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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 |
テンユメノオーロラ |
菊沢 |
実5.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。 |
| 11 |
サスケソルトバーン |
柴田大 |
実133.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +506% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。 |
| 12 |
グランシュレーム |
三浦 |
実4.4 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 25.6%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 22.7%)
○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)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 18.5%)
△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)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.7% (オッズ暗示: 18.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 16.1%)
△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)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 8.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 5.9%)
△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)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 4.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+116% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 2.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 10位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+224% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 1.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 11位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+414% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 1.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 12位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+506% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 0.8%)
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このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定(期待値プラスなし)
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