東京 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 東京競馬場発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライジンマル	木幡初	実27.7	B△ A△勝率5% EV+45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/04 3中山310R 6着/15頭+0.6秒 03/08 2中山48R 5着/13頭+0.8秒 02/28 2中山112R 6着/16頭+0.6秒 01/24 1中山810R 8着/10頭+1.9秒 01/05 1中山29R 7着/12頭+1.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
2	ヨシヒロ	原田和	実86.1	B▽ A▽勝率4% EV+254% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 02/25 浦和9R 13着/13頭+2.0秒 02/09 船橋11R 10着/14頭+2.3秒 01/19 船橋11R 13着/13頭+2.7秒 12/08 船橋11R 8着/14頭+3.6秒 08/28 船橋10R 7着/12頭+0.6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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +64%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 +255% ※ 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	コスモストーム	横山武	実3.6	B▲ A○勝率22% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都912R 4着/16頭+0.5秒 10/05 3京都28R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 2着/15頭+0.7秒 04/06 2阪神49R 3着/15頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.2% / 期待値 -20% ※ 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	レッドベルダンス推奨	石川	実17.7	B△ A△勝率11% EV+101% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/03 2東京47R 1着/15頭勝利 04/12 1福島212R 6着/15頭+0.4秒 02/21 1東京712R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島19R 8着/16頭+0.5秒 10/12 4東京47R 5着/16頭+0.6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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 12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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 期待値 +101% ※ 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	マクミランテソーロ	木幡巧	実27.2	B△ A△勝率5% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/04 3中山312R 3着/16頭+0.6秒 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2秒 11/15 5東京37R 2着/16頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 期待値 +43% ※ 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	ファイアマン	原	実2.0	B◎ A×勝率25% EV-50% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/14 2中山56R 6着/16頭+0.8秒 01/10 1中山39R 6着/10頭+1.4秒 12/14 5中山47R 9着/16頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟52R 5着/10頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.6% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.5% / 期待値 -51% ※ 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	ヘリオトロープ	川田	実3.1	B○ A▲勝率20% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京312R 2着/14頭+0.0秒 02/14 1東京58R 3着/16頭+0.2秒 10/18 4東京66R 1着/15頭勝利 09/07 4中山28R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島112R 2着/15頭+1.1秒
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 5走で勝率 40% (得意) × 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 21.2% (オッズ暗示: 32.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.6% / 期待値 -39% ※ 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	タイヨウフレア	大野	実94.0	B▽ A▽勝率3% EV+197% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 04/19 3中山88R 11着/11頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 13着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉610R 5着/16頭+0.5秒 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 期待値 +198% ※ 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	マンダリンボレロ	松岡	実40.9	B▽ A▽勝率4% EV+83% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 9着/16頭+1.3秒 03/08 2中山48R 4着/13頭+0.8秒 02/14 2京都58R 5着/13頭+0.2秒 01/24 1中山810R 6着/10頭+1.3秒 12/28 5中山88R 7着/13頭+2.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 +83% ※ 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

買うAI の推奨A

レッドベルダンス

騎手石川

17.7倍

AI の勝率6%損益の分かれ目6%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 17.7倍では期待値 +6% です。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（4着）

出走馬全9頭

◎A:×6

ファイアマン

原

2.0倍

勝率 32%

›

○A:▲7

ヘリオトロープ

川田

3.1倍

勝率 21%

›

▲A:○3

コスモストーム

横山武

3.6倍

勝率 21%

›

△A:△4

レッドベルダンス

石川

17.7倍

勝率 6%

›

△A:△5

マクミランテソーロ

木幡巧

27.2倍

勝率 6%

›

△A:△1

ライジンマル

木幡初

27.7倍

勝率 6%

›

▽A:▽9

マンダリンボレロ

松岡

40.9倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽8

タイヨウフレア

大野

94.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

ヨシヒロ

原田和

86.1倍

対象外勝率 2%

›

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。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

▶ 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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 4 レッドベルダンス実17.7倍期待値 +6% 推奨 16.6〜30.0倍 ¥300 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

10R 東京競馬場発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライジンマル	木幡初	実27.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/04 3中山310R 6着/15頭+0.6秒 03/08 2中山48R 5着/13頭+0.8秒 02/28 2中山112R 6着/16頭+0.6秒 01/24 1中山810R 8着/10頭+1.9秒 01/05 1中山29R 7着/12頭+1.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ヨシヒロ	原田和	実86.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 02/25 浦和9R 13着/13頭+2.0秒 02/09 船橋11R 10着/14頭+2.3秒 01/19 船橋11R 13着/13頭+2.7秒 12/08 船橋11R 8着/14頭+3.6秒 08/28 船橋10R 7着/12頭+0.6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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +254%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
3	コスモストーム	横山武	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京58R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都912R 4着/16頭+0.5秒 10/05 3京都28R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 2着/15頭+0.7秒 04/06 2阪神49R 3着/15頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	レッドベルダンス推奨	石川	実17.7	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ17.7倍で期待値+101%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/03 2東京47R 1着/15頭勝利 04/12 1福島212R 6着/15頭+0.4秒 02/21 1東京712R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島19R 8着/16頭+0.5秒 10/12 4東京47R 5着/16頭+0.6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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 12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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
5	マクミランテソーロ	木幡巧	実27.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/04 3中山312R 3着/16頭+0.6秒 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2秒 11/15 5東京37R 2着/16頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ファイアマン	原	実2.0	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/14 2中山56R 6着/16頭+0.8秒 01/10 1中山39R 6着/10頭+1.4秒 12/14 5中山47R 9着/16頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟52R 5着/10頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
7	ヘリオトロープ	川田	実3.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京312R 2着/14頭+0.0秒 02/14 1東京58R 3着/16頭+0.2秒 10/18 4東京66R 1着/15頭勝利 09/07 4中山28R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島112R 2着/15頭+1.1秒
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 5走で勝率 40% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	タイヨウフレア	大野	実94.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 04/19 3中山88R 11着/11頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 13着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉610R 5着/16頭+0.5秒 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +197%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (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。
9	マンダリンボレロ	松岡	実40.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（91日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 9着/16頭+1.3秒 03/08 2中山48R 4着/13頭+0.8秒 02/14 2京都58R 5着/13頭+0.2秒 01/24 1中山810R 6着/10頭+1.3秒 12/28 5中山88R 7着/13頭+2.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.5% (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。

買うAI の推奨A

レッドベルダンス

騎手石川

17.7倍

AI の勝率11%損益の分かれ目6%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.7倍）を上回り、期待値 +101% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（4着）

出走馬全9頭

×6

ファイアマン

原

2.0倍

勝率 25%

›

○3

コスモストーム

横山武

3.6倍

勝率 22%

›

▲7

ヘリオトロープ

川田

3.1倍

勝率 20%

›

△4

レッドベルダンス

石川

17.7倍

勝率 11%

›

△5

マクミランテソーロ

木幡巧

27.2倍

勝率 5%

›

△1

ライジンマル

木幡初

27.7倍

勝率 5%

›

▽9

マンダリンボレロ

松岡

40.9倍

対象外勝率 4%

›

▽2

ヨシヒロ

原田和

86.1倍

対象外勝率 4%

›

▽8

タイヨウフレア

大野

94.0倍

対象外勝率 3%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

▶ 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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 4 レッドベルダンス実17.7倍期待値 +101% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

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