中山 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 中山競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオルリ	原	実116.8	B× A▽勝率1% EV+18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +19% ※ 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	ハンデンブレイズ	小崎	実16.0	B△ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日福島5R 6着/14頭 ― ― ― ―
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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 +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。
3	セイウンオオゾラ	大野	実7.9	B▲ A▲勝率17% EV+32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回2日東京5R 8着/10頭 2回6日新潟1R 6着/16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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 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。
4	オペレッタテソーロ	佐々木	実101.8	B▽ A▽勝率1% EV+40% 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）
前5走 2回5日新潟3R 10着/12頭+2.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
5	ポッドレーヴ	横山武	実35.2	B▽ A▽勝率4% EV+30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日新潟2R 5着/12頭+4.0秒 2回3日福島6R 6着/15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 5.5着 × 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 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.7% / 期待値 +31% ※ 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	スーパーユタカ	△石神道	実5.9	B○ A○勝率20% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日新潟1R 5着/16頭 1回8日函館5R 3着/5頭+4.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 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。
7	スカーレットクラン	岩田康	実19.6	B△ A△勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟3R 7着/13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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 +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	マイネルヘルリッヒ	柴田大	実79.2	B▽ A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -19% ※ 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	ティアラスピリット	菊沢	実30.4	B▽ A▽勝率4% EV+19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 2回7日福島2R 6着/9頭+2.0秒 2回2日福島4R 13着/14頭 ― ― ―
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 9.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 期待値 +19% ※ 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	タイセイソアリング	西村淳	実8.4	B△ A△勝率11% EV-6% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回4日福島5R 5着/15頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 -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。
11	マイネルシードル	武藤	実156.9	B× A▽勝率1% EV+59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +59% ※ 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	タッカーヴィーナス	津村	実21.9	B▽ A▽勝率5% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 3回1日新潟3R 8着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 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。
13	サウンズオーサム	ルメール	実1.7	B◎ A×勝率22% EV-62% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回7日福島5R 3着/15頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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 44.9% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.3% / 期待値 -62% ※ 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 ×

サウンズオーサム

騎手ルメール

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6スーパーユタカ

5.9倍

EV 0%

▲A:▲3セイウンオオゾラ

7.9倍

EV -9%

出走馬全13頭

◎A:×13

サウンズオーサム

ルメール

1.7倍

-23%

›

○A:○6

スーパーユタカ

△石神道

5.9倍

›

▲A:▲3

セイウンオオゾラ

大野

7.9倍

-9%

›

△A:△10

タイセイソアリング

西村淳

8.4倍

-28%

›

△A:△2

ハンデンブレイズ

小崎

16.0倍

-30%

›

△A:△7

スカーレットクラン

岩田康

19.6倍

-14%

›

▽A:▽12

タッカーヴィーナス

津村

21.9倍

-23%

›

▽A:▽9

ティアラスピリット

菊沢

30.4倍

-42%

›

▽A:▽5

ポッドレーヴ

横山武

35.2倍

-33%

›

▽A:▽8

マイネルヘルリッヒ

柴田大

79.2倍

-11%

›

▽A:▽4

オペレッタテソーロ

佐々木

101.8倍

-36%

›

×A:▽1

オオルリ

原

116.8倍

-60%

›

×A:▽11

マイネルシードル

武藤

156.9倍

-56%

›

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

3R 中山競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオルリ	原	実116.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ハンデンブレイズ	小崎	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日福島5R 6着/14頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	セイウンオオゾラ	大野	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回2日東京5R 8着/10頭 2回6日新潟1R 6着/16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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
4	オペレッタテソーロ	佐々木	実101.8	▽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）
前5走 2回5日新潟3R 10着/12頭+2.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	ポッドレーヴ	横山武	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日新潟2R 5着/12頭+4.0秒 2回3日福島6R 6着/15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 5.5着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (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。
6	スーパーユタカ	△石神道	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日新潟1R 5着/16頭 1回8日函館5R 3着/5頭+4.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	スカーレットクラン	岩田康	実19.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日新潟3R 7着/13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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
8	マイネルヘルリッヒ	柴田大	実79.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	ティアラスピリット	菊沢	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 2回7日福島2R 6着/9頭+2.0秒 2回2日福島4R 13着/14頭 ― ― ―
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 9.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
10	タイセイソアリング	西村淳	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回4日福島5R 5着/15頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
11	マイネルシードル	武藤	実156.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
12	タッカーヴィーナス	津村	実21.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 3回1日新潟3R 8着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
13	サウンズオーサム	ルメール	実1.7	×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3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回7日福島5R 3着/15頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

サウンズオーサム

騎手ルメール

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6スーパーユタカ

5.9倍

EV +20%

▲3セイウンオオゾラ

7.9倍

EV +32%

出走馬全13頭

×13

サウンズオーサム

ルメール

1.7倍

-62%

›

○6

スーパーユタカ

△石神道

5.9倍

+20%

›

▲3

セイウンオオゾラ

大野

7.9倍

+32%

›

△10

タイセイソアリング

西村淳

8.4倍

-6%

›

△2

ハンデンブレイズ

小崎

16.0倍

+5%

›

△7

スカーレットクラン

岩田康

19.6倍

+5%

›

▽12

タッカーヴィーナス

津村

21.9倍

+17%

›

▽9

ティアラスピリット

菊沢

30.4倍

+19%

›

▽5

ポッドレーヴ

横山武

35.2倍

+30%

›

▽4

オペレッタテソーロ

佐々木

101.8倍

+40%

›

▽8

マイネルヘルリッヒ

柴田大

79.2倍

-19%

›

▽1

オオルリ

原

116.8倍

+18%

›

▽11

マイネルシードル

武藤

156.9倍

+59%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項