中京 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 中京競馬場　発走 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アクセス	坂井	実2.2	B🌟◎ A×勝率16% EV-64% 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走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都511R 10着/16頭+1.0秒 01/18 1中山711R 9着/15頭+0.6秒 11/16 4京都45R 1着/9頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.0% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.2% / 期待値 -64% ※ 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	エイシンリファイン	筒井勇	実135.4	B▽ A▽勝率6% EV+652% 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 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 10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 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +652% ※ 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	スイッチビスケット	松若	実90.9	B▽ A▽勝率6% EV+488% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 8着/12頭+1.3秒 01/25 1京都912R 7着/9頭+0.9秒 12/27 5阪神77R 9着/15頭+0.9秒 08/30 2札幌33R 9着/14頭+2.1秒 07/27 1札幌22R 11着/14頭+1.6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 8.0着 (不振) △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.5% / 期待値 +489% ※ 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	パンチャマハブータ推奨	松山	実14.0	B△ A△勝率9% EV+28% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 3京都95R 1着/14頭勝利 05/09 3京都54R 9着/15頭+1.5秒 04/11 2阪神54R 2着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉46R 13着/18頭+1.1秒 01/17 1京都65R 4着/18頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +28% ※ 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	ピースヒロフェイス	富田	実49.0	B▽ A▽勝率7% EV+240% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 +240% ※ 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	ダンツウルス	田口	実14.0	B△ A▽勝率9% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2秒
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.7% / 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	ベンティガオルサ推奨	団野	実13.8	B△ A△勝率10% EV+37% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／203日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/24 1小倉12R 2着/16頭+0.3秒 12/07 5中京24R 6着/14頭+0.3秒 11/15 4京都31R 5着/11頭+0.9秒 10/12 4東京45R 4着/12頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 203日休養明け × 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 5.1% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
8	チェルヴァーラ	西村淳	実2.7	B○ A○勝率16% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 2着/16頭+0.0秒 08/30 4中京31R 3着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 3着/8頭+0.3秒 ― ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 22.8% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 期待値 -57% ※ 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	アトレッタ推奨	幸	実14.2	B▽ A△勝率9% EV+23% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／97日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 3京都65R 1着/13頭勝利 04/19 2阪神85R 7着/13頭+0.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.7% / 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。
10	ショウグンマサムネ	岩田望	実7.9	B▲ A▲勝率12% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京411R 8着/15頭+0.9秒 03/29 1中京68R 2着/7頭+0.1秒 01/18 1中山711R 13着/15頭+1.1秒 11/15 3福島35R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -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。

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 ×

アクセス

騎手坂井

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8チェルヴァーラ

2.7倍

EV -38%

▲A:▲10ショウグンマサムネ

7.9倍

EV +23%

出走馬全10頭

◎A:×1

アクセス

坂井

2.2倍

-11%

›

○A:○8

チェルヴァーラ

西村淳

2.7倍

-38%

›

▲A:▲10

ショウグンマサムネ

岩田望

7.9倍

+23%

›

△A:△7

ベンティガオルサ

団野

13.8倍

-30%

›

△A:△4

パンチャマハブータ

松山

14.0倍

-29%

›

△A:▽6

ダンツウルス

田口

14.0倍

-29%

›

▽A:△9

アトレッタ

幸

14.2倍

-48%

›

▽A:▽5

ピースヒロフェイス

富田

49.0倍

-34%

›

▽A:▽3

スイッチビスケット

松若

90.9倍

-27%

›

▽A:▽2

エイシンリファイン

筒井勇

135.4倍

-24%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 7 ベンティガオルサ実13.8倍期待値 -30% 推奨 19.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 4 パンチャマハブータ実14.0倍期待値 -29% 推奨 19.7〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 9 アトレッタ実14.2倍期待値 -48% 推奨 27.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

8R 中京競馬場　発走 16:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アクセス	坂井	実2.2	×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（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都511R 10着/16頭+1.0秒 01/18 1中山711R 9着/15頭+0.6秒 11/16 4京都45R 1着/9頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
2	エイシンリファイン	筒井勇	実135.4	▽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 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +652% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
3	スイッチビスケット	松若	実90.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉109R 8着/12頭+1.3秒 01/25 1京都912R 7着/9頭+0.9秒 12/27 5阪神77R 9着/15頭+0.9秒 08/30 2札幌33R 9着/14頭+2.1秒 07/27 1札幌22R 11着/14頭+1.6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 8.0着 (不振) △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +488% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	パンチャマハブータ推奨	松山	実14.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 3京都95R 1着/14頭勝利 05/09 3京都54R 9着/15頭+1.5秒 04/11 2阪神54R 2着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉46R 13着/18頭+1.1秒 01/17 1京都65R 4着/18頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
5	ピースヒロフェイス	富田	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／181日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +240% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ダンツウルス	田口	実14.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2秒
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
7	ベンティガオルサ推奨	団野	実13.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（前走2着で力を示す／203日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/24 1小倉12R 2着/16頭+0.3秒 12/07 5中京24R 6着/14頭+0.3秒 11/15 4京都31R 5着/11頭+0.9秒 10/12 4東京45R 4着/12頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 203日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	チェルヴァーラ	西村淳	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 2着/16頭+0.0秒 08/30 4中京31R 3着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 3着/8頭+0.3秒 ― ―
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	アトレッタ推奨	幸	実14.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／97日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 3京都65R 1着/13頭勝利 04/19 2阪神85R 7着/13頭+0.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
10	ショウグンマサムネ	岩田望	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京411R 8着/15頭+0.9秒 03/29 1中京68R 2着/7頭+0.1秒 01/18 1中山711R 13着/15頭+1.1秒 11/15 3福島35R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アクセス

騎手坂井

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8チェルヴァーラ

2.7倍

EV -57%

▲10ショウグンマサムネ

7.9倍

EV -2%

出走馬全10頭

×1

アクセス

坂井

2.2倍

-64%

›

○8

チェルヴァーラ

西村淳

2.7倍

-57%

›

▲10

ショウグンマサムネ

岩田望

7.9倍

-2%

›

△7

ベンティガオルサ

団野

13.8倍

+37%

›

△4

パンチャマハブータ

松山

14.0倍

+28%

›

△9

アトレッタ

幸

14.2倍

+23%

›

▽6

ダンツウルス

田口

14.0倍

+21%

›

▽5

ピースヒロフェイス

富田

49.0倍

+240%

›

▽3

スイッチビスケット

松若

90.9倍

+488%

›

▽2

エイシンリファイン

筒井勇

135.4倍

+652%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 7 ベンティガオルサ実13.8倍期待値 +38% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 4 パンチャマハブータ実14.0倍期待値 +28% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 9 アトレッタ実14.2倍期待値 +24% 推奨 11.5〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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