中京 10R 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

10R 中京競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルセンター	団野	実37.1	B▽ A▽勝率3% EV+18% 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 05/16 1新潟59R 13着/16頭+1.3秒 04/25 1福島512R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島26R 13着/15頭+1.5秒 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2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 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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	エテルノレガーメ推奨	富田	実10.3	B△ A△勝率12% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/22 1阪神27R 4着/9頭+0.5秒 01/31 2京都18R 9着/10頭+1.8秒 12/14 5中京49R 9着/12頭+2.3秒 11/15 4京都37R 6着/16頭+0.8秒 06/21 3阪神54R 1着/13頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.0% / 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。
3	サイモンノーブル	▲森田	実99.6	B▽ A▽勝率2% EV+108% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/06 盛岡7R 2着/10頭+0.3秒 04/21 水沢10R 5着/12頭+0.9秒 04/07 水沢9R 1着/11頭勝利 03/24 水沢9R 3着/12頭+0.2秒 03/10 水沢9R 7着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 116日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 +109% ※ 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	バーバラップ	☆田山	実33.7	B▽ A▽勝率3% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 9着/16頭+2.2秒 05/03 1新潟25R 12着/14頭+0.7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 10.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -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。
5	バークシャーシチー	松若	実7.6	B△ A△勝率13% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 8着/9頭+1.0秒 02/01 1東京29R 9着/12頭+0.9秒 09/21 4阪神75R 1着/9頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 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。
6	レッドヴァリアート	西村淳	実5.2	B▲ A▲勝率15% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟49R 5着/14頭+1.4秒 04/18 2阪神78R 3着/9頭+0.1秒 03/29 1中京66R 5着/13頭+0.5秒 11/24 3福島69R 8着/16頭+0.7秒 10/12 4東京48R 4着/11頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 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	シュエットアムール	角田和	実165.0	B▽ A▽勝率1% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +125% ※ 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	ゼンノインヴォーク	幸	実3.6	B○ A○勝率17% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 455日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.6% / 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。
9	ロードメルヴェイユ	吉村	実12.3	B△ A△勝率9% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／253日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 1着/18頭勝利 11/08 3福島12R 4着/16頭+0.8秒 07/27 3中京23R 4着/6頭+1.2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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +12% ※ 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	ロードスタニング	坂井	実2.4	B🌟◎ A◎勝率25% EV-40% 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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 1着/13頭勝利 03/14 1阪神75R 2着/17頭+0.3秒 01/18 1京都75R 2着/17頭+0.2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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 期待値 -41% ※ 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 ◎

ロードスタニング

騎手坂井

単勝オッズ

2.4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:○8ゼンノインヴォーク

3.6倍

EV -32%

▲A:▲6レッドヴァリアート

5.2倍

EV -16%

出走馬全10頭

◎A:◎10

ロードスタニング

坂井

2.4倍

-23%

›

○A:○8

ゼンノインヴォーク

幸

3.6倍

-32%

›

▲A:▲6

レッドヴァリアート

西村淳

5.2倍

-16%

›

△A:△5

バークシャーシチー

松若

7.6倍

-32%

›

△A:△2

エテルノレガーメ

富田

10.3倍

-8%

›

△A:△9

ロードメルヴェイユ

吉村

12.3倍

+6%

›

▽A:▽4

バーバラップ

☆田山

33.7倍

-3%

›

▽A:▽1

リアルセンター

団野

37.1倍

-7%

›

▽A:▽3

サイモンノーブル

▲森田

99.6倍

+36%

›

▽A:▽7

シュエットアムール

角田和

165.0倍

-4%

›

💡 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 2 エテルノレガーメ実10.3倍期待値 -9% 推奨 11.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

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。

10R 中京競馬場　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リアルセンター	団野	実37.1	▽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 05/16 1新潟59R 13着/16頭+1.3秒 04/25 1福島512R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島26R 13着/15頭+1.5秒 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2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 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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	エテルノレガーメ推奨	富田	実10.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/22 1阪神27R 4着/9頭+0.5秒 01/31 2京都18R 9着/10頭+1.8秒 12/14 5中京49R 9着/12頭+2.3秒 11/15 4京都37R 6着/16頭+0.8秒 06/21 3阪神54R 1着/13頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	サイモンノーブル	▲森田	実99.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/06 盛岡7R 2着/10頭+0.3秒 04/21 水沢10R 5着/12頭+0.9秒 04/07 水沢9R 1着/11頭勝利 03/24 水沢9R 3着/12頭+0.2秒 03/10 水沢9R 7着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 116日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
4	バーバラップ	☆田山	実33.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 9着/16頭+2.2秒 05/03 1新潟25R 12着/14頭+0.7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 10.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	バークシャーシチー	松若	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 8着/9頭+1.0秒 02/01 1東京29R 9着/12頭+0.9秒 09/21 4阪神75R 1着/9頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91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 12.9% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
6	レッドヴァリアート	西村淳	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟49R 5着/14頭+1.4秒 04/18 2阪神78R 3着/9頭+0.1秒 03/29 1中京66R 5着/13頭+0.5秒 11/24 3福島69R 8着/16頭+0.7秒 10/12 4東京48R 4着/11頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
7	シュエットアムール	角田和	実165.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	ゼンノインヴォーク	幸	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 455日休養明け × 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 16.6% (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。
9	ロードメルヴェイユ	吉村	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／253日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 1着/18頭勝利 11/08 3福島12R 4着/16頭+0.8秒 07/27 3中京23R 4着/6頭+1.2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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (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。
10	ロードスタニング	坂井	実2.4	◎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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都35R 1着/13頭勝利 03/14 1阪神75R 2着/17頭+0.3秒 01/18 1京都75R 2着/17頭+0.2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 120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 24.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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

ロードスタニング

騎手坂井

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ゼンノインヴォーク

3.6倍

EV -40%

▲6レッドヴァリアート

5.2倍

EV -20%

出走馬全10頭

◎10

ロードスタニング

坂井

2.4倍

-40%

›

○8

ゼンノインヴォーク

幸

3.6倍

-40%

›

▲6

レッドヴァリアート

西村淳

5.2倍

-20%

›

△5

バークシャーシチー

松若

7.6倍

-1%

›

△2

エテルノレガーメ

富田

10.3倍

+24%

›

△9

ロードメルヴェイユ

吉村

12.3倍

+11%

›

▽1

リアルセンター

団野

37.1倍

+18%

›

▽4

バーバラップ

☆田山

33.7倍

-3%

›

▽3

サイモンノーブル

▲森田

99.6倍

+108%

›

▽7

シュエットアムール

角田和

165.0倍

+125%

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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 2 エテルノレガーメ実10.3倍期待値 +24% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

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