京都 4R 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

4R 京都競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルスカイ	小野寺	実21.1	B△ A▽勝率4% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/11 1函館911R 11着/13頭+0.9秒 05/10 2東京612R 15着/15頭+2.2秒 03/01 1阪神410R 12着/14頭+1.5秒 02/07 1小倉511R 5着/16頭+0.1秒 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 期待値 -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。
2	エナジーグラン	難波	実73.4	B▽ A▽勝率3% EV+108% 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 04/12 3中山611R 14着/16頭+0.6秒 02/14 2京都511R 11着/14頭+0.7秒 01/11 1京都411R 13着/16頭+0.7秒 10/04 高知5R 6着/11頭+2.3秒 09/23 高知2R 5着/7頭+2.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（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: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +108% ※ 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	サラフィエル	大江圭	実4.0	B▲ A▲勝率15% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/12 2福島61R 4着/14頭+1.4秒 03/22 2中山84R 6着/14頭+1.0秒 01/17 1中山64R 4着/12頭+2.1秒 12/28 5阪神85R 4着/14頭+1.4秒 11/09 3福島25R 5着/9頭+0.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 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。
4	ニシノブレイゼスト推奨	五十嵐	実11.2	B△ A△勝率12% EV+34% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/26 2新潟29R 11着/14頭+5.1秒 04/04 3中山310R 11着/15頭+1.2秒 03/08 2中山48R 11着/13頭+1.8秒 01/10 1中山36R 1着/16頭勝利 12/27 5中山78R 4着/16頭+0.7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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.0% / 期待値 +34% ※ 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	ラッキーダイヤ	黒岩	実88.8	B▽ A▽勝率2% EV+119% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/11 2小倉54R 11着/16頭+2.7秒 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +119% ※ 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	トゥデイイズザデイ	▲井上	実3.5	B◎ A○勝率21% EV-26% 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走平均10.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉71R 8着/12頭+2.3秒 04/12 1福島211R 13着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神611R 11着/13頭+1.7秒 09/28 4阪神911R 9着/12頭+0.8秒 08/09 2新潟57R 9着/13頭+0.8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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 期待値 -26% ※ 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	グロリアラウス	小牧加	実4.5	B△ A△勝率15% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/14 3東京411R 10着/13頭+1.1秒 05/10 1新潟411R 4着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.3% / 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。
8	インターステラ	江田勇	実19.9	B▽ A△勝率6% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/26 3京都24R 9着/14頭+2.8秒 03/15 1阪神84R 3着/14頭+0.2秒 02/21 1小倉94R 5着/12頭+1.1秒 01/11 1京都44R 11着/14頭+7.9秒 11/24 3福島64R 10着/14頭+3.3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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +13% ※ 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	ウインシュクラン	上野	実3.3	B○ A◎勝率21% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／前走2着）
前5走 07/12 1函館1011R 13着/14頭+3.4秒 04/12 1福島211R 15着/15頭+41.8秒 02/21 1小倉94R 4着/12頭+0.8秒 01/31 1小倉35R 3着/10頭+2.2秒 11/29 4京都74R 5着/9頭+1.2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 10.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 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。

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AB

ニシノブレイゼスト

騎手五十嵐

11.2倍

AI の勝率11%損益の分かれ目9%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.2倍）を上回り、期待値 +27% 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（5着）

出走馬全9頭

◎A:○6

トゥデイイズザデイ

▲井上

3.5倍

勝率 27%

›

○A:◎9

ウインシュクラン

上野

3.3倍

勝率 21%

›

▲A:▲3

サラフィエル

大江圭

4.0倍

勝率 14%

›

△A:△7

グロリアラウス

小牧加

4.5倍

勝率 14%

›

△A:△4

ニシノブレイゼスト

五十嵐

11.2倍

勝率 11%

›

△A:▽1

ノーブルスカイ

小野寺

21.1倍

勝率 6%

›

▽A:△8

インターステラ

江田勇

19.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

エナジーグラン

難波

73.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽5

ラッキーダイヤ

黒岩

88.8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 ニシノブレイゼスト実11.2倍期待値 +27% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中5着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 ニシノブレイゼスト実11.2倍期待値 +27% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

4R 京都競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルスカイ	小野寺	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/11 1函館911R 11着/13頭+0.9秒 05/10 2東京612R 15着/15頭+2.2秒 03/01 1阪神410R 12着/14頭+1.5秒 02/07 1小倉511R 5着/16頭+0.1秒 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	エナジーグラン	難波	実73.4	▽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 04/12 3中山611R 14着/16頭+0.6秒 02/14 2京都511R 11着/14頭+0.7秒 01/11 1京都411R 13着/16頭+0.7秒 10/04 高知5R 6着/11頭+2.3秒 09/23 高知2R 5着/7頭+2.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
3	サラフィエル	大江圭	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/12 2福島61R 4着/14頭+1.4秒 03/22 2中山84R 6着/14頭+1.0秒 01/17 1中山64R 4着/12頭+2.1秒 12/28 5阪神85R 4着/14頭+1.4秒 11/09 3福島25R 5着/9頭+0.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ニシノブレイゼスト推奨	五十嵐	実11.2	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/26 2新潟29R 11着/14頭+5.1秒 04/04 3中山310R 11着/15頭+1.2秒 03/08 2中山48R 11着/13頭+1.8秒 01/10 1中山36R 1着/16頭勝利 12/27 5中山78R 4着/16頭+0.7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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
5	ラッキーダイヤ	黒岩	実88.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/11 2小倉54R 11着/16頭+2.7秒 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
6	トゥデイイズザデイ	▲井上	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉71R 8着/12頭+2.3秒 04/12 1福島211R 13着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神611R 11着/13頭+1.7秒 09/28 4阪神911R 9着/12頭+0.8秒 08/09 2新潟57R 9着/13頭+0.8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 10.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
7	グロリアラウス	小牧加	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/14 3東京411R 10着/13頭+1.1秒 05/10 1新潟411R 4着/14頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 12着/18頭+1.2秒 12/27 5阪神711R 12着/16頭+1.4秒 11/29 5東京711R 4着/18頭+0.2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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	インターステラ	江田勇	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/26 3京都24R 9着/14頭+2.8秒 03/15 1阪神84R 3着/14頭+0.2秒 02/21 1小倉94R 5着/12頭+1.1秒 01/11 1京都44R 11着/14頭+7.9秒 11/24 3福島64R 10着/14頭+3.3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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ウインシュクラン	上野	実3.3	◎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走平均10.0着と低調／前走2着）
前5走 07/12 1函館1011R 13着/14頭+3.4秒 04/12 1福島211R 15着/15頭+41.8秒 02/21 1小倉94R 4着/12頭+0.8秒 01/31 1小倉35R 3着/10頭+2.2秒 11/29 4京都74R 5着/9頭+1.2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 10.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

ニシノブレイゼスト

騎手五十嵐

11.2倍

AI の勝率12%損益の分かれ目9%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.2倍）を上回り、期待値 +34% 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（5着）

出走馬全9頭

◎9

ウインシュクラン

上野

3.3倍

勝率 21%

›

○6

トゥデイイズザデイ

▲井上

3.5倍

勝率 21%

›

▲3

サラフィエル

大江圭

4.0倍

勝率 15%

›

△7

グロリアラウス

小牧加

4.5倍

勝率 15%

›

△4

ニシノブレイゼスト

五十嵐

11.2倍

勝率 12%

›

△8

インターステラ

江田勇

19.9倍

勝率 6%

›

▽1

ノーブルスカイ

小野寺

21.1倍

勝率 4%

›

▽2

エナジーグラン

難波

73.4倍

対象外勝率 3%

›

▽5

ラッキーダイヤ

黒岩

88.8倍

対象外勝率 2%

›

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 ニシノブレイゼスト実11.2倍期待値 +34% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中5着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 ニシノブレイゼスト実11.2倍期待値 +34% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

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