京都 7R 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

7R 京都競馬場発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビナハイバン	藤懸	実125.7	B▽ A▽勝率2% EV+120% 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走で勝率33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館512R 7着/10頭+1.4秒 06/21 1函館46R 1着/13頭勝利 05/16 3京都72R 8着/11頭+1.5秒 05/02 3京都32R 4着/15頭+1.5秒 02/28 1阪神32R 9着/14頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 +120% ※ 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	ジャカルタバオ推奨	浜中	実11.6	B△ A△勝率11% EV+32% 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／当競馬場3走で勝率33%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/17 3京都82R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 3着/16頭+0.1秒 03/28 1中京51R 5着/16頭+0.9秒 03/15 1中京21R 4着/16頭+1.2秒 12/13 5中京31R 11着/14頭+2.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.4% / 期待値 +33% ※ 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	エイシンマールス	荻野極	実2.9	B○ A◎勝率21% EV-39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/21 3阪神67R 2着/16頭+0.4秒 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1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 6.0着 × 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.9% / 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	アンクルブラック推奨	◇今村	実14.2	B△ A△勝率5% EV-22% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/17 2京都78R 1着/10頭勝利 02/22 1小倉94R 1着/13頭勝利 01/25 1小倉15R 1着/7頭勝利 12/07 7京都34R 3着/11頭+0.5秒 11/02 5東京18R 3着/8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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 519日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -22% ※ 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	ゴールドコット	角田和	実14.3	B▽ A▽勝率4% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/16 3京都72R 1着/11頭勝利 05/10 3京都63R 5着/12頭+0.6秒 04/26 3京都22R 11着/15頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 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。
6	シゲルオトヒメ	幸	実99.2	B▽ A▽勝率3% EV+171% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16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 05/23 3京都97R 12着/16頭+2.5秒 05/02 3京都36R 6着/11頭+1.0秒 04/11 2阪神57R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 2着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 11着/15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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 +172% ※ 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	タガノアルトゥーラ	吉村	実7.8	B△ A△勝率14% EV+10% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/11 2小倉59R 8着/11頭+1.8秒 06/20 3阪神57R 4着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.2% / 期待値 +11% ※ 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	バリオス	ルメール	実3.3	B◎ A○勝率21% EV-31% 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8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京411R 6着/6頭+0.3秒 07/11 2小倉59R 10着/11頭+2.2秒 04/04 3中山39R 9着/12頭+1.5秒 03/08 2中山411R 8着/10頭+0.9秒 01/31 2京都15R 1着/15頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.9% / 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。
9	ゴンタ	松若	実4.1	B▲ A▲勝率18% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 16.9% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.4% / 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。

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

ジャカルタバオ

騎手浜中

11.6倍

AI の勝率9%損益の分かれ目9%

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 11.6倍では期待値 +6% です。

賭け金の目安 ¥200（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（7着）

ほかの買い目: 4番アンクルブラック（14.2倍）

出走馬全9頭

◎A:○8

バリオス

ルメール

3.3倍

勝率 25%

›

○A:◎3

エイシンマールス

荻野極

2.9倍

勝率 19%

›

▲A:▲9

ゴンタ

松若

4.1倍

勝率 17%

›

△A:△7

タガノアルトゥーラ

吉村

7.8倍

勝率 13%

›

△A:△2

ジャカルタバオ

浜中

11.6倍

勝率 9%

›

△A:△4

アンクルブラック

◇今村

14.2倍

勝率 9%

›

▽A:▽5

ゴールドコット

角田和

14.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽6

シゲルオトヒメ

幸

99.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

ビナハイバン

藤懸

125.7倍

対象外勝率 1%

›

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 2 ジャカルタバオ実11.6倍期待値 +6% 推奨 11.0〜30.0倍 ¥200 不的中7着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 アンクルブラック実14.2倍期待値 +29% 推奨 11.0〜30.0倍 ¥100 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 京都競馬場発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビナハイバン	藤懸	実125.7	▽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走で勝率33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館512R 7着/10頭+1.4秒 06/21 1函館46R 1着/13頭勝利 05/16 3京都72R 8着/11頭+1.5秒 05/02 3京都32R 4着/15頭+1.5秒 02/28 1阪神32R 9着/14頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120%（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: 0.8%) ※ 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	ジャカルタバオ推奨	浜中	実11.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/17 3京都82R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 3着/16頭+0.1秒 03/28 1中京51R 5着/16頭+0.9秒 03/15 1中京21R 4着/16頭+1.2秒 12/13 5中京31R 11着/14頭+2.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	エイシンマールス	荻野極	実2.9	◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/21 3阪神67R 2着/16頭+0.4秒 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1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 6.0着 × 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 22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 20.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
4	アンクルブラック推奨	◇今村	実14.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/17 2京都78R 1着/10頭勝利 02/22 1小倉94R 1着/13頭勝利 01/25 1小倉15R 1着/7頭勝利 12/07 7京都34R 3着/11頭+0.5秒 11/02 5東京18R 3着/8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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 519日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
5	ゴールドコット	角田和	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/16 3京都72R 1着/11頭勝利 05/10 3京都63R 5着/12頭+0.6秒 04/26 3京都22R 11着/15頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 4.2% (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。
6	シゲルオトヒメ	幸	実99.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16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 05/23 3京都97R 12着/16頭+2.5秒 05/02 3京都36R 6着/11頭+1.0秒 04/11 2阪神57R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 2着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 11着/15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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +171%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
7	タガノアルトゥーラ	吉村	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/11 2小倉59R 8着/11頭+1.8秒 06/20 3阪神57R 4着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
8	バリオス	ルメール	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京411R 6着/6頭+0.3秒 07/11 2小倉59R 10着/11頭+2.2秒 04/04 3中山39R 9着/12頭+1.5秒 03/08 2中山411R 8着/10頭+0.9秒 01/31 2京都15R 1着/15頭勝利
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 8.3着 (不振) × 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 20.9% (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。
9	ゴンタ	松若	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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

ジャカルタバオ

騎手浜中

11.6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 ÷ 11.6倍）を上回り、期待値 +33% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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（7着）

ほかの買い目: 4番アンクルブラック（14.2倍）

出走馬全9頭

◎3

エイシンマールス

荻野極

2.9倍

勝率 21%

›

○8

バリオス

ルメール

3.3倍

勝率 21%

›

▲9

ゴンタ

松若

4.1倍

勝率 18%

›

△7

タガノアルトゥーラ

吉村

7.8倍

勝率 14%

›

△2

ジャカルタバオ

浜中

11.6倍

勝率 11%

›

△4

アンクルブラック

◇今村

14.2倍

勝率 5%

›

▽5

ゴールドコット

角田和

14.3倍

勝率 4%

›

▽6

シゲルオトヒメ

幸

99.2倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ビナハイバン

藤懸

125.7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 2 ジャカルタバオ実11.6倍期待値 +33% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中7着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 4 アンクルブラック実14.2倍期待値 -22% 推奨 18.3〜30.0倍 ¥100 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

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