小倉 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アマノガワギンガ |
中井 |
実141.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+907% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +930% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +907% ※ 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 |
ワンダーリュクス |
▲森田 |
実38.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+173% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +174% ※ 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 |
ムーヴザニードル |
長岡 |
実98.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+600% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +616% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +600% ※ 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 |
クラリノ |
富田 |
実61.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+336% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +336% ※ 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 |
サンライズマシュー |
国分恭 |
実86.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+515% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +529% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +516% ※ 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 |
ジリアート |
◇今村 |
実4.7 |
B○ A○勝率7% EV-66% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 21.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -66% ※ 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 |
チヨ |
☆田山 |
実6.1 |
B△ A△勝率7% EV-56% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 16.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -56% ※ 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 |
ゴールデンテティス |
加藤 |
実9.0 |
B△ A△勝率7% EV-35% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.3% (オッズ暗示: 11.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -36% ※ 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 |
ヒロウッドテール |
鮫島良 |
実38.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+176% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +176% ※ 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 |
メイショウツキヨ |
△柴田裕 |
実114.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+719% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +606% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +719% ※ 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 |
エイシンミスリル |
幸 |
実11.1 |
B▽ A△勝率7% EV-20% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 12 |
ネッカーズルム |
高杉 |
実5.2 |
B▲ A▲勝率7% EV-62% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.3% (オッズ暗示: 19.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -63% ※ 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 |
シュプリームレルム |
西村淳 |
実2.8 |
B× A×勝率7% EV-80% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 35.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -80% ※ 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。 |
| 14 |
ジージージェット |
吉村 |
実33.8 |
B△ A▽勝率7% EV+141% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +141% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全14頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 35.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -80%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 21.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -66%
×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
7.3% (オッズ暗示: 19.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.1% / 期待値 -63%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 16.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -56%
×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
7.3% (オッズ暗示: 11.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -36%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+146% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +141%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+179% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +174%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+182% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +176%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+346% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +336%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+529% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +516%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+616% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +600%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+930% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +907%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 9.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -21%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+606% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +719%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アマノガワギンガ |
中井 |
実141.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +907% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 2 |
ワンダーリュクス |
▲森田 |
実38.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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 |
ムーヴザニードル |
長岡 |
実98.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +600% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 |
クラリノ |
富田 |
実61.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +336% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。 |
| 5 |
サンライズマシュー |
国分恭 |
実86.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +515% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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 |
ジリアート |
◇今村 |
実4.7 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 7 |
チヨ |
☆田山 |
実6.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。 |
| 8 |
ゴールデンテティス |
加藤 |
実9.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。 |
| 9 |
ヒロウッドテール |
鮫島良 |
実38.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。 |
| 10 |
メイショウツキヨ |
△柴田裕 |
実114.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +719% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 11 |
エイシンミスリル |
幸 |
実11.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。 |
| 12 |
ネッカーズルム |
高杉 |
実5.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 13 |
シュプリームレルム |
西村淳 |
実2.8 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。 |
| 14 |
ジージージェット |
吉村 |
実33.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全14頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 35.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 21.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 19.2%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 16.4%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 11.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 9.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+141% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 3.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+173% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+176% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+336% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+515% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+600% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+719% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+907% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。
