大井 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 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シーキングザバース	石川駿（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井5R 10着/11頭 06/11 大井4R 13着/14頭+0.0秒 05/22 大井4R 12着/16頭 05/01 大井2R 11着/13頭+2.7秒 04/17 大井5R 9着/9頭+2.8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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 期待値 -89% ※ 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	コスモスフレイバー	西啓太（大井）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV-31% 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100%と好調／前走勝利の勢い／273日ぶりの実戦）
前5走 10/23 大井3R 1着/5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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 273日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 96.7% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.5% / 期待値 -32% ※ 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	バブリーショーコー推奨	安藤洋（大井）	実16.4	B▲ A△勝率10% EV+64% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 07/02 大井4R 4着/13頭+2.0秒 06/11 大井4R 8着/14頭 05/21 大井4R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井1R 10着/10頭+2.3秒 04/15 大井4R 3着/10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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
4	テールヴェール先行	藤本現（大井）	実16.4	B△ A△勝率8% EV+30% 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）
前5走 06/29 大井1R 1着/12頭 02/16 大井5R 4着/13頭+2.2秒 01/26 大井5R 5着/13頭+1.8秒 12/24 大井5R 7着/11頭+2.3秒 12/01 大井5R 9着/10頭+4.0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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
5	ピューナー	杉山海（大井）	実1.6	B△ A▲勝率10% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/02 大井4R 9着/13頭+0.0秒 06/11 大井4R 3着/14頭+1.0秒 05/22 大井2R 8着/15頭 04/17 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/26 大井5R 10着/12頭+3.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 62.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -84% ※ 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	クリノエーデル先行	達城龍（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-84% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井3R 5着/8頭 05/22 大井2R 12着/15頭 04/30 大井2R 12着/12頭+1.9秒 04/17 大井2R 9着/11頭+3.1秒 03/25 大井2R 2着/10頭+0.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 -84% ※ 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	フラワーキングエス	中村尚（大井）	実32.8	B× A▽勝率4% EV+29% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 12着/16頭 06/11 大井4R 11着/14頭 05/22 大井3R 12着/12頭+4.0秒 05/01 大井2R 13着/13頭+4.3秒 04/17 大井3R 12着/14頭+2.2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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.9% / 期待値 +29% ※ 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	ローレンモンブラン	江里裕（大井）	実32.8	B○ A○勝率15% EV+407% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井3R 4着/8頭+0.0秒 06/08 大井4R 1着/10頭 05/20 大井4R 8着/14頭 04/27 大井4R 5着/11頭+1.5秒 12/25 大井5R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.5% / 期待値 +407% ※ 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	シーフレッシュ	佐野遥（川崎）	推定—	B× A×勝率7% EV-86% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0秒 04/30 大井3R 9着/10頭+5.2秒 04/13 大井6R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.4% / 期待値 -86% ※ 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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

コスモスフレイバー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+102%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ローレンモンブラン

32.8倍

EV -53%

▲A:△3バブリーショーコー

16.4倍

EV -83%

出走馬全9頭

◎A:◎2

コスモスフレイバー

西啓太（大井）

2.1倍

+102%

›

○A:○8

ローレンモンブラン

江里裕（大井）

32.8倍

-53%

›

▲A:△3

バブリーショーコー

安藤洋（大井）

16.4倍

-83%

›

△A:△6

クリノエーデル

達城龍（大井）

—

›

△A:▲5

ピューナー

杉山海（大井）

1.6倍

-99%

›

△A:△4

テールヴェール

藤本現（大井）

16.4倍

-99%

›

×A:×1

シーキングザバース

石川駿（大井）

—

›

×A:×9

シーフレッシュ

佐野遥（川崎）

—

›

×A:▽7

フラワーキングエス

中村尚（大井）

32.8倍

-99%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 バブリーショーコー実16.4倍期待値 -84%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シーキングザバース	石川駿（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/03 大井5R 10着/11頭 06/11 大井4R 13着/14頭+0.0秒 05/22 大井4R 12着/16頭 05/01 大井2R 11着/13頭+2.7秒 04/17 大井5R 9着/9頭+2.8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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	コスモスフレイバー	西啓太（大井）	実2.1	🌟◎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100%と好調／前走勝利の勢い／273日ぶりの実戦）
前5走 10/23 大井3R 1着/5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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 273日休養明け × 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 32.5% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	バブリーショーコー推奨	安藤洋（大井）	実16.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 07/02 大井4R 4着/13頭+2.0秒 06/11 大井4R 8着/14頭 05/21 大井4R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井1R 10着/10頭+2.3秒 04/15 大井4R 3着/10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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	テールヴェール先行	藤本現（大井）	実16.4	△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）
前5走 06/29 大井1R 1着/12頭 02/16 大井5R 4着/13頭+2.2秒 01/26 大井5R 5着/13頭+1.8秒 12/24 大井5R 7着/11頭+2.3秒 12/01 大井5R 9着/10頭+4.0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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ピューナー	杉山海（大井）	実1.6	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/02 大井4R 9着/13頭+0.0秒 06/11 大井4R 3着/14頭+1.0秒 05/22 大井2R 8着/15頭 04/17 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/26 大井5R 10着/12頭+3.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
6	クリノエーデル先行	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井3R 5着/8頭 05/22 大井2R 12着/15頭 04/30 大井2R 12着/12頭+1.9秒 04/17 大井2R 9着/11頭+3.1秒 03/25 大井2R 2着/10頭+0.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% ※ 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。
7	フラワーキングエス	中村尚（大井）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 12着/16頭 06/11 大井4R 11着/14頭 05/22 大井3R 12着/12頭+4.0秒 05/01 大井2R 13着/13頭+4.3秒 04/17 大井3R 12着/14頭+2.2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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (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。
8	ローレンモンブラン	江里裕（大井）	実32.8	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井3R 4着/8頭+0.0秒 06/08 大井4R 1着/10頭 05/20 大井4R 8着/14頭 04/27 大井4R 5着/11頭+1.5秒 12/25 大井5R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +407% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.5% (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。
9	シーフレッシュ	佐野遥（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0秒 04/30 大井3R 9着/10頭+5.2秒 04/13 大井6R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コスモスフレイバー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ローレンモンブラン

32.8倍

EV +407%

▲5ピューナー

1.6倍

EV -83%

出走馬全9頭

◎2

コスモスフレイバー

西啓太（大井）

2.1倍

-31%

›

○8

ローレンモンブラン

江里裕（大井）

32.8倍

+407%

›

▲5

ピューナー

杉山海（大井）

1.6倍

-83%

›

△3

バブリーショーコー

安藤洋（大井）

16.4倍

+64%

›

△4

テールヴェール

藤本現（大井）

16.4倍

+30%

›

△6

クリノエーデル

達城龍（大井）

—

›

×9

シーフレッシュ

佐野遥（川崎）

—

›

×1

シーキングザバース

石川駿（大井）

—

›

▽7

フラワーキングエス

中村尚（大井）

32.8倍

+29%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 バブリーショーコー実16.4倍期待値 +64%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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