大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パールペンダント自在	遠藤健（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 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12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 -92% ※ 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	ケイコウギュウゴ自在	野畑凌（川崎）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 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 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒 04/29 大井6R 6着/13頭+1.2秒 04/15 大井10R 13着/14頭+2.0秒
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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -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 3.7% / 期待値 -93% ※ 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	フォーティースター先行	矢野貴（大井）	推定—	B○ A○勝率16% EV-71% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/29 大井9R 3着/9頭 05/02 大井3R 2着/7頭+0.2秒 04/18 大井4R 4着/7頭+1.6秒 03/14 大井2R 2着/9頭+0.0秒 02/18 大井6R 1着/13頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.4% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.5% / 期待値 -72% ※ 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	キタノマティーニ逃げ	菅原涼（大井）	推定—	B△ A△勝率13% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 2着/14頭+0.6秒 03/12 大井8R 1着/11頭勝利 02/18 大井6R 2着/16頭+0.6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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.0% / 期待値 -76% ※ 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	インペリオ	安藤洋（大井）	推定—	B△ A△勝率12% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯20走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14頭 05/20 大井10R 6着/12頭 04/29 大井5R 3着/11頭+0.3秒 04/16 大井6R 4着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.0% / 期待値 -78% ※ 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	クチャモザクワジャ	笹川翼（大井）	推定—	B▲ A×勝率17% EV-69% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率39%と適性高／同距離帯22走で勝率41%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭 05/22 大井8R 3着/13頭 04/17 大井9R 3着/14頭+0.3秒 03/27 大井6R 4着/14頭+1.4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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 41% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.4% / 期待値 -69% ※ 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	ジーティーマジカル逃げ	藤田凌（大井）	推定—	B△ A▲勝率15% EV-72% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯8走で勝率25%／99日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1秒 03/11 大井10R 4着/13頭+0.6秒 02/20 大井9R 3着/15頭+0.2秒 09/18 大井3R 6着/11頭+1.6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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 -72% ※ 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	イロンデル先行	高野誠（大井）	実1.0	B🌟◎ A△勝率12% EV-88% 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（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/12 大井6R 1着/12頭 05/22 大井8R 4着/13頭 04/30 大井6R 1着/14頭勝利 04/16 大井6R 2着/14頭+0.0秒 03/09 大井12R 1着/14頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 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 1着 (勢い継続) × 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 59.1% (オッズ暗示: 100.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.7% / 期待値 -88% ※ 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	クレイジーフルーツ追込	谷内貫（大井）	推定—	B× A×勝率7% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は12走で勝ち無し／86日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井12R 8着/13頭+1.3秒 04/14 大井12R 5着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 4着/10頭+0.2秒 03/11 大井10R 10着/13頭+1.1秒 02/16 大井10R 11着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 -87% ※ 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 △

イロンデル

騎手高野誠（大井）

単勝オッズ

1.0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

○A:○3フォーティースター

—

EV —

▲A:×6クチャモザクワジャ

—

EV —

出走馬全9頭

◎A:△8

イロンデル

高野誠（大井）

1.0倍

-40%

›

○A:○3

フォーティースター

矢野貴（大井）

—

›

▲A:×6

クチャモザクワジャ

笹川翼（大井）

—

›

△A:△5

インペリオ

安藤洋（大井）

—

›

△A:△4

キタノマティーニ

菅原涼（大井）

—

›

△A:▲7

ジーティーマジカル

藤田凌（大井）

—

›

×A:×9

クレイジーフルーツ

谷内貫（大井）

—

›

×A:×1

パールペンダント

遠藤健（大井）

—

›

×A:×2

ケイコウギュウゴ

野畑凌（川崎）

—

›

💡 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。

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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）

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パールペンダント自在	遠藤健（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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% ※ 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。
2	ケイコウギュウゴ自在	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9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14.0着と低調）
前5走 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒 04/29 大井6R 6着/13頭+1.2秒 04/15 大井10R 13着/14頭+2.0秒
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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% ※ 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	フォーティースター先行	矢野貴（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/29 大井9R 3着/9頭 05/02 大井3R 2着/7頭+0.2秒 04/18 大井4R 4着/7頭+1.6秒 03/14 大井2R 2着/9頭+0.0秒 02/18 大井6R 1着/13頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% ※ 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	キタノマティーニ逃げ	菅原涼（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14走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 2着/14頭+0.6秒 03/12 大井8R 1着/11頭勝利 02/18 大井6R 2着/16頭+0.6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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% ※ 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	インペリオ	安藤洋（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯20走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14頭 05/20 大井10R 6着/12頭 04/29 大井5R 3着/11頭+0.3秒 04/16 大井6R 4着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% ※ 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	クチャモザクワジャ	笹川翼（大井）	推定—	×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（当競馬場23走で勝率39%と適性高／同距離帯22走で勝率41%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭 05/22 大井8R 3着/13頭 04/17 大井9R 3着/14頭+0.3秒 03/27 大井6R 4着/14頭+1.4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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 41% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% ※ 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。
7	ジーティーマジカル逃げ	藤田凌（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯8走で勝率25%／99日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1秒 03/11 大井10R 4着/13頭+0.6秒 02/20 大井9R 3着/15頭+0.2秒 09/18 大井3R 6着/11頭+1.6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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% ※ 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。
8	イロンデル先行	高野誠（大井）	実1.0	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/12 大井6R 1着/12頭 05/22 大井8R 4着/13頭 04/30 大井6R 1着/14頭勝利 04/16 大井6R 2着/14頭+0.0秒 03/09 大井12R 1着/14頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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	クレイジーフルーツ追込	谷内貫（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は12走で勝ち無し／86日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井12R 8着/13頭+1.3秒 04/14 大井12R 5着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 4着/10頭+0.2秒 03/11 大井10R 10着/13頭+1.1秒 02/16 大井10R 11着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クチャモザクワジャ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3フォーティースター

—

EV —

▲7ジーティーマジカル

—

EV —

出走馬全9頭

×6

クチャモザクワジャ

笹川翼（大井）

—

›

○3

フォーティースター

矢野貴（大井）

—

›

▲7

ジーティーマジカル

藤田凌（大井）

—

›

△4

キタノマティーニ

菅原涼（大井）

—

›

△5

インペリオ

安藤洋（大井）

—

›

△8

イロンデル

高野誠（大井）

1.0倍

-88%

›

×9

クレイジーフルーツ

谷内貫（大井）

—

›

×1

パールペンダント

遠藤健（大井）

—

›

×2

ケイコウギュウゴ

野畑凌（川崎）

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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