函館 6R 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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスチヴマリアンヌ	▲大久保	実35.0	B▽ A△勝率9% EV+218% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 10着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 10着/18頭+1.1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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +218% ※ 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	サクセスブルー	☆舟山	実60.9	B▽ A△勝率9% EV+453% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 12/13 5中山35R 6着/13頭+0.8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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +454% ※ 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	シンエンドーツダ	原田和	実11.0	B△ A▽勝率9% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉41R 6着/16頭+1.6秒 01/04 1中山12R 5着/13頭+3.0秒 12/13 5中山34R 7着/16頭+1.3秒 11/23 5東京53R 13着/17頭+2.0秒 08/10 2新潟61R 8着/18頭+1.1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 4.3着 AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 -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	ヤマメイッカ	佐々木	実10.3	B△ A▽勝率9% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山43R 14着/16頭+5.0秒 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 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。
5	ゴールデンダガー	横山和	実2.9	B× A▲勝率9% EV-73% 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
前5走 02/01 1小倉46R 4着/18頭+0.2秒 12/14 5中山43R 5着/18頭+1.8秒 11/23 5東京55R 3着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 34.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -74% ※ 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	ライトアファイア	横山武	実10.9	B△ A○勝率9% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／308日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4中山13R 3着/9頭+1.1秒 08/03 2新潟42R 6着/15頭+2.3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 4.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 308日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.4% / 期待値 +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	モロノカガヤキ	丹内	実4.9	B▲ A△勝率9% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／76日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山63R 3着/16頭+0.1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 3.0着 (安定) × 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 9.1% (オッズ暗示: 20.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 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	ブライトラン	嶋田	実46.4	B▽ A▽勝率9% EV+316% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/21 5中京61R 12着/16頭+3.5秒 11/30 5東京81R 10着/16頭+1.5秒 08/30 2札幌32R 6着/7頭+2.1秒 08/24 2札幌25R 8着/11頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +316% ※ 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	チリンドリ	松本	実3.6	B○ A×勝率9% EV-66% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回5日函館3R 2着/12頭+5.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 27.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.4% / 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。
10	ゲレイロ推奨	★河原田	実17.8	B▽ A▽勝率9% EV+59% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1京都82R 11着/14頭+1.0秒 12/28 5阪神82R 16着/17頭+1.6秒 11/08 4京都16R 6着/11頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +60% ※ 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	ラヴィレット推奨	△鷲頭	実28.1	B▽ A▽勝率9% EV+151% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ28.1倍で期待値+155%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +155% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +152% ※ 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の本命

AI評価1位Aモデル ▲

ゴールデンダガー

騎手横山和

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×9チリンドリ

3.6倍

EV -67%

▲A:△7モロノカガヤキ

4.9倍

EV -55%

出走馬全11頭

×A:▲5

ゴールデンダガー

横山和

2.9倍

-73%

›

○A:×9

チリンドリ

松本

3.6倍

-67%

›

▲A:△7

モロノカガヤキ

丹内

4.9倍

-55%

›

△A:▽4

ヤマメイッカ

佐々木

10.3倍

-6%

›

△A:○6

ライトアファイア

横山武

10.9倍

›

△A:▽3

シンエンドーツダ

原田和

11.0倍

+0%

›

▽A:▽10

ゲレイロ

★河原田

17.8倍

+61%

›

▽A:▽11

ラヴィレット

△鷲頭

28.1倍

+155%

›

▽A:△1

ミスチヴマリアンヌ

▲大久保

35.0倍

+218%

›

▽A:▽8

ブライトラン

嶋田

46.4倍

+321%

›

▽A:△2

サクセスブルー

☆舟山

60.9倍

+453%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 10 ゲレイロ実17.8倍期待値 +59% 推奨 11.2〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 ラヴィレット実28.1倍期待値 +155% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 10 ゲレイロ実17.8倍期待値 +61% 推奨 11.0〜30.0倍 200円

※ 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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスチヴマリアンヌ	▲大久保	実35.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 10着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 10着/18頭+1.1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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
2	サクセスブルー	☆舟山	実60.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 12/13 5中山35R 6着/13頭+0.8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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
3	シンエンドーツダ	原田和	実11.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉41R 6着/16頭+1.6秒 01/04 1中山12R 5着/13頭+3.0秒 12/13 5中山34R 7着/16頭+1.3秒 11/23 5東京53R 13着/17頭+2.0秒 08/10 2新潟61R 8着/18頭+1.1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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	ヤマメイッカ	佐々木	実10.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山43R 14着/16頭+5.0秒 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
5	ゴールデンダガー	横山和	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 02/01 1小倉46R 4着/18頭+0.2秒 12/14 5中山43R 5着/18頭+1.8秒 11/23 5東京55R 3着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。
6	ライトアファイア	横山武	実10.9	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／308日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4中山13R 3着/9頭+1.1秒 08/03 2新潟42R 6着/15頭+2.3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 4.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 308日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
7	モロノカガヤキ	丹内	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／76日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山63R 3着/16頭+0.1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 3.0着 (安定) × 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 9.1% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ブライトラン	嶋田	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/21 5中京61R 12着/16頭+3.5秒 11/30 5東京81R 10着/16頭+1.5秒 08/30 2札幌32R 6着/7頭+2.1秒 08/24 2札幌25R 8着/11頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
9	チリンドリ	松本	実3.6	×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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回5日函館3R 2着/12頭+5.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
10	ゲレイロ推奨	★河原田	実17.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1京都82R 11着/14頭+1.0秒 12/28 5阪神82R 16着/17頭+1.6秒 11/08 4京都16R 6着/11頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
11	ラヴィレット推奨	△鷲頭	実28.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ28.1倍で期待値+151%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

チリンドリ

騎手松本

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ライトアファイア

10.9倍

EV +2%

▲5ゴールデンダガー

2.9倍

EV -73%

出走馬全11頭

×9

チリンドリ

松本

3.6倍

-66%

›

○6

ライトアファイア

横山武

10.9倍

+2%

›

▲5

ゴールデンダガー

横山和

2.9倍

-73%

›

△1

ミスチヴマリアンヌ

▲大久保

35.0倍

+218%

›

△2

サクセスブルー

☆舟山

60.9倍

+453%

›

△7

モロノカガヤキ

丹内

4.9倍

-55%

›

▽4

ヤマメイッカ

佐々木

10.3倍

-7%

›

▽3

シンエンドーツダ

原田和

11.0倍

-1%

›

▽10

ゲレイロ

★河原田

17.8倍

+59%

›

▽11

ラヴィレット

△鷲頭

28.1倍

+151%

›

▽8

ブライトラン

嶋田

46.4倍

+316%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 10 ゲレイロ実17.8倍期待値 +59% 推奨 11.2〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 ラヴィレット実28.1倍期待値 +155% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 10 ゲレイロ実17.8倍期待値 +61% 推奨 11.0〜30.0倍 200円

※ 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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