函館 1R 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

1R 函館競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノギャルズ	横山琉	実109.8	B▽ A▽勝率8% EV+811% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 11/09 5東京23R 14着/18頭+1.3秒 08/03 2新潟44R 10着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +814% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.3% / 期待値 +811% ※ 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	クリコイーコ	★河原田	実80.3	B▽ A▽勝率8% EV+566% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 2 ◎ 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) +569% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +566% ※ 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	トリアングルレディ	☆長浜	実168.3	B▽ A▽勝率8% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉22R 13着/18頭+1.7秒 10/12 4東京44R 13着/16頭+2.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.3% / 期待値 +1297% ※ 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	ビタミンドロップ	丹内	実4.2	B○ A▲勝率8% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 期待値 -65% ※ 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	ヒューザー	◇古川奈	実73.2	B▽ A▽勝率8% EV+507% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 18着/18頭+3.3秒 09/06 4阪神16R 13着/13頭+12.0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 13.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +509% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +508% ※ 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	スイーヴル	武豊	実1.9	B× A○勝率8% EV-84% 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（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉31R 6着/14頭+1.0秒 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒 09/27 4阪神83R 10着/14頭+1.4秒 07/13 1函館105R 7着/7頭+2.2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 4.0着 × 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 8.3% (オッズ暗示: 52.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.3% / 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	マーゴットオネイロ	横山武	実5.4	B▲ A△勝率8% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 6着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟32R 10着/15頭+3.1秒 10/04 3京都13R 6着/16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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 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 8.3% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -55% ※ 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	アジーザム	北村友	実148.1	B▽ A▽勝率8% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/25 1小倉22R 15着/18頭+2.0秒 11/02 3京都115R 7着/15頭+0.9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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.3% / 期待値 +1129% ※ 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	ホワイトラバーズ	古川吉	実42.0	B▽ A▽勝率8% EV+248% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 02/01 2京都21R 7着/13頭+2.1秒 01/24 1小倉11R 10着/10頭+3.4秒 01/11 1京都42R 12着/16頭+2.5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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +249% ※ 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	スプリングドリーム	黛	実11.3	B△ A△勝率8% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山25R 14着/16頭+2.2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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 -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	ホウオウワイズ	佐々木	実24.0	B△ A◎勝率9% EV+108% 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）
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.7% / 期待値 +109% ※ 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	サンライズロイ	☆舟山	実9.6	B△ A△勝率8% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/31 1小倉31R 11着/14頭+1.3秒 10/18 4新潟15R 8着/15頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 -20% ※ 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 ○

スイーヴル

騎手武豊

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-84%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ビタミンドロップ

4.2倍

EV -65%

▲A:△7マーゴットオネイロ

5.4倍

EV -55%

出走馬全12頭

×A:○6

スイーヴル

武豊

1.9倍

-84%

›

○A:▲4

ビタミンドロップ

丹内

4.2倍

-65%

›

▲A:△7

マーゴットオネイロ

横山武

5.4倍

-55%

›

△A:△12

サンライズロイ

☆舟山

9.6倍

-20%

›

△A:△10

スプリングドリーム

黛

11.3倍

-5%

›

△A:◎11

ホウオウワイズ

佐々木

24.0倍

+100%

›

▽A:▽9

ホワイトラバーズ

古川吉

42.0倍

+250%

›

▽A:▽5

ヒューザー

◇古川奈

73.2倍

+509%

›

▽A:▽2

クリコイーコ

★河原田

80.3倍

+569%

›

▽A:▽1

ニシノギャルズ

横山琉

109.8倍

+814%

›

▽A:▽8

アジーザム

北村友

148.1倍

+999%

›

▽A:▽3

トリアングルレディ

☆長浜

168.3倍

+999%

›

💡 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）

1R 函館競馬場　発走 09:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノギャルズ	横山琉	実109.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 11/09 5東京23R 14着/18頭+1.3秒 08/03 2新潟44R 10着/13頭+1.9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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +811% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
2	クリコイーコ	★河原田	実80.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 2 ◎ 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) +566% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
3	トリアングルレディ	☆長浜	実168.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉22R 13着/18頭+1.7秒 10/12 4東京44R 13着/16頭+2.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	ビタミンドロップ	丹内	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ヒューザー	◇古川奈	実73.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 18着/18頭+3.3秒 09/06 4阪神16R 13着/13頭+12.0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 13.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +507% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	スイーヴル	武豊	実1.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉31R 6着/14頭+1.0秒 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒 09/27 4阪神83R 10着/14頭+1.4秒 07/13 1函館105R 7着/7頭+2.2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 4.0着 × 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 8.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
7	マーゴットオネイロ	横山武	実5.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 6着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟32R 10着/15頭+3.1秒 10/04 3京都13R 6着/16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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 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 8.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
8	アジーザム	北村友	実148.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/25 1小倉22R 15着/18頭+2.0秒 11/02 3京都115R 7着/15頭+0.9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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
9	ホワイトラバーズ	古川吉	実42.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 02/01 2京都21R 7着/13頭+2.1秒 01/24 1小倉11R 10着/10頭+3.4秒 01/11 1京都42R 12着/16頭+2.5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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +248% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	スプリングドリーム	黛	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山25R 14着/16頭+2.2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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
11	ホウオウワイズ	佐々木	実24.0	◎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8.0着と低調）
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	サンライズロイ	☆舟山	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/31 1小倉31R 11着/14頭+1.3秒 10/18 4新潟15R 8着/15頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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

ホウオウワイズ

騎手佐々木

単勝オッズ

24.0倍

AI期待値

+108%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6スイーヴル

1.9倍

EV -84%

▲4ビタミンドロップ

4.2倍

EV -65%

出走馬全12頭

◎11

ホウオウワイズ

佐々木

24.0倍

+108%

›

○6

スイーヴル

武豊

1.9倍

-84%

›

▲4

ビタミンドロップ

丹内

4.2倍

-65%

›

△7

マーゴットオネイロ

横山武

5.4倍

-55%

›

△12

サンライズロイ

☆舟山

9.6倍

-20%

›

△10

スプリングドリーム

黛

11.3倍

-6%

›

▽9

ホワイトラバーズ

古川吉

42.0倍

+248%

›

▽5

ヒューザー

◇古川奈

73.2倍

+507%

›

▽2

クリコイーコ

★河原田

80.3倍

+566%

›

▽1

ニシノギャルズ

横山琉

109.8倍

+811%

›

▽8

アジーザム

北村友

148.1倍

+999%

›

▽3

トリアングルレディ

☆長浜

168.3倍

+999%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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