大井 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 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブッコワース	江里裕（大井）	実19.5	B△ A△勝率3% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2秒 04/15 大井1R 13着/14頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 18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: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.5% / 期待値 -50% ※ 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	ジャックオダモ	安藤洋（大井）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率59% EV-16% 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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 99.6% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 59.4% / 期待値 -17% ※ 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	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実26.4	B× A×勝率1% EV-64% 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2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭 05/20 大井3R 9着/14頭 04/29 大井2R 7着/13頭+1.6秒 04/16 大井2R 10着/11頭+2.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17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 1.3% / 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。
4	ブレイクルージュ先行	古岡勇（川崎）	実112.5	B× A×勝率0% EV-64% 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2R 11着/11頭+4.0秒 03/10 大井2R 13着/13頭+4.6秒 02/17 大井1R 13着/15頭+1.9秒 01/30 大井1R 12着/12頭+4.6秒 01/13 大井2R 13着/15頭+3.2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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18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 12位 / 勝率 0.3% / 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。
5	マハーギータ	東原悠（大井）	実92.3	B× A×勝率0% EV-56% 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2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭 04/29 大井2R 11着/13頭+2.7秒 04/17 大井1R 11着/13頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17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 11位 / 勝率 0.5% / 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。
6	アストラン自在	達城龍（大井）	実46.5	B× A▽勝率1% EV-47% 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1R 10着/14頭 06/10 大井1R 10着/14頭 05/19 大井1R 5着/13頭+0.9秒 04/28 大井1R 9着/11頭+1.0秒 04/15 大井1R 9着/14頭+1.5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 8.3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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18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 1.1% / 期待値 -47% ※ 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	ブライトゲイザー	中山遥（浦和）	実72.2	B× A▽勝率1% EV-36% 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2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭 04/30 大井1R 5着/14頭+1.9秒 04/15 大井1R 14着/14頭+3.0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 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 18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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
8	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実16.4	B△ A▲勝率6% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1秒 01/27 大井2R 2着/14頭+0.1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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 18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 3位 / 勝率 6.0% / 期待値 -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	スターオブウーノ追込	松崎正（大井）	実175.6	B× A×勝率0% EV-59% 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2R 10着/11頭 06/10 大井2R 13着/14頭 05/19 大井3R 9着/12頭+1.9秒 04/28 大井2R 13着/13頭+3.7秒 04/15 大井2R 13着/13頭+3.5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) × 当競馬場適性 38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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18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 13位 / 勝率 0.2% / 期待値 -59% ※ 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	リュウグウノユメ逃げ	菅原涼（大井）	実8.9	B▲ A△勝率5% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14頭 05/19 大井1R 9着/13頭+1.8秒 04/27 大井1R 5着/14頭+0.8秒 04/13 大井1R 11着/13頭+0.9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 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 17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 0.1% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 期待値 -51% ※ 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	ジコン先行	吉井章（大井）	実7.0	B○ A○勝率17% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（371日ぶりの実戦）
前5走 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9秒 05/20 大井8R 2着/12頭+0.4秒 01/27 大井9R 2着/14頭+0.4秒 01/13 大井6R 4着/11頭+2.4秒
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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 371日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.2% / 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	ソフィアトート追込	石川駿（大井）	実159.1	B× A×勝率0% EV-63% 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1R 11着/12頭+2.0秒 06/08 大井1R 11着/11頭 05/19 大井3R 12着/12頭+2.6秒 04/27 大井2R 12着/14頭+3.1秒 04/13 大井2R 12着/13頭+3.0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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 19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 14位 / 勝率 0.2% / 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	トウキョーバサラ先行	杉山海（大井）	実22.7	B× A△勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6秒 04/13 大井1R 6着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18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: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.6% / 期待値 -42% ※ 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	ブラントンアロー差し	谷内貫（大井）	実23.3	B△ A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2秒 04/15 大井2R 7着/13頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -48% ※ 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 ◎

ジャックオダモ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ジコン

7.0倍

EV -98%

▲A:△10リュウグウノユメ

8.9倍

EV -99%

出走馬全14頭

◎A:◎2

ジャックオダモ

安藤洋（大井）

1.4倍

+39%

›

○A:○11

ジコン

吉井章（大井）

7.0倍

-98%

›

▲A:△10

リュウグウノユメ

菅原涼（大井）

8.9倍

-99%

›

△A:▽14

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

23.3倍

-97%

›

△A:▲8

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

16.4倍

-99%

›

△A:△1

ブッコワース

江里裕（大井）

19.5倍

-99%

›

×A:△13

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

22.7倍

-99%

›

×A:×3

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

26.4倍

-99%

›

×A:▽6

アストラン

達城龍（大井）

46.5倍

-99%

›

×A:▽7

ブライトゲイザー

中山遥（浦和）

72.2倍

-99%

›

×A:×5

マハーギータ

東原悠（大井）

92.3倍

-99%

›

×A:×4

ブレイクルージュ

古岡勇（川崎）

112.5倍

-99%

›

×A:×12

ソフィアトート

石川駿（大井）

159.1倍

-99%

›

×A:×9

スターオブウーノ

松崎正（大井）

175.6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

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 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブッコワース	江里裕（大井）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2秒 04/15 大井1R 13着/14頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ジャックオダモ	安藤洋（大井）	実1.4	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 59.4% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
3	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実26.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/03 大井2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭 05/20 大井3R 9着/14頭 04/29 大井2R 7着/13頭+1.6秒 04/16 大井2R 10着/11頭+2.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 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 1.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	ブレイクルージュ先行	古岡勇（川崎）	実112.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/02 大井2R 11着/11頭+4.0秒 03/10 大井2R 13着/13頭+4.6秒 02/17 大井1R 13着/15頭+1.9秒 01/30 大井1R 12着/12頭+4.6秒 01/13 大井2R 13着/15頭+3.2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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
5	マハーギータ	東原悠（大井）	実92.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9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 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭 04/29 大井2R 11着/13頭+2.7秒 04/17 大井1R 11着/13頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	アストラン自在	達城龍（大井）	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/02 大井1R 10着/14頭 06/10 大井1R 10着/14頭 05/19 大井1R 5着/13頭+0.9秒 04/28 大井1R 9着/11頭+1.0秒 04/15 大井1R 9着/14頭+1.5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 8.3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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
7	ブライトゲイザー	中山遥（浦和）	実72.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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11.7着と低調）
前5走 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭 04/30 大井1R 5着/14頭+1.9秒 04/15 大井1R 14着/14頭+3.0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 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 18日の間隔 (理想的) × 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 0.9% (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。
8	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実16.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1秒 01/27 大井2R 2着/14頭+0.1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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
9	スターオブウーノ追込	松崎正（大井）	実175.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/02 大井2R 10着/11頭 06/10 大井2R 13着/14頭 05/19 大井3R 9着/12頭+1.9秒 04/28 大井2R 13着/13頭+3.7秒 04/15 大井2R 13着/13頭+3.5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) × 当競馬場適性 38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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
10	リュウグウノユメ逃げ	菅原涼（大井）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14頭 05/19 大井1R 9着/13頭+1.8秒 04/27 大井1R 5着/14頭+0.8秒 04/13 大井1R 11着/13頭+0.9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 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
11	ジコン先行	吉井章（大井）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（371日ぶりの実戦）
前5走 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9秒 05/20 大井8R 2着/12頭+0.4秒 01/27 大井9R 2着/14頭+0.4秒 01/13 大井6R 4着/11頭+2.4秒
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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 371日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
12	ソフィアトート追込	石川駿（大井）	実159.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/01 大井1R 11着/12頭+2.0秒 06/08 大井1R 11着/11頭 05/19 大井3R 12着/12頭+2.6秒 04/27 大井2R 12着/14頭+3.1秒 04/13 大井2R 12着/13頭+3.0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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 0.2% (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。
13	トウキョーバサラ先行	杉山海（大井）	実22.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6秒 04/13 大井1R 6着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
14	ブラントンアロー差し	谷内貫（大井）	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2秒 04/15 大井2R 7着/13頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジャックオダモ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ジコン

7.0倍

EV +20%

▲8アイトカコイトカ

16.4倍

EV -1%

出走馬全14頭

◎2

ジャックオダモ

安藤洋（大井）

1.4倍

-16%

›

○11

ジコン

吉井章（大井）

7.0倍

+20%

›

▲8

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

16.4倍

-1%

›

△10

リュウグウノユメ

菅原涼（大井）

8.9倍

-51%

›

△13

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

22.7倍

-41%

›

△1

ブッコワース

江里裕（大井）

19.5倍

-50%

›

▽14

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

23.3倍

-47%

›

×3

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

26.4倍

-64%

›

▽6

アストラン

達城龍（大井）

46.5倍

-47%

›

▽7

ブライトゲイザー

中山遥（浦和）

72.2倍

-36%

›

×5

マハーギータ

東原悠（大井）

92.3倍

-56%

›

×4

ブレイクルージュ

古岡勇（川崎）

112.5倍

-64%

›

×9

スターオブウーノ

松崎正（大井）

175.6倍

-59%

›

×12

ソフィアトート

石川駿（大井）

159.1倍

-63%

›

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