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1400m ダート1400m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バーミーズルビー	東原悠（大井）	実72.0	B× A×勝率1% 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 07/02 大井8R 8着/13頭 06/11 大井9R 9着/14頭 05/20 大井10R 10着/12頭 04/29 大井5R 7着/11頭+1.1秒 04/16 大井5R 7着/14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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 0.5% / 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。
2	ダノンクルーザー逃げ	安藤洋（大井）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率54% EV-30% 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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/30 大井5R 1着/11頭 01/12 大井2R 1着/13頭勝利 12/30 大井1R 2着/10頭+0.1秒 12/04 大井1R 2着/10頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 52.5% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.7% / 期待値 -30% ※ 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	ポルトディタリー逃げ	和田譲（大井）	実22.3	B△ A△勝率4% EV-17% 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5走 07/02 大井6R 7着/12頭 06/09 大井5R 7着/11頭 05/18 大井6R 1着/14頭勝利 04/27 大井8R 6着/14頭+1.5秒 04/16 大井2R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 3.7% / 期待値 -18% ※ 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	カプチーノ先行	西啓太（大井）	実34.9	B× A△勝率2% EV-33% 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4R 6着/14頭 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5秒 04/14 大井6R 7着/10頭+1.1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 6.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 6位 / 勝率 1.9% / 期待値 -34% ※ 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	ウチュウノキボウ差し	高橋優（大井）	実67.2	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 07/01 大井5R 13着/14頭 01/28 大井7R 6着/13頭+1.6秒 01/14 大井7R 9着/12頭+1.6秒 12/26 大井5R 13着/13頭+2.6秒 12/03 大井8R 7着/15頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 13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 11位 / 勝率 0.8% / 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。
6	ピーエムドレミ逃げ	杉山海（大井）	推定—	B△ A×勝率2% EV-96% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井5R 6着/14頭 06/09 大井6R 2着/12頭 05/18 大井6R 2着/14頭+0.2秒 03/23 大井6R 6着/12頭+0.9秒 03/09 大井10R 3着/13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 3.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 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) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -96% ※ 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	シルフラ	佐野遥（川崎）	実23.8	B△ A△勝率3% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10頭+0.5秒 04/13 大井10R 3着/13頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.4% / 期待値 -19% ※ 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	チマル逃げ	鷹見陸（大井）	実10.0	B▲ A▲勝率11% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3秒 12/04 大井1R 1着/10頭勝利 11/11 大井1R 2着/10頭+0.3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 7走で勝率 29% (得意) ○ 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: 10.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
9	ミュークエンペラー追込	藤田凌（大井）	実150.3	B× A×勝率0% EV-52% 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9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0秒 04/16 大井4R 9着/11頭+4.0秒 03/25 大井4R 7着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22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 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 14位 / 勝率 0.3% / 期待値 -52% ※ 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	ラストフロンティア	木澤奨（大井）	実47.2	B× A×勝率1% 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6R 11着/12頭+1.0秒 06/09 大井5R 6着/11頭+0.0秒 05/20 大井8R 6着/11頭 04/29 大井4R 6着/12頭+1.7秒 04/14 大井5R 7着/14頭+2.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 40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) ▽ 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 10位 / 勝率 0.9% / 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	グランドターギー逃げ	野畑凌（川崎）	実74.8	B× A▽勝率1% EV-32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/01 大井4R 7着/14頭 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0秒 12/26 大井4R 5着/14頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -33% ※ 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	シャークル逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.0	B○ A○勝率20% EV-1% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率47% × オッズ5.0倍で期待値+136%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 06/09 大井5R 3着/11頭 04/13 大井10R 2着/13頭+0.1秒 01/14 大井1R 1着/13頭勝利 09/15 大井3R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 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。
13	アジアンゴールド差し	達城龍（大井）	実47.7	B× A▽勝率1% 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8R 10着/13頭 06/09 大井6R 3着/12頭 05/19 大井5R 5着/14頭+1.3秒 04/29 大井5R 8着/11頭+1.1秒 04/14 大井5R 13着/14頭+3.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 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 8位 / 勝率 1.5% / 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。
14	ゲイシール追込	石川駿（大井）	実206.3	B× A▽勝率0% EV-32% 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8R 9着/13頭+0.0秒 06/09 大井5R 10着/11頭 05/19 大井5R 13着/14頭+2.8秒 04/29 大井4R 12着/12頭+4.2秒 04/14 大井5R 12着/14頭+3.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.3% / 期待値 -33% ※ 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 ◎

ダノンクルーザー

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.3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

○A:○12シャークル

5.0倍

EV +136%

▲A:▲8チマル

10.0倍

EV -98%

出走馬全14頭

◎A:◎2

ダノンクルーザー

安藤洋（大井）

1.3倍

-31%

›

○A:○12

シャークル

笹川翼（大井）

5.0倍

+136%

›

▲A:▲8

チマル

鷹見陸（大井）

10.0倍

-98%

›

△A:△7

シルフラ

佐野遥（川崎）

23.8倍

-98%

›

△A:×6

ピーエムドレミ

杉山海（大井）

—

›

△A:△3

ポルトディタリー

和田譲（大井）

22.3倍

-99%

›

×A:▽11

グランドターギー

野畑凌（川崎）

74.8倍

-99%

›

×A:△4

カプチーノ

西啓太（大井）

34.9倍

-99%

›

×A:×10

ラストフロンティア

木澤奨（大井）

47.2倍

-99%

›

×A:▽13

アジアンゴールド

達城龍（大井）

47.7倍

-99%

›

×A:▽5

ウチュウノキボウ

高橋優（大井）

67.2倍

-99%

›

×A:×1

バーミーズルビー

東原悠（大井）

72.0倍

-99%

›

×A:×9

ミュークエンペラー

藤田凌（大井）

150.3倍

-99%

›

×A:▽14

ゲイシール

石川駿（大井）

206.3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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 シャークル実5.0倍期待値 +137% ❌不的中5着単勝 5.0倍

※ 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

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バーミーズルビー	東原悠（大井）	実72.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/02 大井8R 8着/13頭 06/11 大井9R 9着/14頭 05/20 大井10R 10着/12頭 04/29 大井5R 7着/11頭+1.1秒 04/16 大井5R 7着/14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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 0.5% (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。
2	ダノンクルーザー逃げ	安藤洋（大井）	実1.3	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/30 大井5R 1着/11頭 01/12 大井2R 1着/13頭勝利 12/30 大井1R 2着/10頭+0.1秒 12/04 大井1R 2着/10頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
3	ポルトディタリー逃げ	和田譲（大井）	実22.3	△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5走 07/02 大井6R 7着/12頭 06/09 大井5R 7着/11頭 05/18 大井6R 1着/14頭勝利 04/27 大井8R 6着/14頭+1.5秒 04/16 大井2R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	カプチーノ先行	西啓太（大井）	実34.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井4R 6着/14頭 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5秒 04/14 大井6R 7着/10頭+1.1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 6.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
5	ウチュウノキボウ差し	高橋優（大井）	実67.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井5R 13着/14頭 01/28 大井7R 6着/13頭+1.6秒 01/14 大井7R 9着/12頭+1.6秒 12/26 大井5R 13着/13頭+2.6秒 12/03 大井8R 7着/15頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 13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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ピーエムドレミ逃げ	杉山海（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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井5R 6着/14頭 06/09 大井6R 2着/12頭 05/18 大井6R 2着/14頭+0.2秒 03/23 大井6R 6着/12頭+0.9秒 03/09 大井10R 3着/13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 3.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% ※ 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	シルフラ	佐野遥（川崎）	実23.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10頭+0.5秒 04/13 大井10R 3着/13頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
8	チマル逃げ	鷹見陸（大井）	実10.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3秒 12/04 大井1R 1着/10頭勝利 11/11 大井1R 2着/10頭+0.3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 7走で勝率 29% (得意) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	ミュークエンペラー追込	藤田凌（大井）	実150.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5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9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0秒 04/16 大井4R 9着/11頭+4.0秒 03/25 大井4R 7着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22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 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
10	ラストフロンティア	木澤奨（大井）	実47.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40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6R 11着/12頭+1.0秒 06/09 大井5R 6着/11頭+0.0秒 05/20 大井8R 6着/11頭 04/29 大井4R 6着/12頭+1.7秒 04/14 大井5R 7着/14頭+2.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 40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) ▽ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
11	グランドターギー逃げ	野畑凌（川崎）	実74.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/01 大井4R 7着/14頭 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0秒 12/26 大井4R 5着/14頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	シャークル逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.0	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 06/09 大井5R 3着/11頭 04/13 大井10R 2着/13頭+0.1秒 01/14 大井1R 1着/13頭勝利 09/15 大井3R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
13	アジアンゴールド差し	達城龍（大井）	実47.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井8R 10着/13頭 06/09 大井6R 3着/12頭 05/19 大井5R 5着/14頭+1.3秒 04/29 大井5R 8着/11頭+1.1秒 04/14 大井5R 13着/14頭+3.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
14	ゲイシール追込	石川駿（大井）	実206.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は16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8R 9着/13頭+0.0秒 06/09 大井5R 10着/11頭 05/19 大井5R 13着/14頭+2.8秒 04/29 大井4R 12着/12頭+4.2秒 04/14 大井5R 12着/14頭+3.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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

ダノンクルーザー

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12シャークル

5.0倍

EV -1%

▲8チマル

10.0倍

EV +6%

出走馬全14頭

◎2

ダノンクルーザー

安藤洋（大井）

1.3倍

-30%

›

○12

シャークル

笹川翼（大井）

5.0倍

-1%

›

▲8

チマル

鷹見陸（大井）

10.0倍

+6%

›

△3

ポルトディタリー

和田譲（大井）

22.3倍

-17%

›

△7

シルフラ

佐野遥（川崎）

23.8倍

-19%

›

△4

カプチーノ

西啓太（大井）

34.9倍

-33%

›

×6

ピーエムドレミ

杉山海（大井）

—

›

▽13

アジアンゴールド

達城龍（大井）

47.7倍

-29%

›

▽11

グランドターギー

野畑凌（川崎）

74.8倍

-32%

›

×10

ラストフロンティア

木澤奨（大井）

47.2倍

-59%

›

▽5

ウチュウノキボウ

高橋優（大井）

67.2倍

-47%

›

×1

バーミーズルビー

東原悠（大井）

72.0倍

-63%

›

▽14

ゲイシール

石川駿（大井）

206.3倍

-32%

›

×9

ミュークエンペラー

藤田凌（大井）

150.3倍

-52%

›

💡 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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 シャークル実5.0倍期待値 -1% ❌不的中5着単勝 5.0倍

※ 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

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