大井 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジルクン逃げ	笹川翼（大井）	実7.0	B▲ A△勝率8% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭 05/19 大井4R 7着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 2着/10頭+0.3秒 04/13 大井8R 2着/12頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
2	クライトゥナイト逃げ	中村尚（大井）	実6.3	B× A○勝率18% EV+13% 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）
前5走 07/01 大井5R 2着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 8着/12頭 05/19 大井5R 6着/14頭+1.4秒 04/28 大井7R 14着/14頭+2.9秒 04/14 大井6R 5着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 期待値 +13% ※ 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	コンゴウ推奨	西啓太（大井）	実6.4	B△ A◎勝率23% EV+44% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／207日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/25 大井9R 1着/14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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 207日休養明け × 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 5.1% (オッズ暗示: 15.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.6% / 期待値 +45% ※ 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	リュウノワールド先行	高野誠（大井）	実11.8	B× A▽勝率5% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0秒 04/28 大井7R 7着/14頭+1.9秒 04/13 大井12R 3着/14頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 -46% ※ 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	キルコネクション逃げ	高橋優（大井）	実24.7	B× A×勝率1% EV-79% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒 04/28 大井7R 13着/14頭+2.7秒 04/13 大井12R 2着/14頭+0.0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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 期待値 -79% ※ 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	ミキノカラクリバコ自在	鷹見陸（大井）	実32.6	B× A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/30 大井5R 5着/11頭+0.0秒 06/08 大井8R 6着/12頭 05/18 大井6R 6着/14頭+1.5秒 04/29 大井2R 3着/13頭+1.0秒 04/16 大井2R 5着/11頭+1.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
7	プレインコート先行	菅原涼（大井）	実70.2	B× A×勝率1% EV-60% 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 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5秒 03/24 大井8R 10着/12頭+2.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 0.6% / 期待値 -61% ※ 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	イオリ自在	東原悠（大井）	実21.5	B× A×勝率1% EV-68% 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 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/18 川崎6R 4着/12頭+0.9秒 11/20 川崎5R 8着/12頭+1.0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 7.7着 (不振) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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 1.5% / 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。
9	ジャスミン	佐野遥（川崎）	実13.1	B△ A×勝率3% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井8R 6着/13頭 06/11 大井9R 8着/14頭 05/20 大井10R 2着/12頭 04/29 大井5R 11着/11頭+2.8秒 03/03 川崎8R 6着/11頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 4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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 -57% ※ 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	タカノドリーム	安藤洋（大井）	実14.2	B▽ A▽勝率4% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井8R 4着/13頭 06/11 大井9R 11着/14頭 05/20 大井10R 5着/12頭+1.0秒 04/29 大井5R 6着/11頭+0.7秒 04/16 大井6R 8着/14頭+1.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 期待値 -44% ※ 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	サヴォイア逃げ	藤田凌（大井）	実5.8	B○ A▲勝率18% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/30 大井6R 2着/14頭+5.0秒 06/08 大井9R 2着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 6着/13頭+1.7秒 09/02 大井12R 2着/12頭+0.4秒 08/11 大井11R 4着/13頭+0.2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 3.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.6% / 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。
12	ゴーディアンノット差し	新原周（川崎）	実8.5	B× A△勝率7% EV-43% 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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5秒 04/27 大井8R 7着/14頭+1.7秒 04/13 大井12R 7着/14頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 -43% ※ 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	エムオーナイナー先行	達城龍（大井）	実17.0	B△ A×勝率3% EV-52% 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 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13頭+0.8秒 04/16 大井3R 5着/11頭+1.2秒 03/26 大井3R 3着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% △ 距離適性同距離 45走で勝率 9% ○ 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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 5.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 期待値 -53% ※ 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	エスケイイーグル先行推奨	藤本現（大井）	実11.4	B◎ A△勝率8% EV-4% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率41% × オッズ11.4倍で期待値+366%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/02 大井8R 5着/13頭 06/11 大井9R 5着/14頭 05/19 大井5R 4着/14頭+1.1秒 04/28 大井7R 2着/14頭+1.0秒 04/16 大井3R 1着/11頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) +366% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -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

B推奨Aモデル △

エスケイイーグル

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

11.4倍

AI期待値

+366%

買い目

¥800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11サヴォイア

5.8倍

EV -23%

▲A:△1ジルクン

7.0倍

EV -7%

出走馬全14頭

◎A:△14

エスケイイーグル

藤本現（大井）

11.4倍

+366%

›

○A:▲11

サヴォイア

藤田凌（大井）

5.8倍

-23%

›

▲A:△1

ジルクン

笹川翼（大井）

7.0倍

-7%

›

△A:×13

エムオーナイナー

達城龍（大井）

17.0倍

+124%

›

△A:◎3

コンゴウ

西啓太（大井）

6.4倍

-67%

›

△A:×9

ジャスミン

佐野遥（川崎）

13.1倍

-33%

›

▽A:▽10

タカノドリーム

安藤洋（大井）

14.2倍

-27%

›

×A:○2

クライトゥナイト

中村尚（大井）

6.3倍

-87%

›

×A:▽4

リュウノワールド

高野誠（大井）

11.8倍

-88%

›

×A:△12

ゴーディアンノット

新原周（川崎）

8.5倍

-91%

›

×A:×5

キルコネクション

高橋優（大井）

24.7倍

-96%

›

×A:×6

ミキノカラクリバコ

鷹見陸（大井）

32.6倍

-95%

›

×A:×8

イオリ

東原悠（大井）

21.5倍

-99%

›

×A:×7

プレインコート

菅原涼（大井）

70.2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

単勝 3 コンゴウ実6.4倍期待値 -67% ❌不的中12着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 14 エスケイイーグル実11.4倍期待値 +367% ❌不的中5着単勝 11.4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

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジルクン逃げ	笹川翼（大井）	実7.0	△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8走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭 05/19 大井4R 7着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 2着/10頭+0.3秒 04/13 大井8R 2着/12頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (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。
2	クライトゥナイト逃げ	中村尚（大井）	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/01 大井5R 2着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 8着/12頭 05/19 大井5R 6着/14頭+1.4秒 04/28 大井7R 14着/14頭+2.9秒 04/14 大井6R 5着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	コンゴウ推奨	西啓太（大井）	実6.4	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／207日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/25 大井9R 1着/14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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 207日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	リュウノワールド先行	高野誠（大井）	実11.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0秒 04/28 大井7R 7着/14頭+1.9秒 04/13 大井12R 3着/14頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	キルコネクション逃げ	高橋優（大井）	実24.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒 04/28 大井7R 13着/14頭+2.7秒 04/13 大井12R 2着/14頭+0.0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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ミキノカラクリバコ自在	鷹見陸（大井）	実32.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/30 大井5R 5着/11頭+0.0秒 06/08 大井8R 6着/12頭 05/18 大井6R 6着/14頭+1.5秒 04/29 大井2R 3着/13頭+1.0秒 04/16 大井2R 5着/11頭+1.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	プレインコート先行	菅原涼（大井）	実70.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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9.0着と低調）
前5走 07/01 大井4R 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5秒 03/24 大井8R 10着/12頭+2.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	イオリ自在	東原悠（大井）	実21.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/01 大井5R 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/18 川崎6R 4着/12頭+0.9秒 11/20 川崎5R 8着/12頭+1.0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 7.7着 (不振) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	ジャスミン	佐野遥（川崎）	実13.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井8R 6着/13頭 06/11 大井9R 8着/14頭 05/20 大井10R 2着/12頭 04/29 大井5R 11着/11頭+2.8秒 03/03 川崎8R 6着/11頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 4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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	タカノドリーム	安藤洋（大井）	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井8R 4着/13頭 06/11 大井9R 11着/14頭 05/20 大井10R 5着/12頭+1.0秒 04/29 大井5R 6着/11頭+0.7秒 04/16 大井6R 8着/14頭+1.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
11	サヴォイア逃げ	藤田凌（大井）	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/30 大井6R 2着/14頭+5.0秒 06/08 大井9R 2着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 6着/13頭+1.7秒 09/02 大井12R 2着/12頭+0.4秒 08/11 大井11R 4着/13頭+0.2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 3.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ゴーディアンノット差し	新原周（川崎）	実8.5	△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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5秒 04/27 大井8R 7着/14頭+1.7秒 04/13 大井12R 7着/14頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
13	エムオーナイナー先行	達城龍（大井）	実17.0	×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 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13頭+0.8秒 04/16 大井3R 5着/11頭+1.2秒 03/26 大井3R 3着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% △ 距離適性同距離 45走で勝率 9% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
14	エスケイイーグル先行推奨	藤本現（大井）	実11.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/02 大井8R 5着/13頭 06/11 大井9R 5着/14頭 05/19 大井5R 4着/14頭+1.1秒 04/28 大井7R 2着/14頭+1.0秒 04/16 大井3R 1着/11頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (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。

🎯 AIの本命

A推奨

コンゴウ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

6.4倍

AI期待値

+44%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2クライトゥナイト

6.3倍

EV +13%

▲11サヴォイア

5.8倍

EV +2%

出走馬全14頭

◎3

コンゴウ

西啓太（大井）

6.4倍

+44%

›

○2

クライトゥナイト

中村尚（大井）

6.3倍

+13%

›

▲11

サヴォイア

藤田凌（大井）

5.8倍

+2%

›

△14

エスケイイーグル

藤本現（大井）

11.4倍

-4%

›

△1

ジルクン

笹川翼（大井）

7.0倍

-42%

›

△12

ゴーディアンノット

新原周（川崎）

8.5倍

-43%

›

▽4

リュウノワールド

高野誠（大井）

11.8倍

-46%

›

▽10

タカノドリーム

安藤洋（大井）

14.2倍

-44%

›

×9

ジャスミン

佐野遥（川崎）

13.1倍

-57%

›

×13

エムオーナイナー

達城龍（大井）

17.0倍

-52%

›

×8

イオリ

東原悠（大井）

21.5倍

-68%

›

×6

ミキノカラクリバコ

鷹見陸（大井）

32.6倍

-62%

›

×5

キルコネクション

高橋優（大井）

24.7倍

-79%

›

×7

プレインコート

菅原涼（大井）

70.2倍

-60%

›

💡 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

単勝 3 コンゴウ実6.4倍期待値 +45% ❌不的中12着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 14 エスケイイーグル実11.4倍期待値 -5% ❌不的中5着単勝 11.4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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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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