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	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実17.2	B× A▽勝率3% EV-41% 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 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3秒 04/13 大井10R 12着/13頭+2.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 22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 3.4% / 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	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実5.6	B△ A△勝率11% EV-40% 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29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.7% / 期待値 -40% ※ 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	ミンナノブンモ追込	達城龍（大井）	実21.8	B× A△勝率6% EV+36% 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 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4秒 04/15 大井2R 5着/13頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ▽ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +37% ※ 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	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実25.3	B× A▽勝率3% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0秒 02/19 大井2R 8着/13頭+1.7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 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 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。
5	プレミアリッチ	小野俊（大井）	実93.0	B× A×勝率1% EV-51% 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 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0秒 04/27 大井9R 11着/13頭+3.8秒 04/16 大井12R 10着/10頭+12.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 31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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 22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 0.5% / 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。
6	テンポルバート先行	西啓太（大井）	実12.4	B△ A▲勝率12% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9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 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 8.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。
7	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実3.7	B🌟◎ A○勝率16% EV-41% 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20走で勝率5%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2秒 01/13 大井1R 5着/13頭+1.0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 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 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 86.0% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.7% / 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。
8	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実23.6	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（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
9	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実24.6	B× A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6秒 02/25 浦和1R 4着/12頭+0.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.3% / 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。
10	オルチャタ追込	石川駿（大井）	実123.5	B× A▽勝率0% EV-42% 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 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8秒 04/27 大井9R 10着/13頭+3.7秒 04/13 大井12R 12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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 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 22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 0.5% / 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。
11	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実22.5	B× A▽勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14頭+1.5秒 02/17 大井2R 1着/13頭勝利
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +32% ※ 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	アイアムイブシギン逃げ	西優哉（大井）	実3.6	B○ A◎勝率25% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2秒 03/24 大井1R 5着/13頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 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%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.1% / 期待値 -10% ※ 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	スマートシエラ逃げ	吉井章（大井）	実7.2	B▲ A△勝率11% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2秒 10/31 名古屋10R 3着/12頭+0.7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 8.0着 (不振) × 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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け × 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 2.2% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 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。
14	エルモッソペンドロ自在	東原悠（大井）	実55.6	B× A▽勝率1% EV-48% 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 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2秒 11/10 大井3R 7着/13頭+2.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 22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 0.9% / 期待値 -49% ※ 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 ○

フィリピーヌ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+218%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎12アイアムイブシギン

3.6倍

EV -66%

▲A:△13スマートシエラ

7.2倍

EV -83%

出走馬全14頭

◎A:○7

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

3.7倍

+218%

›

○A:◎12

アイアムイブシギン

西優哉（大井）

3.6倍

-66%

›

▲A:△13

スマートシエラ

吉井章（大井）

7.2倍

-83%

›

△A:▲6

テンポルバート

西啓太（大井）

12.4倍

-90%

›

△A:▽8

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

23.6倍

-86%

›

△A:△2

パンオショコラ

中村尚（大井）

5.6倍

-97%

›

×A:△3

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

21.8倍

-94%

›

×A:▽4

マキズシトイナ

杉山海（大井）

25.3倍

-93%

›

×A:▽9

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

24.6倍

-98%

›

×A:▽11

ゴッドモード

谷内貫（大井）

22.5倍

-99%

›

×A:▽1

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

17.2倍

-99%

›

×A:▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

55.6倍

-99%

›

×A:×5

プレミアリッチ

小野俊（大井）

93.0倍

-99%

›

×A:▽10

オルチャタ

石川駿（大井）

123.5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。

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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	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実17.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3秒 04/13 大井10R 12着/13頭+2.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 22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 3.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
2	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実5.6	△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29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ミンナノブンモ追込	達城龍（大井）	実21.8	△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 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4秒 04/15 大井2R 5着/13頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ▽ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0秒 02/19 大井2R 8着/13頭+1.7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 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し × 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 2.6% (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。
5	プレミアリッチ	小野俊（大井）	実93.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31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11.0着と低調）
前5走 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0秒 04/27 大井9R 11着/13頭+3.8秒 04/16 大井12R 10着/10頭+12.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 31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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 22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 0.5% (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	テンポルバート先行	西啓太（大井）	実12.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9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 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実3.7	○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5%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2秒 01/13 大井1R 5着/13頭+1.0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 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 118日休養明け × 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 15.7% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
8	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -20% (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。
9	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実24.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6秒 02/25 浦和1R 4着/12頭+0.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
10	オルチャタ追込	石川駿（大井）	実123.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8秒 04/27 大井9R 10着/13頭+3.7秒 04/13 大井12R 12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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 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 22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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実22.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14頭+1.5秒 02/17 大井2R 1着/13頭勝利
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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。
12	アイアムイブシギン逃げ	西優哉（大井）	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
前5走 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2秒 03/24 大井1R 5着/13頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.1% (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。
13	スマートシエラ逃げ	吉井章（大井）	実7.2	△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4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8.0着と低調）
前5走 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2秒 10/31 名古屋10R 3着/12頭+0.7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 8.0着 (不振) × 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 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	エルモッソペンドロ自在	東原悠（大井）	実55.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2秒 11/10 大井3R 7着/13頭+2.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アイアムイブシギン

騎手西優哉（大井）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7フィリピーヌ

3.7倍

EV -41%

▲6テンポルバート

12.4倍

EV +43%

出走馬全14頭

◎12

アイアムイブシギン

西優哉（大井）

3.6倍

-9%

›

○7

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

3.7倍

-41%

›

▲6

テンポルバート

西啓太（大井）

12.4倍

+43%

›

△13

スマートシエラ

吉井章（大井）

7.2倍

-20%

›

△2

パンオショコラ

中村尚（大井）

5.6倍

-40%

›

△3

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

21.8倍

+36%

›

▽11

ゴッドモード

谷内貫（大井）

22.5倍

+31%

›

▽8

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

23.6倍

-19%

›

▽1

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

17.2倍

-41%

›

▽4

マキズシトイナ

杉山海（大井）

25.3倍

-33%

›

▽9

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

24.6倍

-42%

›

▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

55.6倍

-48%

›

×5

プレミアリッチ

小野俊（大井）

93.0倍

-51%

›

▽10

オルチャタ

石川駿（大井）

123.5倍

-42%

›

💡 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。

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