大井 11R 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

11R 大井競馬場サンタアニタトロフィー３上オープン重賞ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イーグルノワール自在	篠谷葵（船橋）	実178.3	B× A▽勝率0% EV-31% 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 08/27 船橋11R 9着/9頭+6.1秒 08/14 大井11R 6着/8頭+2.1秒 07/16 大井11R 5着/13頭+1.3秒 07/03 大井11R 4着/8頭+1.9秒 04/10 川崎10R 2着/9頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 5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 20% (好調) △ ローテーション 329日休養明け × 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 15位 / 勝率 0.4% / 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。
2	ソニックスター	笹川翼（大井）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率49% EV+12% 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3走で勝率67%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 06/09 大井11R 1着/14頭 04/28 大井11R 1着/16頭勝利 03/27 大井11R 2着/12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 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 59.9% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.9% / 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	フジユージーン先行	杉山海（大井）	実70.1	B× A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/02 大井11R 6着/10頭 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9秒 03/10 大井11R 11着/16頭+2.4秒 11/11 大井11R 3着/13頭+0.2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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -16% ※ 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	キエティスム逃げ	藤本現（大井）	実110.1	B× A▽勝率1% EV-27% 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 05/20 大井12R 10着/14頭 01/27 大井11R 4着/13頭+0.1秒 01/14 大井12R 13着/14頭+1.6秒 12/31 大井12R 2着/16頭+0.0秒 12/05 大井11R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.7% / 期待値 -27% ※ 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	ヨシノダイセン差し	和田譲（大井）	実13.4	B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率40%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 06/12 大井7R 1着/11頭 05/21 大井8R 3着/10頭 04/27 大井11R 1着/16頭勝利 08/13 大井11R 8着/12頭+3.3秒 06/12 大井11R 4着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -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。
6	ハデスキーパー差し	達城龍（大井）	実163.3	B× A▽勝率0% EV-31% 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 05/20 大井11R 8着/16頭 04/28 大井11R 6着/16頭+2.1秒 04/16 大井11R 11着/16頭+2.9秒 02/17 大井11R 9着/15頭+1.5秒 12/25 大井11R 9着/16頭+4.7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 36走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 47% × 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 0.4% / 期待値 -31% ※ 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	リコースパロー逃げ	矢野貴（大井）	実4.1	B○ A○勝率18% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 船橋11R 11着/13頭+3.8秒 03/31 船橋11R 3着/14頭+0.4秒 01/15 大井11R 1着/11頭勝利 12/24 浦和11R 1着/12頭勝利 03/26 大井11R 2着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 39.9% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 期待値 -27% ※ 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	サトノテンペスト逃げ	渡邊竜（笠松）	実29.2	B△ A×勝率1% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 07/02 大井11R 5着/10頭 06/11 大井11R 2着/12頭 03/10 大井11R 9着/16頭+1.9秒 11/11 大井11R 1着/13頭勝利 10/10 大井9R 2着/13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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
9	ランリョウオー先行	本橋孝（船橋）	実14.5	B× A△勝率4% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／前走2着）
前5走 07/09 川崎11R 2着/14頭+3.0秒 04/09 川崎11R 6着/14頭+2.1秒 01/22 船橋11R 9着/9頭+1.9秒 12/03 大井11R 12着/12頭+3.3秒 10/29 浦和11R 9着/10頭+2.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.6% / 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。
10	ベルダーイメル自在	本田重（船橋）	実107.5	B× A▽勝率1% EV+4% 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 03/10 大井11R 15着/16頭+2.7秒 01/29 名古屋11R 3着/12頭+0.3秒 01/14 大井11R 2着/11頭+1.1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 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 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 1.0% / 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。
11	ゴールドレガシー先行	吉原寛（金沢）	実15.9	B× A×勝率2% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井11R 10着/16頭+2.3秒 03/31 船橋11R 6着/14頭+1.3秒 01/03 川崎11R 3着/11頭+2.0秒 10/22 大井11R 1着/16頭勝利 07/16 大井11R 2着/13頭+0.3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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 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: 6.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 -68% ※ 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	ヒーローコール逃げ	安藤洋（大井）	実18.7	B△ A×勝率2% EV-67% 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／同馬場状態で勝率35%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1秒 02/04 川崎11R 3着/12頭+1.0秒 12/29 大井9R 13着/15頭+3.4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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 35% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90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 0.0% (オッズ暗示: 5.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -67% ※ 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	サヨノネイチヤ差し	西啓太（大井）	実5.5	B▲ A▲勝率10% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率63%と適性高／同距離帯8走で勝率75%／同馬場状態で勝率62%）
前5走 05/20 大井11R 2着/16頭+4.0秒 04/16 大井11R 12着/16頭+3.2秒 05/06 名古屋11R 8着/12頭+3.3秒 04/09 川崎11R 7着/13頭+1.8秒 12/29 大井9R 8着/10頭+2.1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 63% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 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。
14	バハルダール差し	鷹見陸（大井）	実77.8	B× A▽勝率1% EV-26% 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11R 2着/10頭 05/20 大井11R 14着/16頭 04/28 大井11R 9着/16頭+2.4秒 12/29 大井9R 14着/15頭+4.7秒 12/03 大井11R 5着/12頭+1.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 1.0% / 期待値 -26% ※ 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。
15	ミックファイア先行	野畑凌（川崎）	実20.8	B× A△勝率3% EV-39% 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55%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/04 園田11R 5着/10頭 05/20 大井11R 11着/16頭+1.0秒 04/16 大井11R 6着/16頭+1.7秒 12/03 大井11R 7着/12頭+2.1秒 11/03 船橋11R 11着/13頭+5.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -39% ※ 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 ◎

ソニックスター

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7リコースパロー

4.1倍

EV +63%

▲A:▲13サヨノネイチヤ

5.5倍

EV -99%

出走馬全15頭

◎A:◎2

ソニックスター

笹川翼（大井）

2.3倍

+37%

›

○A:○7

リコースパロー

矢野貴（大井）

4.1倍

+63%

›

▲A:▲13

サヨノネイチヤ

西啓太（大井）

5.5倍

-99%

›

△A:×12

ヒーローコール

安藤洋（大井）

18.7倍

-99%

›

△A:×8

サトノテンペスト

渡邊竜（笠松）

29.2倍

-98%

›

△A:△5

ヨシノダイセン

和田譲（大井）

13.4倍

-99%

›

×A:△9

ランリョウオー

本橋孝（船橋）

14.5倍

-99%

›

×A:×11

ゴールドレガシー

吉原寛（金沢）

15.9倍

-99%

›

×A:△15

ミックファイア

野畑凌（川崎）

20.8倍

-99%

›

×A:▽3

フジユージーン

杉山海（大井）

70.1倍

-99%

›

×A:▽14

バハルダール

鷹見陸（大井）

77.8倍

-99%

›

×A:▽10

ベルダーイメル

本田重（船橋）

107.5倍

-99%

›

×A:▽4

キエティスム

藤本現（大井）

110.1倍

-99%

›

×A:▽6

ハデスキーパー

達城龍（大井）

163.3倍

-99%

›

×A:▽1

イーグルノワール

篠谷葵（船橋）

178.3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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

11R 大井競馬場サンタアニタトロフィー３上オープン重賞ダ1600m ダート1600m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イーグルノワール自在	篠谷葵（船橋）	実178.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／329日ぶりの実戦）
前5走 08/27 船橋11R 9着/9頭+6.1秒 08/14 大井11R 6着/8頭+2.1秒 07/16 大井11R 5着/13頭+1.3秒 07/03 大井11R 4着/8頭+1.9秒 04/10 川崎10R 2着/9頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 5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 20% (好調) △ ローテーション 329日休養明け × 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 0.4% (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。
2	ソニックスター	笹川翼（大井）	実2.3	🌟◎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3走で勝率67%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 06/09 大井11R 1着/14頭 04/28 大井11R 1着/16頭勝利 03/27 大井11R 2着/12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 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
3	フジユージーン先行	杉山海（大井）	実70.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/02 大井11R 6着/10頭 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9秒 03/10 大井11R 11着/16頭+2.4秒 11/11 大井11R 3着/13頭+0.2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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
4	キエティスム逃げ	藤本現（大井）	実110.1	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井12R 10着/14頭 01/27 大井11R 4着/13頭+0.1秒 01/14 大井12R 13着/14頭+1.6秒 12/31 大井12R 2着/16頭+0.0秒 12/05 大井11R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	ヨシノダイセン差し	和田譲（大井）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率40%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 06/12 大井7R 1着/11頭 05/21 大井8R 3着/10頭 04/27 大井11R 1着/16頭勝利 08/13 大井11R 8着/12頭+3.3秒 06/12 大井11R 4着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ハデスキーパー差し	達城龍（大井）	実163.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率36%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／同馬場状態で勝率47%）
前5走 05/20 大井11R 8着/16頭 04/28 大井11R 6着/16頭+2.1秒 04/16 大井11R 11着/16頭+2.9秒 02/17 大井11R 9着/15頭+1.5秒 12/25 大井11R 9着/16頭+4.7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 36走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 47% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
7	リコースパロー逃げ	矢野貴（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 船橋11R 11着/13頭+3.8秒 03/31 船橋11R 3着/14頭+0.4秒 01/15 大井11R 1着/11頭勝利 12/24 浦和11R 1着/12頭勝利 03/26 大井11R 2着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	サトノテンペスト逃げ	渡邊竜（笠松）	実29.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 07/02 大井11R 5着/10頭 06/11 大井11R 2着/12頭 03/10 大井11R 9着/16頭+1.9秒 11/11 大井11R 1着/13頭勝利 10/10 大井9R 2着/13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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	ランリョウオー先行	本橋孝（船橋）	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／前走2着）
前5走 07/09 川崎11R 2着/14頭+3.0秒 04/09 川崎11R 6着/14頭+2.1秒 01/22 船橋11R 9着/9頭+1.9秒 12/03 大井11R 12着/12頭+3.3秒 10/29 浦和11R 9着/10頭+2.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.6% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
10	ベルダーイメル自在	本田重（船橋）	実107.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（134日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 03/10 大井11R 15着/16頭+2.7秒 01/29 名古屋11R 3着/12頭+0.3秒 01/14 大井11R 2着/11頭+1.1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 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	ゴールドレガシー先行	吉原寛（金沢）	実15.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井11R 10着/16頭+2.3秒 03/31 船橋11R 6着/14頭+1.3秒 01/03 川崎11R 3着/11頭+2.0秒 10/22 大井11R 1着/16頭勝利 07/16 大井11R 2着/13頭+0.3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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ヒーローコール逃げ	安藤洋（大井）	実18.7	×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／同馬場状態で勝率35%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 04/23 浦和11R 3着/12頭+0.4秒 04/16 大井11R 4着/16頭+1.3秒 02/17 大井11R 2着/15頭+0.1秒 02/04 川崎11R 3着/12頭+1.0秒 12/29 大井9R 13着/15頭+3.4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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 35% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90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 1.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
13	サヨノネイチヤ差し	西啓太（大井）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率63%と適性高／同距離帯8走で勝率75%／同馬場状態で勝率62%）
前5走 05/20 大井11R 2着/16頭+4.0秒 04/16 大井11R 12着/16頭+3.2秒 05/06 名古屋11R 8着/12頭+3.3秒 04/09 川崎11R 7着/13頭+1.8秒 12/29 大井9R 8着/10頭+2.1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 63% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
14	バハルダール差し	鷹見陸（大井）	実77.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 07/02 大井11R 2着/10頭 05/20 大井11R 14着/16頭 04/28 大井11R 9着/16頭+2.4秒 12/29 大井9R 14着/15頭+4.7秒 12/03 大井11R 5着/12頭+1.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
15	ミックファイア先行	野畑凌（川崎）	実20.8	△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55%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/04 園田11R 5着/10頭 05/20 大井11R 11着/16頭+1.0秒 04/16 大井11R 6着/16頭+1.7秒 12/03 大井11R 7着/12頭+2.1秒 11/03 船橋11R 11着/13頭+5.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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

ソニックスター

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7リコースパロー

4.1倍

EV -27%

▲13サヨノネイチヤ

5.5倍

EV -44%

出走馬全15頭

◎2

ソニックスター

笹川翼（大井）

2.3倍

+12%

›

○7

リコースパロー

矢野貴（大井）

4.1倍

-27%

›

▲13

サヨノネイチヤ

西啓太（大井）

5.5倍

-44%

›

△5

ヨシノダイセン

和田譲（大井）

13.4倍

-8%

›

△9

ランリョウオー

本橋孝（船橋）

14.5倍

-47%

›

△15

ミックファイア

野畑凌（川崎）

20.8倍

-39%

›

×11

ゴールドレガシー

吉原寛（金沢）

15.9倍

-68%

›

×12

ヒーローコール

安藤洋（大井）

18.7倍

-67%

›

×8

サトノテンペスト

渡邊竜（笠松）

29.2倍

-56%

›

▽3

フジユージーン

杉山海（大井）

70.1倍

-16%

›

▽10

ベルダーイメル

本田重（船橋）

107.5倍

+4%

›

▽14

バハルダール

鷹見陸（大井）

77.8倍

-26%

›

▽4

キエティスム

藤本現（大井）

110.1倍

-27%

›

▽6

ハデスキーパー

達城龍（大井）

163.3倍

-31%

›

▽1

イーグルノワール

篠谷葵（船橋）

178.3倍

-31%

›

💡 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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