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	シャークコパ自在	高野誠（大井）	実134.2	B× A▽勝率0% EV-46% 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 11着/14頭 06/08 大井7R 5着/12頭 05/18 大井6R 13着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 11着/14頭+3.2秒 04/13 大井10R 9着/13頭+2.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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 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 0.4% / 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。
2	スマートビアンカ差し	岡村健（船橋）	実15.0	B× A▽勝率4% EV-34% 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4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 大井7R 8着/11頭 06/09 大井4R 8着/10頭+3.0秒 05/19 大井4R 8着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 7着/10頭+1.5秒 04/14 大井5R 9着/14頭+2.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24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: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -35% ※ 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	サブノルアナ差し	中山遥（浦和）	実11.3	B△ A△勝率7% EV-18% 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 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 8着/14頭+1.5秒 04/13 大井1R 3着/13頭+0.3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 19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 23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 4.8% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
4	キバルスター	藤田凌（大井）	実3.9	B× A▲勝率13% EV-50% 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 07/03 大井1R 2着/11頭+1.0秒 06/11 大井1R 7着/14頭+0.0秒 05/20 大井1R 5着/13頭+1.0秒 04/29 大井1R 4着/8頭+0.5秒 04/16 大井1R 12着/14頭+3.5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 4.7着 △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 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。
5	マジェスティルール	藤本現（大井）	実22.8	B△ A▽勝率3% EV-29% 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11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/30 大井4R 3着/10頭 06/08 大井7R 8着/12頭 05/22 大井9R 9着/10頭 04/28 大井6R 8着/10頭+2.2秒 04/13 大井8R 5着/12頭+1.4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 6.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
6	ウイニングショット追込	西優哉（大井）	実95.3	B× A▽勝率1% EV+0% 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 12着/14頭 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9着/9頭+2.5秒 04/28 大井7R 12着/14頭+2.6秒 04/14 大井5R 14着/14頭+3.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 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 11位 / 勝率 1.1% / 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。
7	ラブリーヨシノ	菅原涼（大井）	実3.8	B△ A○勝率21% EV-20% 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55走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/03 大井1R 3着/11頭+3.0秒 06/11 大井1R 3着/14頭 05/20 大井1R 2着/13頭 04/28 大井1R 2着/11頭+0.0秒 04/15 大井1R 6着/14頭+1.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.8% / 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。
8	カミュ	千田洋（大井）	実75.5	B× A▽勝率2% EV+45% 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4R 8着/14頭+1.0秒 06/09 大井6R 11着/12頭 02/17 大井6R 9着/12頭+2.3秒 11/08 大井6R 7着/9頭+2.1秒 10/04 大井3R 1着/2頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
9	ファインデイ自在	瀬川将（大井）	実33.1	B× A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24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 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒 04/27 大井7R 5着/11頭+0.9秒 04/17 大井1R 3着/13頭+0.7秒 03/25 大井1R 6着/10頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 23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: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
10	ロードオブキング先行推奨	江里裕（大井）	実18.4	B○ A△勝率5% EV-13% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率33% × オッズ18.4倍で期待値+508%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒 03/10 大井7R 8着/12頭+2.0秒 02/16 大井6R 3着/12頭+0.6秒 01/28 大井2R 1着/14頭勝利
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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +508% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.1% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -14% ※ 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	アエノジャッジ先行	本田重（船橋）	実3.7	B▲ A◎勝率29% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/30 大井5R 4着/11頭 06/08 大井8R 2着/12頭 01/26 大井7R 6着/14頭+2.0秒 01/12 大井8R 12着/13頭+2.6秒 12/26 大井3R 6着/14頭+1.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 27.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.0% / 期待値 +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。
12	ヒタムキ追込	本村直（大井）	実185.6	B× A▽勝率0% EV-12% 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 7着/11頭+2.0秒 06/08 大井9R 11着/12頭 05/18 大井7R 10着/13頭+3.4秒 04/03 船橋9R 8着/10頭+2.2秒 03/10 船橋6R 11着/11頭+3.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 23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 -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。
13	メロパール逃げ	西啓太（大井）	実6.7	B🌟◎ A△勝率12% EV-19% 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21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/11 大井1R 2着/14頭 05/20 大井2R 6着/11頭 04/29 大井1R 2着/8頭+0.1秒 03/26 大井1R 8着/13頭+2.1秒 03/11 大井1R 3着/14頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.0% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.1% / 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。

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 △

メロパール

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

6.7倍

AI期待値

+194%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ロードオブキング

18.4倍

EV +508%

▲A:◎11アエノジャッジ

3.7倍

EV -44%

出走馬全13頭

◎A:△13

メロパール

西啓太（大井）

6.7倍

+194%

›

○A:△10

ロードオブキング

江里裕（大井）

18.4倍

+508%

›

▲A:◎11

アエノジャッジ

本田重（船橋）

3.7倍

-44%

›

△A:△3

サブノルアナ

中山遥（浦和）

11.3倍

-46%

›

△A:○7

ラブリーヨシノ

菅原涼（大井）

3.8倍

-95%

›

△A:▽5

マジェスティルール

藤本現（大井）

22.8倍

-74%

›

×A:▲4

キバルスター

藤田凌（大井）

3.9倍

-96%

›

×A:▽2

スマートビアンカ

岡村健（船橋）

15.0倍

-99%

›

×A:▽9

ファインデイ

瀬川将（大井）

33.1倍

-98%

›

×A:▽8

カミュ

千田洋（大井）

75.5倍

-96%

›

×A:▽6

ウイニングショット

西優哉（大井）

95.3倍

-99%

›

×A:▽1

シャークコパ

高野誠（大井）

134.2倍

-99%

›

×A:▽12

ヒタムキ

本村直（大井）

185.6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 (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 10 ロードオブキング ¥700 実18.4倍期待値 +508% ❌不的中12着単勝 18.4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

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	シャークコパ自在	高野誠（大井）	実134.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10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4R 11着/14頭 06/08 大井7R 5着/12頭 05/18 大井6R 13着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 11着/14頭+3.2秒 04/13 大井10R 9着/13頭+2.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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 22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 0.4% (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。
2	スマートビアンカ差し	岡村健（船橋）	実15.0	▽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4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 大井7R 8着/11頭 06/09 大井4R 8着/10頭+3.0秒 05/19 大井4R 8着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 7着/10頭+1.5秒 04/14 大井5R 9着/14頭+2.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
3	サブノルアナ差し	中山遥（浦和）	実11.3	△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 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 8着/14頭+1.5秒 04/13 大井1R 3着/13頭+0.3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 19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 23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 7.2% (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。
4	キバルスター	藤田凌（大井）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/03 大井1R 2着/11頭+1.0秒 06/11 大井1R 7着/14頭+0.0秒 05/20 大井1R 5着/13頭+1.0秒 04/29 大井1R 4着/8頭+0.5秒 04/16 大井1R 12着/14頭+3.5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 4.7着 △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
5	マジェスティルール	藤本現（大井）	実22.8	▽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11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/30 大井4R 3着/10頭 06/08 大井7R 8着/12頭 05/22 大井9R 9着/10頭 04/28 大井6R 8着/10頭+2.2秒 04/13 大井8R 5着/12頭+1.4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 6.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23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 3.1% (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。
6	ウイニングショット追込	西優哉（大井）	実95.3	▽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5%と苦戦傾向／同距離帯は4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4R 12着/14頭 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9着/9頭+2.5秒 04/28 大井7R 12着/14頭+2.6秒 04/14 大井5R 14着/14頭+3.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
7	ラブリーヨシノ	菅原涼（大井）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場55走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/03 大井1R 3着/11頭+3.0秒 06/11 大井1R 3着/14頭 05/20 大井1R 2着/13頭 04/28 大井1R 2着/11頭+0.0秒 04/15 大井1R 6着/14頭+1.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
8	カミュ	千田洋（大井）	実75.5	▽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4R 8着/14頭+1.0秒 06/09 大井6R 11着/12頭 02/17 大井6R 9着/12頭+2.3秒 11/08 大井6R 7着/9頭+2.1秒 10/04 大井3R 1着/2頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	ファインデイ自在	瀬川将（大井）	実33.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24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 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒 04/27 大井7R 5着/11頭+0.9秒 04/17 大井1R 3着/13頭+0.7秒 03/25 大井1R 6着/10頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 23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 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
10	ロードオブキング先行推奨	江里裕（大井）	実18.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒 03/10 大井7R 8着/12頭+2.0秒 02/16 大井6R 3着/12頭+0.6秒 01/28 大井2R 1着/14頭勝利
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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
11	アエノジャッジ先行	本田重（船橋）	実3.7	◎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24%）
前5走 06/30 大井5R 4着/11頭 06/08 大井8R 2着/12頭 01/26 大井7R 6着/14頭+2.0秒 01/12 大井8R 12着/13頭+2.6秒 12/26 大井3R 6着/14頭+1.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.0% (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。
12	ヒタムキ追込	本村直（大井）	実185.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/30 大井5R 7着/11頭+2.0秒 06/08 大井9R 11着/12頭 05/18 大井7R 10着/13頭+3.4秒 04/03 船橋9R 8着/10頭+2.2秒 03/10 船橋6R 11着/11頭+3.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	メロパール逃げ	西啓太（大井）	実6.7	△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21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/11 大井1R 2着/14頭 05/20 大井2R 6着/11頭 04/29 大井1R 2着/8頭+0.1秒 03/26 大井1R 8着/13頭+2.1秒 03/11 大井1R 3着/14頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アエノジャッジ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ラブリーヨシノ

3.8倍

EV -20%

▲4キバルスター

3.9倍

EV -50%

出走馬全13頭

◎11

アエノジャッジ

本田重（船橋）

3.7倍

+7%

›

○7

ラブリーヨシノ

菅原涼（大井）

3.8倍

-20%

›

▲4

キバルスター

藤田凌（大井）

3.9倍

-50%

›

△13

メロパール

西啓太（大井）

6.7倍

-19%

›

△3

サブノルアナ

中山遥（浦和）

11.3倍

-18%

›

△10

ロードオブキング

江里裕（大井）

18.4倍

-13%

›

▽2

スマートビアンカ

岡村健（船橋）

15.0倍

-34%

›

▽5

マジェスティルール

藤本現（大井）

22.8倍

-29%

›

▽9

ファインデイ

瀬川将（大井）

33.1倍

-26%

›

▽8

カミュ

千田洋（大井）

75.5倍

+45%

›

▽6

ウイニングショット

西優哉（大井）

95.3倍

+0%

›

▽12

ヒタムキ

本村直（大井）

185.6倍

-12%

›

▽1

シャークコパ

高野誠（大井）

134.2倍

-46%

›

💡 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 10 ロードオブキング ¥700 実18.4倍期待値 -14% ❌不的中12着単勝 18.4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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