大井 9R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンピアノソナタ 逃げ |
西優哉（大井） |
実8.0 |
B△ A△勝率6% EV-50% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.6% (オッズ暗示: 12.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -51% ※ 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 |
ポアゾンノアール 逃げ |
山中悠（船橋） |
実4.5 |
B○ A○勝率20% EV-8% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 8.3% (オッズ暗示: 22.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -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 |
ティアード 先行 |
鷹見陸（大井） |
実7.1 |
B△ A△勝率7% EV-47% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 14.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。 |
| 4 |
ヴェスタリス 先行 |
藤田凌（大井） |
実5.6 |
B▲ A▲勝率17% EV-4% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 17.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 -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。 |
| 5 |
フェレザ 逃げ |
吉井章（大井） |
実35.6 |
B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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: 2.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -59% ※ 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 |
コスモトロイメル 先行 |
中山遥（浦和） |
実12.7 |
B× A△勝率5% EV-33% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.6% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。 |
| 7 |
ラブリールチア 逃げ |
矢野貴（大井） |
実2.4 |
B🌟◎ A🌟◎勝率38% EV-7% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.6% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.4% / 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。 |
| 8 |
アシャニンカ 自在 |
笹川翼（大井） |
実14.1 |
B△ A▽勝率4% EV-48% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 1.2% (オッズ暗示: 7.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -48% ※ 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 |
ヘクトプリンセス |
谷内貫（大井） |
実102.6 |
B× A▽勝率1% EV-40% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.6% / 期待値 -41% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+93% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
80.6% (オッズ暗示: 41.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 38.4% / 期待値 -8%
×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
8.3% (オッズ暗示: 22.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -9%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 17.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 -4%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 14.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -47%
×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
1.2% (オッズ暗示: 7.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -48%
×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
0.6% (オッズ暗示: 12.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -51%
×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
0.6% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -34%
×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: 2.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -59%
×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 0.6% / 期待値 -41%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンピアノソナタ 逃げ |
西優哉（大井） |
実8.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。 |
| 2 |
ポアゾンノアール 逃げ |
山中悠（船橋） |
実4.5 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。 |
| 3 |
ティアード 先行 |
鷹見陸（大井） |
実7.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。 |
| 4 |
ヴェスタリス 先行 |
藤田凌（大井） |
実5.6 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (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。 |
| 5 |
フェレザ 逃げ |
吉井章（大井） |
実35.6 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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 |
コスモトロイメル 先行 |
中山遥（浦和） |
実12.7 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 5.2% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。 |
| 7 |
ラブリールチア 逃げ |
矢野貴（大井） |
実2.4 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。 |
| 8 |
アシャニンカ 自在 |
笹川翼（大井） |
実14.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。 |
| 9 |
ヘクトプリンセス |
谷内貫（大井） |
実102.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
38.4% (オッズ暗示: 41.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.3% (オッズ暗示: 22.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.1% (オッズ暗示: 17.9%)
×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
7.5% (オッズ暗示: 14.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 12.5%)
×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
5.2% (オッズ暗示: 7.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.7% (オッズ暗示: 7.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 2.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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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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）
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