大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャドウキャッスル逃げ	和田譲（大井）	実12.2	B▲ A△勝率4% EV-51% 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／前走3着）
前5走 06/29 大井10R 3着/11頭 06/12 大井7R 5着/11頭+0.0秒 03/25 大井12R 1着/13頭勝利 03/11 大井12R 3着/11頭+0.5秒 02/20 大井10R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 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	モリデンステルス逃げ	矢野貴（大井）	実1.8	B○ A🌟◎勝率47% EV-14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率73%と適性高／同馬場状態で勝率62%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/28 大井10R 1着/9頭勝利 03/11 大井12R 1着/11頭勝利 01/30 大井11R 1着/12頭勝利 10/07 大井9R 1着/9頭勝利 09/05 大井10R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 73% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ◎ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.0% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.2% / 期待値 -15% ※ 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	マイネルボンバー	吉井章（大井）	実9.3	B△ A△勝率7% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯28走で勝率25%／前走3着）
前5走 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭 04/30 大井10R 13着/15頭+4.1秒 04/13 大井9R 2着/12頭+0.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 46走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 21走で勝率 29% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 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。
4	ユイノコミチ逃げ	東原悠（大井）	実66.1	B× A▽勝率1% EV-19% 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 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8秒 05/14 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田7R 2着/9頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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 8位 / 勝率 1.2% / 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。
5	ラモラック逃げ	西啓太（大井）	実7.4	B△ A▲勝率9% EV-36% 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17走で勝率53%と適性高／同距離帯14走で勝率57%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/02 大井10R 4着/12頭 05/21 大井12R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井12R 5着/12頭+1.5秒 03/27 大井10R 1着/10頭勝利 02/16 大井12R 3着/13頭+0.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 21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: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -36% ※ 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	アトランティス逃げ	西優哉（大井）	実49.7	B× A▽勝率2% EV+5% 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7R 8着/9頭+1.0秒 10/13 川崎11R 11着/13頭+4.5秒 08/15 大井10R 9着/9頭+5.4秒 07/08 川崎9R 2着/6頭+0.2秒 02/08 川崎11R 1着/7頭勝利
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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% × 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 7位 / 勝率 2.1% / 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。
7	リュミエール逃げ	安藤洋（大井）	実94.1	B× A▽勝率1% EV-1% 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 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8秒 09/01 大井12R 4着/10頭+0.4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 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118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 9位 / 勝率 1.0% / 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。
8	ガンモレジェンド自在	杉山海（大井）	実102.2	B× A▽勝率1% EV-20% 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12R 9着/12頭 06/12 大井7R 6着/11頭+3.0秒 05/20 大井12R 11着/14頭 04/28 大井10R 8着/9頭+2.2秒 04/13 大井9R 11着/12頭+3.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ○ 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 10位 / 勝率 0.8% / 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。
9	スリーレジェンド逃げ	笹川翼（大井）	実4.2	B🌟◎ A○勝率22% EV-5% 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9走で勝率44%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 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15頭+0.2秒 03/10 大井10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.8% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 期待値 -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	スミソニアン	鷹見陸（大井）	実108.6	B× A×勝率0% EV-58% 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 06/29 大井10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0秒 04/13 大井9R 12着/12頭+4.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 76走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 0.4% / 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。
11	ジーゲル	本村直（大井）	実191.7	B× A×勝率0% EV-61% 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10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1秒 04/15 大井9R 7着/7頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 0.2% / 期待値 -62% ※ 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	アウトビアンキ先行	藤本現（大井）	実12.6	B△ A△勝率5% EV-40% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井10R 1着/12頭 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0秒 01/29 大井12R 1着/14頭勝利 01/16 大井8R 6着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。

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 ○

スリーレジェンド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

+138%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2モリデンステルス

1.8倍

EV -24%

▲A:△1シャドウキャッスル

12.2倍

EV -89%

出走馬全12頭

◎A:○9

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

4.2倍

+138%

›

○A:◎2

モリデンステルス

矢野貴（大井）

1.8倍

-24%

›

▲A:△1

シャドウキャッスル

和田譲（大井）

12.2倍

-89%

›

△A:△3

マイネルボンバー

吉井章（大井）

9.3倍

-98%

›

△A:▲5

ラモラック

西啓太（大井）

7.4倍

-98%

›

△A:△12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

12.6倍

-99%

›

×A:▽6

アトランティス

西優哉（大井）

49.7倍

-99%

›

×A:▽4

ユイノコミチ

東原悠（大井）

66.1倍

-99%

›

×A:▽7

リュミエール

安藤洋（大井）

94.1倍

-99%

›

×A:▽8

ガンモレジェンド

杉山海（大井）

102.2倍

-99%

›

×A:×10

スミソニアン

鷹見陸（大井）

108.6倍

-99%

›

×A:×11

ジーゲル

本村直（大井）

191.7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）

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャドウキャッスル逃げ	和田譲（大井）	実12.2	△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／前走3着）
前5走 06/29 大井10R 3着/11頭 06/12 大井7R 5着/11頭+0.0秒 03/25 大井12R 1着/13頭勝利 03/11 大井12R 3着/11頭+0.5秒 02/20 大井10R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
2	モリデンステルス逃げ	矢野貴（大井）	実1.8	🌟◎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15走で勝率73%と適性高／同馬場状態で勝率62%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/28 大井10R 1着/9頭勝利 03/11 大井12R 1着/11頭勝利 01/30 大井11R 1着/12頭勝利 10/07 大井9R 1着/9頭勝利 09/05 大井10R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 73% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ◎ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
3	マイネルボンバー	吉井章（大井）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯28走で勝率25%／前走3着）
前5走 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭 04/30 大井10R 13着/15頭+4.1秒 04/13 大井9R 2着/12頭+0.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 46走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 21走で勝率 29% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ユイノコミチ逃げ	東原悠（大井）	実66.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8秒 05/14 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田7R 2着/9頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ラモラック逃げ	西啓太（大井）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率53%と適性高／同距離帯14走で勝率57%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/02 大井10R 4着/12頭 05/21 大井12R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井12R 5着/12頭+1.5秒 03/27 大井10R 1着/10頭勝利 02/16 大井12R 3着/13頭+0.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	アトランティス逃げ	西優哉（大井）	実49.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率46%）
前5走 05/20 大井7R 8着/9頭+1.0秒 10/13 川崎11R 11着/13頭+4.5秒 08/15 大井10R 9着/9頭+5.4秒 07/08 川崎9R 2着/6頭+0.2秒 02/08 川崎11R 1着/7頭勝利
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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	リュミエール逃げ	安藤洋（大井）	実94.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8秒 09/01 大井12R 4着/10頭+0.4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 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ガンモレジェンド自在	杉山海（大井）	実102.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/30 大井12R 9着/12頭 06/12 大井7R 6着/11頭+3.0秒 05/20 大井12R 11着/14頭 04/28 大井10R 8着/9頭+2.2秒 04/13 大井9R 11着/12頭+3.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	スリーレジェンド逃げ	笹川翼（大井）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率44%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 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15頭+0.2秒 03/10 大井10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
10	スミソニアン	鷹見陸（大井）	実108.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場76走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/29 大井10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0秒 04/13 大井9R 12着/12頭+4.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 76走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	ジーゲル	本村直（大井）	実191.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1秒 04/15 大井9R 7着/7頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
12	アウトビアンキ先行	藤本現（大井）	実12.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井10R 1着/12頭 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0秒 01/29 大井12R 1着/14頭勝利 01/16 大井8R 6着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21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 4.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

モリデンステルス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9スリーレジェンド

4.2倍

EV -5%

▲5ラモラック

7.4倍

EV -36%

出走馬全12頭

◎2

モリデンステルス

矢野貴（大井）

1.8倍

-14%

›

○9

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

4.2倍

-5%

›

▲5

ラモラック

西啓太（大井）

7.4倍

-36%

›

△3

マイネルボンバー

吉井章（大井）

9.3倍

-32%

›

△12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

12.6倍

-40%

›

△1

シャドウキャッスル

和田譲（大井）

12.2倍

-51%

›

▽6

アトランティス

西優哉（大井）

49.7倍

+5%

›

▽4

ユイノコミチ

東原悠（大井）

66.1倍

-19%

›

▽7

リュミエール

安藤洋（大井）

94.1倍

-1%

›

▽8

ガンモレジェンド

杉山海（大井）

102.2倍

-20%

›

×10

スミソニアン

鷹見陸（大井）

108.6倍

-58%

›

×11

ジーゲル

本村直（大井）

191.7倍

-61%

›

💡 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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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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