大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エスクラス	藤本現（大井）	実11.9	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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井6R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 2.1% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 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	ボンヴィアッジョ推奨	野畑凌（川崎）	実25.5	B▲ A△勝率5% EV+27% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ25.5倍で期待値+316%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 06/10 大井3R 1着/11頭 ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 +28% ※ 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	ボワヴェール逃げ	安藤洋（大井）	実46.6	B△ A▽勝率2% EV-11% 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／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/12 大井2R 8着/11頭+1.0秒 05/22 大井10R 4着/8頭 04/30 大井2R 3着/12頭+0.2秒 12/03 大井5R 2着/7頭+0.3秒 11/13 大井5R 3着/8頭+2.9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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +660% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -11% ※ 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	ティーエンティー	鷹見陸（大井）	実26.1	B△ A▽勝率3% EV-14% 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4R 7着/8頭+1.0秒 06/10 大井4R 1着/14頭 01/22 船橋7R 3着/12頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
5	キャリアラダー差し	御神訓（大井）	実8.3	B× A▲勝率14% EV+16% 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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/12 大井1R 4着/9頭 05/22 大井10R 3着/8頭+5.0秒 05/01 大井1R 5着/10頭+1.0秒 04/17 大井2R 4着/11頭+0.4秒 03/12 大井4R 7着/9頭+1.9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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 期待値 +17% ※ 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	ラストラブラブ先行	吉井章（大井）	実22.5	B△ A△勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 06/11 大井3R 2着/9頭+0.0秒 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0秒 10/09 大井4R 5着/6頭+1.4秒 09/18 大井4R 4着/9頭+1.0秒 08/10 大井3R 1着/8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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 2.4% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 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。
7	ディアモアー	達城龍（大井）	実39.4	B× A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11頭 05/22 大井1R 2着/13頭 05/01 大井1R 8着/10頭+1.8秒 04/17 大井2R 8着/11頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 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。
8	ハヤマデイズ	田中洸（大井）	実187.1	B× A▽勝率1% EV+22% 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7R 7着/9頭+0.0秒 06/12 大井2R 9着/11頭 05/21 大井4R 9着/13頭 05/01 大井3R 8着/9頭+2.7秒 03/11 船橋6R 9着/10頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 +23% ※ 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	オモイデノアトサキ	笹川翼（大井）	実1.3	B× A🌟◎勝率45% 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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/03 大井3R 3着/3頭 05/21 大井1R 1着/11頭 12/03 大井3R 2着/11頭+0.5秒 10/23 大井3R 3着/5頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.1% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.2% / 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。
10	フジパールマン差し	杉山海（大井）	実61.1	B× A▽勝率1% 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 06/09 大井1R 1着/9頭 05/21 大井3R 6着/16頭 04/28 大井3R 4着/14頭+1.9秒 04/14 大井2R 9着/12頭+2.3秒 12/26 大井1R 8着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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。
11	セルフエース推奨	矢野貴（大井）	実10.0	B○ A○勝率15% EV+49% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率22% × オッズ10.0倍で期待値+123%の有力候補（直近3走平均2.3着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/02 大井3R 2着/8頭+5.0秒 06/11 大井3R 3着/9頭 05/21 大井1R 2着/11頭 04/28 大井3R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井3R 2着/10頭+0.2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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 10.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.9% / 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 ◎

オモイデノアトサキ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11セルフエース

10.0倍

EV +123%

▲A:△2ボンヴィアッジョ

25.5倍

EV +316%

出走馬全11頭

×A:◎9

オモイデノアトサキ

笹川翼（大井）

1.3倍

-53%

›

○A:○11

セルフエース

矢野貴（大井）

10.0倍

+123%

›

▲A:△2

ボンヴィアッジョ

野畑凌（川崎）

25.5倍

+316%

›

△A:▽3

ボワヴェール

安藤洋（大井）

46.6倍

+660%

›

△A:▽4

ティーエンティー

鷹見陸（大井）

26.1倍

+13%

›

△A:△6

ラストラブラブ

吉井章（大井）

22.5倍

-46%

›

×A:△1

エスクラス

藤本現（大井）

11.9倍

-75%

›

×A:▲5

キャリアラダー

御神訓（大井）

8.3倍

-99%

›

×A:▽7

ディアモアー

達城龍（大井）

39.4倍

-98%

›

×A:▽10

フジパールマン

杉山海（大井）

61.1倍

-99%

›

×A:▽8

ハヤマデイズ

田中洸（大井）

187.1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

単勝 11 セルフエース ¥100 確定9.9倍期待値 +123% 🎯的中1着確定 9.9倍990円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ボンヴィアッジョ ¥300 実25.5倍期待値 +316% ❌不的中9着単勝 25.5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

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エスクラス	藤本現（大井）	実11.9	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井6R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 5.7% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
2	ボンヴィアッジョ推奨	野畑凌（川崎）	実25.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 06/10 大井3R 1着/11頭 ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ボワヴェール逃げ	安藤洋（大井）	実46.6	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/12 大井2R 8着/11頭+1.0秒 05/22 大井10R 4着/8頭 04/30 大井2R 3着/12頭+0.2秒 12/03 大井5R 2着/7頭+0.3秒 11/13 大井5R 3着/8頭+2.9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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ティーエンティー	鷹見陸（大井）	実26.1	▽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4R 7着/8頭+1.0秒 06/10 大井4R 1着/14頭 01/22 船橋7R 3着/12頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
5	キャリアラダー差し	御神訓（大井）	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/12 大井1R 4着/9頭 05/22 大井10R 3着/8頭+5.0秒 05/01 大井1R 5着/10頭+1.0秒 04/17 大井2R 4着/11頭+0.4秒 03/12 大井4R 7着/9頭+1.9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 4.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
6	ラストラブラブ先行	吉井章（大井）	実22.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 06/11 大井3R 2着/9頭+0.0秒 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0秒 10/09 大井4R 5着/6頭+1.4秒 09/18 大井4R 4着/9頭+1.0秒 08/10 大井3R 1着/8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
7	ディアモアー	達城龍（大井）	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11頭 05/22 大井1R 2着/13頭 05/01 大井1R 8着/10頭+1.8秒 04/17 大井2R 8着/11頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
8	ハヤマデイズ	田中洸（大井）	実187.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/03 大井7R 7着/9頭+0.0秒 06/12 大井2R 9着/11頭 05/21 大井4R 9着/13頭 05/01 大井3R 8着/9頭+2.7秒 03/11 船橋6R 9着/10頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	オモイデノアトサキ	笹川翼（大井）	実1.3	🌟◎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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/03 大井3R 3着/3頭 05/21 大井1R 1着/11頭 12/03 大井3R 2着/11頭+0.5秒 10/23 大井3R 3着/5頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	フジパールマン差し	杉山海（大井）	実61.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/09 大井1R 1着/9頭 05/21 大井3R 6着/16頭 04/28 大井3R 4着/14頭+1.9秒 04/14 大井2R 9着/12頭+2.3秒 12/26 大井1R 8着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	セルフエース推奨	矢野貴（大井）	実10.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走平均2.3着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/02 大井3R 2着/8頭+5.0秒 06/11 大井3R 3着/9頭 05/21 大井1R 2着/11頭 04/28 大井3R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井3R 2着/10頭+0.2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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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の本命

AI評価1位

オモイデノアトサキ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11セルフエース

10.0倍

EV +49%

▲5キャリアラダー

8.3倍

EV +16%

出走馬全11頭

◎9

オモイデノアトサキ

笹川翼（大井）

1.3倍

-41%

›

○11

セルフエース

矢野貴（大井）

10.0倍

+49%

›

▲5

キャリアラダー

御神訓（大井）

8.3倍

+16%

›

△6

ラストラブラブ

吉井章（大井）

22.5倍

+40%

›

△1

エスクラス

藤本現（大井）

11.9倍

-31%

›

△2

ボンヴィアッジョ

野畑凌（川崎）

25.5倍

+27%

›

▽4

ティーエンティー

鷹見陸（大井）

26.1倍

-14%

›

▽7

ディアモアー

達城龍（大井）

39.4倍

-13%

›

▽3

ボワヴェール

安藤洋（大井）

46.6倍

-11%

›

▽10

フジパールマン

杉山海（大井）

61.1倍

-46%

›

▽8

ハヤマデイズ

田中洸（大井）

187.1倍

+22%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 11 セルフエース ¥100 確定9.9倍期待値 +49% 🎯的中1着確定 9.9倍990円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ボンヴィアッジョ ¥300 実25.5倍期待値 +28% ❌不的中9着単勝 25.5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。
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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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