大井 3R 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

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マドモアゼルロゼ	中山遥（浦和）	実52.9	B× A▽勝率1% EV-43% 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 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10着/14頭 05/21 大井2R 7着/14頭 04/30 大井2R 10着/12頭+1.1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 11.3着 (不振) × 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% ▽ 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 10位 / 勝率 1.1% / 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。
2	ウインデイブレイク	野畑凌（川崎）	実6.0	B△ A○勝率15% EV-7% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 3着/10頭 05/06 名古屋4R 3着/12頭+0.9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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 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。
3	ゴールドフリーザ	達城龍（大井）	実16.3	B× A△勝率6% EV+3% 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 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0秒 05/20 大井4R 4着/14頭 04/27 大井5R 6着/10頭+2.5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 8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 4% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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。
4	ビハインドヘッド	木澤奨（大井）	実42.2	B× A×勝率1% EV-53% 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 07/21 大井1R 3着/11頭+1.0秒 07/01 大井2R 9着/13頭 06/10 大井3R 6着/11頭 05/20 大井4R 3着/14頭+5.0秒 04/27 大井4R 4着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.1% / 期待値 -54% ※ 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	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実39.0	B× A×勝率1% EV-53% 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3R 8着/8頭+3.0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 8.0着 (不振) × 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 -53% ※ 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	ムービングアップ	矢野貴（大井）	実5.2	B○ A▲勝率7% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/21 大井1R 2着/11頭+0.6秒 07/01 大井3R 8着/11頭 ― ― ―
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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -63% ※ 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	ミラクルロマンス	西優哉（大井）	実32.0	B× A△勝率4% EV+18% 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／前走3着）
前5走 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14頭 05/21 大井2R 12着/14頭 04/30 大井3R 7着/10頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 +18% ※ 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	ヤマジュンハッピ	中島良（浦和）	実119.3	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 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14頭 05/21 大井2R 14着/14頭 04/28 大井4R 8着/12頭+2.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 13位 / 勝率 0.3% / 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。
9	リュウノギフト	藤本現（大井）	実61.2	B× A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井3R 7着/14頭+1.4秒 07/02 大井4R 10着/13頭 06/10 大井4R 5着/14頭 05/22 大井1R 6着/13頭 04/30 大井2R 8着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 22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: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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	タツノロマンス	安藤洋（大井）	実1.6	B🌟◎ A🌟◎勝率53% EV-14% 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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井1R 1着/11頭勝利 10/06 大井2R 3着/7頭+1.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 78.2% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.3% / 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。
11	ヴェールジャルダン	杉山海（大井）	実55.7	B△ A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/21 大井2R 3着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 5着/12頭 06/09 大井2R 5着/13頭+3.0秒 05/20 大井4R 6着/14頭 04/28 大井4R 12着/12頭+4.2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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 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。
12	クレマチスノーブル	和田譲（大井）	実34.3	B△ A▽勝率3% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0秒 05/21 大井2R 9着/14頭 04/28 大井5R 5着/14頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
13	ピーキーグレイス逃げ	鷹見陸（大井）	実17.9	B▲ A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。

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 ◎

タツノロマンス

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6ムービングアップ

5.2倍

EV -12%

▲A:△13ピーキーグレイス

17.9倍

EV -49%

出走馬全13頭

◎A:◎10

タツノロマンス

安藤洋（大井）

1.6倍

+25%

›

○A:▲6

ムービングアップ

矢野貴（大井）

5.2倍

-12%

›

▲A:△13

ピーキーグレイス

鷹見陸（大井）

17.9倍

-49%

›

△A:▽12

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

34.3倍

-57%

›

△A:○2

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

6.0倍

-96%

›

△A:×11

ヴェールジャルダン

杉山海（大井）

55.7倍

-92%

›

×A:△7

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

32.0倍

-97%

›

×A:▽9

リュウノギフト

藤本現（大井）

61.2倍

-97%

›

×A:△3

ゴールドフリーザ

達城龍（大井）

16.3倍

-99%

›

×A:×5

ショーンバローズ

高橋優（大井）

39.0倍

-99%

›

×A:×4

ビハインドヘッド

木澤奨（大井）

42.2倍

-99%

›

×A:▽1

マドモアゼルロゼ

中山遥（浦和）

52.9倍

-99%

›

×A:×8

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

119.3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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マドモアゼルロゼ	中山遥（浦和）	実52.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10着/14頭 05/21 大井2R 7着/14頭 04/30 大井2R 10着/12頭+1.1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 11.3着 (不振) × 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% ▽ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
2	ウインデイブレイク	野畑凌（川崎）	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 3着/10頭 05/06 名古屋4R 3着/12頭+0.9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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ゴールドフリーザ	達城龍（大井）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0秒 05/20 大井4R 4着/14頭 04/27 大井5R 6着/10頭+2.5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 8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 4% (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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ビハインドヘッド	木澤奨（大井）	実42.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走3着）
前5走 07/21 大井1R 3着/11頭+1.0秒 07/01 大井2R 9着/13頭 06/10 大井3R 6着/11頭 05/20 大井4R 3着/14頭+5.0秒 04/27 大井4R 4着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 2% (やや苦戦) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実39.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0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 8.0着 (不振) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	ムービングアップ	矢野貴（大井）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/21 大井1R 2着/11頭+0.6秒 07/01 大井3R 8着/11頭 ― ― ―
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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
7	ミラクルロマンス	西優哉（大井）	実32.0	△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／前走3着）
前5走 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14頭 05/21 大井2R 12着/14頭 04/30 大井3R 7着/10頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ヤマジュンハッピ	中島良（浦和）	実119.3	×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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14頭 05/21 大井2R 14着/14頭 04/28 大井4R 8着/12頭+2.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	リュウノギフト	藤本現（大井）	実61.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井3R 7着/14頭+1.4秒 07/02 大井4R 10着/13頭 06/10 大井4R 5着/14頭 05/22 大井1R 6着/13頭 04/30 大井2R 8着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 22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 1.0% (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。
10	タツノロマンス	安藤洋（大井）	実1.6	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井1R 1着/11頭勝利 10/06 大井2R 3着/7頭+1.7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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.3% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ヴェールジャルダン	杉山海（大井）	実55.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/21 大井2R 3着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 5着/12頭 06/09 大井2R 5着/13頭+3.0秒 05/20 大井4R 6着/14頭 04/28 大井4R 12着/12頭+4.2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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
12	クレマチスノーブル	和田譲（大井）	実34.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0秒 05/21 大井2R 9着/14頭 04/28 大井5R 5着/14頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
13	ピーキーグレイス逃げ	鷹見陸（大井）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タツノロマンス

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6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

○2ウインデイブレイク

6.0倍

EV -7%

▲6ムービングアップ

5.2倍

EV -62%

出走馬全13頭

◎10

タツノロマンス

安藤洋（大井）

1.6倍

-14%

›

○2

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

6.0倍

-7%

›

▲6

ムービングアップ

矢野貴（大井）

5.2倍

-62%

›

△3

ゴールドフリーザ

達城龍（大井）

16.3倍

+3%

›

△13

ピーキーグレイス

鷹見陸（大井）

17.9倍

+4%

›

△7

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

32.0倍

+18%

›

▽12

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

34.3倍

›

×5

ショーンバローズ

高橋優（大井）

39.0倍

-53%

›

×4

ビハインドヘッド

木澤奨（大井）

42.2倍

-53%

›

▽1

マドモアゼルロゼ

中山遥（浦和）

52.9倍

-43%

›

▽9

リュウノギフト

藤本現（大井）

61.2倍

-41%

›

×11

ヴェールジャルダン

杉山海（大井）

55.7倍

-58%

›

×8

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

119.3倍

-58%

›

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