大井 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:17

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アーメダバード自在	和田譲（大井）	実16.8	B△ A△勝率10% EV+61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／120日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6秒 01/12 大井5R 6着/6頭+2.6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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。
2	ジョテイ	木澤奨（大井）	実40.9	B× A▽勝率1% EV-47% 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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井1R 6着/11頭+2.7秒 06/09 大井1R 4着/9頭+1.0秒 05/20 大井4R 9着/14頭 04/01 園田3R 7着/10頭+2.4秒 01/15 園田2R 3着/11頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 3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 2% (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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
3	グラスリッキー	笹川翼（大井）	実1.5	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV-49% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/21 大井2R 2着/14頭+1.7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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 42.7% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.4% / 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。
4	バゴリオ	西優哉（大井）	実23.0	B× A△勝率5% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井6R 1着/12頭 06/29 大井2R 5着/14頭 01/26 大井5R 9着/13頭+2.3秒 01/12 大井5R 5着/6頭+1.6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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 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。
5	ファンキーヤンキー	野畑凌（川崎）	実41.9	B× A×勝率0% EV-82% 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 12着/14頭+2.8秒 07/01 大井2R 11着/13頭 06/10 大井4R 6着/14頭 05/21 大井2R 11着/14頭 04/28 大井4R 5着/12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 9.7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 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 -82% ※ 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	サーカスサーカス	渡邊竜（笠松）	実7.5	B▲ A○勝率20% EV+52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/29 大井6R 4着/14頭 06/09 大井1R 6着/9頭 10/24 大井4R 2着/9頭+1.2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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 13.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 +52% ※ 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	ファジーエンジェル	東原悠（大井）	実28.7	B× A▽勝率2% EV-28% 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3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3秒 04/14 大井3R 7着/11頭+2.7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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) × 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 2.5% / 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。
8	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実17.9	B× A△勝率5% EV-15% 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 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0秒 05/18 大井1R 4着/12頭+1.0秒 04/27 大井5R 10着/10頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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。
9	ダイナマイトガンモ先行推奨	矢野貴（大井）	実12.1	B○ A▲勝率14% EV+71% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率43% × オッズ12.1倍で期待値+416%の有力候補（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 04/28 大井3R 6着/14頭+2.7秒 04/15 大井3R 7着/10頭+3.2秒 03/10 大井3R 3着/9頭+0.4秒 10/06 大井2R 2着/7頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 107日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +416% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 42.7% (オッズ暗示: 8.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 期待値 +71% ※ 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	カレックス先行	藤田凌（大井）	実35.8	B△ A▽勝率2% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井2R 4着/14頭+3.5秒 06/29 大井5R 4着/12頭+2.0秒 06/08 大井4R 4着/10頭 04/27 大井4R 7着/11頭+2.0秒 02/17 大井3R 6着/13頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
11	ジェイケイティアラ自在	吉井章（大井）	実33.7	B× A▽勝率2% EV-29% 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5走 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0秒 03/26 大井4R 8着/9頭+3.1秒 03/10 大井3R 2着/9頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 9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) -96% (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 2.1% / 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。
12	ラブリーネイティブ先行	藤本現（大井）	実29.9	B△ A▽勝率3% EV+0% 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 8着/14頭+1.4秒 06/29 大井5R 3着/12頭+2.0秒 03/10 大井3R 9着/9頭+4.5秒 02/19 大井4R 5着/11頭+1.2秒 01/27 大井5R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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	アズキング	千田洋（大井）	実46.0	B× A×勝率0% EV-78% 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 13着/14頭+3.0秒 07/01 大井2R 7着/13頭 06/10 大井3R 9着/11頭+0.0秒 05/21 大井2R 4着/14頭+0.0秒 04/28 大井4R 4着/12頭+1.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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 0.5% / 期待値 -78% ※ 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。
14	メガコウチャハイ	瀬川将（大井）	実41.6	B× A×勝率1% EV-73% 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2R 5着/14頭+3.5秒 07/03 大井7R 9着/9頭+7.0秒 06/10 大井4R 11着/14頭 05/21 大井3R 14着/16頭 04/28 大井3R 9着/14頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -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 0.6% / 期待値 -74% ※ 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 ◎

グラスリッキー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ダイナマイトガンモ

12.1倍

EV +416%

▲A:○6サーカスサーカス

7.5倍

EV -17%

出走馬全14頭

◎A:◎3

グラスリッキー

笹川翼（大井）

1.5倍

-35%

›

○A:▲9

ダイナマイトガンモ

矢野貴（大井）

12.1倍

+416%

›

▲A:○6

サーカスサーカス

渡邊竜（笠松）

7.5倍

-17%

›

△A:△1

アーメダバード

和田譲（大井）

16.8倍

-83%

›

△A:▽12

ラブリーネイティブ

藤本現（大井）

29.9倍

-71%

›

△A:▽10

カレックス

藤田凌（大井）

35.8倍

-66%

›

×A:△4

バゴリオ

西優哉（大井）

23.0倍

-90%

›

×A:▽11

ジェイケイティアラ

吉井章（大井）

33.7倍

-95%

›

×A:△8

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

17.9倍

-98%

›

×A:▽2

ジョテイ

木澤奨（大井）

40.9倍

-97%

›

×A:▽7

ファジーエンジェル

東原悠（大井）

28.7倍

-99%

›

×A:×14

メガコウチャハイ

瀬川将（大井）

41.6倍

-99%

›

×A:×5

ファンキーヤンキー

野畑凌（川崎）

41.9倍

-99%

›

×A:×13

アズキング

千田洋（大井）

46.0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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 9 ダイナマイトガンモ ¥100 実12.1倍期待値 +417% ❌不的中2着単勝 12.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ダイナマイトガンモ ¥900 実12.1倍期待値 +417% ❌不的中2着単勝 12.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:17

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アーメダバード自在	和田譲（大井）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／120日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6秒 01/12 大井5R 6着/6頭+2.6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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
2	ジョテイ	木澤奨（大井）	実40.9	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井1R 6着/11頭+2.7秒 06/09 大井1R 4着/9頭+1.0秒 05/20 大井4R 9着/14頭 04/01 園田3R 7着/10頭+2.4秒 01/15 園田2R 3着/11頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 3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 2% (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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
3	グラスリッキー	笹川翼（大井）	実1.5	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/21 大井2R 2着/14頭+1.7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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.4% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
4	バゴリオ	西優哉（大井）	実23.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井6R 1着/12頭 06/29 大井2R 5着/14頭 01/26 大井5R 9着/13頭+2.3秒 01/12 大井5R 5着/6頭+1.6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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
5	ファンキーヤンキー	野畑凌（川崎）	実41.9	×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11走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 大井3R 12着/14頭+2.8秒 07/01 大井2R 11着/13頭 06/10 大井4R 6着/14頭 05/21 大井2R 11着/14頭 04/28 大井4R 5着/12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 9.7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 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	サーカスサーカス	渡邊竜（笠松）	実7.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/29 大井6R 4着/14頭 06/09 大井1R 6着/9頭 10/24 大井4R 2着/9頭+1.2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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
7	ファジーエンジェル	東原悠（大井）	実28.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3秒 04/14 大井3R 7着/11頭+2.7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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実17.9	△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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0秒 05/18 大井1R 4着/12頭+1.0秒 04/27 大井5R 10着/10頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
9	ダイナマイトガンモ先行推奨	矢野貴（大井）	実12.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 04/28 大井3R 6着/14頭+2.7秒 04/15 大井3R 7着/10頭+3.2秒 03/10 大井3R 3着/9頭+0.4秒 10/06 大井2R 2着/7頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 107日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
10	カレックス先行	藤田凌（大井）	実35.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井2R 4着/14頭+3.5秒 06/29 大井5R 4着/12頭+2.0秒 06/08 大井4R 4着/10頭 04/27 大井4R 7着/11頭+2.0秒 02/17 大井3R 6着/13頭+1.8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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
11	ジェイケイティアラ自在	吉井章（大井）	実33.7	▽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5走 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0秒 03/26 大井4R 8着/9頭+3.1秒 03/10 大井3R 2着/9頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 9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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
12	ラブリーネイティブ先行	藤本現（大井）	実29.9	▽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 8着/14頭+1.4秒 06/29 大井5R 3着/12頭+2.0秒 03/10 大井3R 9着/9頭+4.5秒 02/19 大井4R 5着/11頭+1.2秒 01/27 大井5R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
13	アズキング	千田洋（大井）	実46.0	×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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 大井3R 13着/14頭+3.0秒 07/01 大井2R 7着/13頭 06/10 大井3R 9着/11頭+0.0秒 05/21 大井2R 4着/14頭+0.0秒 04/28 大井4R 4着/12頭+1.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
14	メガコウチャハイ	瀬川将（大井）	実41.6	×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6走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/21 大井2R 5着/14頭+3.5秒 07/03 大井7R 9着/9頭+7.0秒 06/10 大井4R 11着/14頭 05/21 大井3R 14着/16頭 04/28 大井3R 9着/14頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グラスリッキー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6サーカスサーカス

7.5倍

EV +52%

▲9ダイナマイトガンモ

12.1倍

EV +71%

出走馬全14頭

◎3

グラスリッキー

笹川翼（大井）

1.5倍

-49%

›

○6

サーカスサーカス

渡邊竜（笠松）

7.5倍

+52%

›

▲9

ダイナマイトガンモ

矢野貴（大井）

12.1倍

+71%

›

△1

アーメダバード

和田譲（大井）

16.8倍

+61%

›

△4

バゴリオ

西優哉（大井）

23.0倍

+13%

›

△8

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

17.9倍

-15%

›

▽12

ラブリーネイティブ

藤本現（大井）

29.9倍

+0%

›

▽7

ファジーエンジェル

東原悠（大井）

28.7倍

-28%

›

▽11

ジェイケイティアラ

吉井章（大井）

33.7倍

-29%

›

▽10

カレックス

藤田凌（大井）

35.8倍

-28%

›

▽2

ジョテイ

木澤奨（大井）

40.9倍

-47%

›

×14

メガコウチャハイ

瀬川将（大井）

41.6倍

-73%

›

×13

アズキング

千田洋（大井）

46.0倍

-78%

›

×5

ファンキーヤンキー

野畑凌（川崎）

41.9倍

-82%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 9 ダイナマイトガンモ ¥100 実12.1倍期待値 +71% ❌不的中2着単勝 12.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ダイナマイトガンモ ¥900 実12.1倍期待値 +71% ❌不的中2着単勝 12.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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