大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カプチーノ	西啓太（大井）	実25.3	B× A×勝率2% 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 07/20 大井8R 4着/13頭+0.0秒 07/01 大井4R 6着/14頭 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 1.5% / 期待値 -61% ※ 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	アエノジャッジ先行	吉原寛（金沢）	実3.4	B○ A🌟◎勝率32% EV+8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 07/23 大井1R 2着/13頭+0.0秒 06/30 大井5R 4着/11頭 06/08 大井8R 2着/12頭 01/26 大井7R 6着/14頭+2.0秒 01/12 大井8R 12着/13頭+2.6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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.0% / 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	オールスターズ逃げ	安藤洋（大井）	推定—	B× A△勝率7% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場25走で勝率40%と適性高／同距離帯17走で勝率59%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井7R 7着/10頭 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 59% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 0.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -86% ※ 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	サブノルアナ差し	藤田凌（大井）	実9.9	B× A▽勝率6% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 大井1R 1着/13頭勝利 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 8着/14頭+1.5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 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 10.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -37% ※ 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	アメシスト	藤本現（大井）	実20.0	B▲ A△勝率7% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/20 大井7R 6着/10頭 07/01 大井4R 4着/14頭 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +341% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +37% ※ 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	グランドターギー逃げ	野畑凌（川崎）	実28.9	B△ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井8R 6着/13頭 07/01 大井4R 7着/14頭 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.3% / 期待値 -33% ※ 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	ラッキーロジータ差し	谷内貫（大井）	実51.2	B× A×勝率1% EV-50% 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 03/11 大井5R 13着/13頭+1.9秒 01/30 大井10R 15着/16頭+1.9秒 12/26 大井3R 12着/14頭+4.3秒 12/03 大井6R 8着/14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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 155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 12位 / 勝率 1.0% / 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。
8	カルサパラストリス差し	中山遥（浦和）	実8.1	B× A△勝率7% EV-39% 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23走で勝率4%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 1着/8頭勝利
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 4.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -39% ※ 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	シルフラ	佐野遥（川崎）	実16.3	B▽ A▽勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井8R 9着/13頭 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
10	スマートシエラ追込	吉井章（大井）	実3.1	B△ A○勝率16% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井1R 1着/14頭勝利 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 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。
11	トーセンディーン逃げ	田中洸（大井）	実59.4	B× A×勝率1% EV-55% 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 04/14 大井4R 11着/12頭+2.3秒 03/11 大井5R 3着/13頭+0.6秒 02/18 大井3R 11着/14頭+1.8秒 01/27 大井7R 2着/12頭+0.1秒 12/02 大井1R 6着/12頭+1.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 121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 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 -56% ※ 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	サンバフレイバー自在	和田譲（大井）	実6.8	B△ A▲勝率11% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井7R 4着/11頭 06/08 大井7R 1着/12頭 01/30 大井1R 4着/12頭+0.9秒 01/16 大井1R 10着/14頭+1.6秒 12/30 大井5R 13着/13頭+3.9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 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。
13	ニシノコヌカアメ自在推奨	西優哉（大井）	実21.9	B◎ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ21.9倍で期待値+576%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/24 大井1R 1着/15頭勝利 06/29 大井7R 9着/11頭 06/08 大井7R 9着/12頭 05/18 大井5R 3着/12頭+0.6秒 04/27 大井7R 4着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +576% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.9% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 -46% ※ 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

B推奨Aモデル ▽

ニシノコヌカアメ

騎手西優哉（大井）

単勝オッズ

21.9倍

AI期待値

+576%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2アエノジャッジ

3.4倍

EV -24%

▲A:△5アメシスト

20.0倍

EV +341%

出走馬全13頭

◎A:▽13

ニシノコヌカアメ

西優哉（大井）

21.9倍

+576%

›

○A:◎2

アエノジャッジ

吉原寛（金沢）

3.4倍

-24%

›

▲A:△5

アメシスト

藤本現（大井）

20.0倍

+341%

›

△A:▲12

サンバフレイバー

和田譲（大井）

6.8倍

-70%

›

△A:▽6

グランドターギー

野畑凌（川崎）

28.9倍

+25%

›

△A:○10

スマートシエラ

吉井章（大井）

3.1倍

-87%

›

×A:△8

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

8.1倍

-67%

›

×A:▽4

サブノルアナ

藤田凌（大井）

9.9倍

-60%

›

▽A:▽9

シルフラ

佐野遥（川崎）

16.3倍

-38%

›

×A:△3

オールスターズ

安藤洋（大井）

—

›

×A:×1

カプチーノ

西啓太（大井）

25.3倍

-99%

›

×A:×7

ラッキーロジータ

谷内貫（大井）

51.2倍

-99%

›

×A:×11

トーセンディーン

田中洸（大井）

59.4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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ニシノコヌカアメ ¥600 確定13.8倍期待値 +576% 🎯的中1着確定 13.8倍8,280円

※ オッズは予測時点の値です。

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カプチーノ	西啓太（大井）	実25.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/20 大井8R 4着/13頭+0.0秒 07/01 大井4R 6着/14頭 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5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 5.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	アエノジャッジ先行	吉原寛（金沢）	実3.4	🌟◎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2.7着と安定／前走2着）
前5走 07/23 大井1R 2着/13頭+0.0秒 06/30 大井5R 4着/11頭 06/08 大井8R 2着/12頭 01/26 大井7R 6着/14頭+2.0秒 01/12 大井8R 12着/13頭+2.6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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.0% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	オールスターズ逃げ	安藤洋（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場25走で勝率40%と適性高／同距離帯17走で勝率59%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井7R 7着/10頭 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 59% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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。
4	サブノルアナ差し	藤田凌（大井）	実9.9	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 大井1R 1着/13頭勝利 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 8着/14頭+1.5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 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
5	アメシスト	藤本現（大井）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/20 大井7R 6着/10頭 07/01 大井4R 4着/14頭 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	グランドターギー逃げ	野畑凌（川崎）	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井8R 6着/13頭 07/01 大井4R 7着/14頭 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
7	ラッキーロジータ差し	谷内貫（大井）	実51.2	×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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均13.3着と低調）
前5走 03/11 大井5R 13着/13頭+1.9秒 01/30 大井10R 15着/16頭+1.9秒 12/26 大井3R 12着/14頭+4.3秒 12/03 大井6R 8着/14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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 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 1.0% (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。
8	カルサパラストリス差し	中山遥（浦和）	実8.1	△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23走で勝率4%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 1着/8頭勝利
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 4.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
9	シルフラ	佐野遥（川崎）	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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井8R 9着/13頭 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
10	スマートシエラ追込	吉井章（大井）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井1R 1着/14頭勝利 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
11	トーセンディーン逃げ	田中洸（大井）	実59.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7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8.3着と低調）
前5走 04/14 大井4R 11着/12頭+2.3秒 03/11 大井5R 3着/13頭+0.6秒 02/18 大井3R 11着/14頭+1.8秒 01/27 大井7R 2着/12頭+0.1秒 12/02 大井1R 6着/12頭+1.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	サンバフレイバー自在	和田譲（大井）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井7R 4着/11頭 06/08 大井7R 1着/12頭 01/30 大井1R 4着/12頭+0.9秒 01/16 大井1R 10着/14頭+1.6秒 12/30 大井5R 13着/13頭+3.9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 49走で勝率 6% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
13	ニシノコヌカアメ自在推奨	西優哉（大井）	実21.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/24 大井1R 1着/15頭勝利 06/29 大井7R 9着/11頭 06/08 大井7R 9着/12頭 05/18 大井5R 3着/12頭+0.6秒 04/27 大井7R 4着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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

アエノジャッジ

騎手吉原寛（金沢）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10スマートシエラ

3.1倍

EV -49%

▲12サンバフレイバー

6.8倍

EV -28%

出走馬全13頭

◎2

アエノジャッジ

吉原寛（金沢）

3.4倍

+8%

›

○10

スマートシエラ

吉井章（大井）

3.1倍

-49%

›

▲12

サンバフレイバー

和田譲（大井）

6.8倍

-28%

›

△3

オールスターズ

安藤洋（大井）

—

›

△8

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

8.1倍

-39%

›

△5

アメシスト

藤本現（大井）

20.0倍

+36%

›

▽4

サブノルアナ

藤田凌（大井）

9.9倍

-37%

›

▽9

シルフラ

佐野遥（川崎）

16.3倍

-18%

›

▽13

ニシノコヌカアメ

西優哉（大井）

21.9倍

-45%

›

▽6

グランドターギー

野畑凌（川崎）

28.9倍

-33%

›

×1

カプチーノ

西啓太（大井）

25.3倍

-61%

›

×7

ラッキーロジータ

谷内貫（大井）

51.2倍

-50%

›

×11

トーセンディーン

田中洸（大井）

59.4倍

-55%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ニシノコヌカアメ ¥600 確定13.8倍期待値 -46% 🎯的中1着確定 13.8倍8,280円

※ オッズは予測時点の値です。

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