大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアンゴールド	渡邊竜（笠松）	実11.0	B△ A△勝率8% EV-14% 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8R 7着/13頭 07/02 大井8R 10着/13頭 06/09 大井6R 3着/12頭 05/19 大井5R 5着/14頭+1.3秒 04/29 大井5R 8着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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。
2	ラストフロンティア	木澤奨（大井）	実45.5	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41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 07/20 大井8R 8着/13頭+0.0秒 07/02 大井6R 11着/12頭+1.0秒 06/09 大井5R 6着/11頭+0.0秒 05/20 大井8R 6着/11頭 04/29 大井4R 6着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 24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: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。
3	ウチュウノキボウ差し	杉山海（大井）	実33.4	B× A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/20 大井8R 10着/13頭 07/01 大井5R 13着/14頭 01/28 大井7R 6着/13頭+1.6秒 01/14 大井7R 9着/12頭+1.6秒 12/26 大井5R 13着/13頭+2.6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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 10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) -98% (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 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -45% ※ 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	キルコネクション	高橋優（大井）	実6.6	B△ A▲勝率10% EV-31% 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20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井10R 6着/14頭 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒 04/28 大井7R 13着/14頭+2.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 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: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 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。
5	リュウノワールド	矢野貴（大井）	実2.9	B○ A○勝率19% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井10R 9着/14頭 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0秒 04/28 大井7R 7着/14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 6.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.0% / 期待値 -45% ※ 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	プレインコート	石川駿（大井）	実68.0	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 07/20 大井10R 10着/14頭 07/01 大井4R 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 10位 / 勝率 0.7% / 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。
7	コイゴロモ逃げ	千田洋（大井）	実16.6	B△ A▽勝率3% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2秒 11/12 大井2R 1着/14頭勝利 10/21 大井2R 3着/10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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け × 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: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
8	イオリ	東原悠（大井）	実16.8	B× A△勝率4% EV-38% 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10R 8着/14頭+0.0秒 07/01 大井5R 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/18 川崎6R 4着/12頭+0.9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 7.7着 (不振) ○ 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 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -38% ※ 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	ジルクン	達城龍（大井）	実11.1	B▲ A△勝率6% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/20 大井10R 13着/14頭 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭 05/19 大井4R 7着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 2着/10頭+0.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 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。
10	シルバーマック先行	中山遥（浦和）	実2.5	B🌟◎ A🌟◎勝率47% EV+17% 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6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/22 大井2R 1着/16頭勝利 06/30 大井6R 7着/14頭 06/10 大井2R 1着/14頭 05/19 大井3R 6着/12頭+1.1秒 04/27 大井2R 3着/14頭+1.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.7% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.0% / 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。

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 ◎

シルバーマック

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+101%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5リュウノワールド

2.9倍

EV -55%

▲A:△9ジルクン

11.1倍

EV -63%

出走馬全10頭

◎A:◎10

シルバーマック

中山遥（浦和）

2.5倍

+101%

›

○A:○5

リュウノワールド

矢野貴（大井）

2.9倍

-55%

›

▲A:△9

ジルクン

達城龍（大井）

11.1倍

-63%

›

△A:△1

アジアンゴールド

渡邊竜（笠松）

11.0倍

-93%

›

△A:▲4

キルコネクション

高橋優（大井）

6.6倍

-99%

›

△A:▽7

コイゴロモ

千田洋（大井）

16.6倍

-98%

›

×A:▽3

ウチュウノキボウ

杉山海（大井）

33.4倍

-97%

›

×A:×2

ラストフロンティア

木澤奨（大井）

45.5倍

-98%

›

×A:△8

イオリ

東原悠（大井）

16.8倍

-99%

›

×A:×6

プレインコート

石川駿（大井）

68.0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。

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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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアンゴールド	渡邊竜（笠松）	実11.0	△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8R 7着/13頭 07/02 大井8R 10着/13頭 06/09 大井6R 3着/12頭 05/19 大井5R 5着/14頭+1.3秒 04/29 大井5R 8着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 7.7% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
2	ラストフロンティア	木澤奨（大井）	実45.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41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 07/20 大井8R 8着/13頭+0.0秒 07/02 大井6R 11着/12頭+1.0秒 06/09 大井5R 6着/11頭+0.0秒 05/20 大井8R 6着/11頭 04/29 大井4R 6着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 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 0.9% (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。
3	ウチュウノキボウ差し	杉山海（大井）	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/20 大井8R 10着/13頭 07/01 大井5R 13着/14頭 01/28 大井7R 6着/13頭+1.6秒 01/14 大井7R 9着/12頭+1.6秒 12/26 大井5R 13着/13頭+2.6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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 10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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
4	キルコネクション	高橋優（大井）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井10R 6着/14頭 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒 04/28 大井7R 13着/14頭+2.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
5	リュウノワールド	矢野貴（大井）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井10R 9着/14頭 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0秒 04/28 大井7R 7着/14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 6.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	プレインコート	石川駿（大井）	実68.0	×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／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/20 大井10R 10着/14頭 07/01 大井4R 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	コイゴロモ逃げ	千田洋（大井）	実16.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2秒 11/12 大井2R 1着/14頭勝利 10/21 大井2R 3着/10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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (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。
8	イオリ	東原悠（大井）	実16.8	△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10R 8着/14頭+0.0秒 07/01 大井5R 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒 12/18 川崎6R 4着/12頭+0.9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 7.7着 (不振) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
9	ジルクン	達城龍（大井）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/20 大井10R 13着/14頭 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭 05/19 大井4R 7着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 2着/10頭+0.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
10	シルバーマック先行	中山遥（浦和）	実2.5	🌟◎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6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/22 大井2R 1着/16頭勝利 06/30 大井6R 7着/14頭 06/10 大井2R 1着/14頭 05/19 大井3R 6着/12頭+1.1秒 04/27 大井2R 3着/14頭+1.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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

シルバーマック

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5リュウノワールド

2.9倍

EV -45%

▲4キルコネクション

6.6倍

EV -31%

出走馬全10頭

◎10

シルバーマック

中山遥（浦和）

2.5倍

+17%

›

○5

リュウノワールド

矢野貴（大井）

2.9倍

-45%

›

▲4

キルコネクション

高橋優（大井）

6.6倍

-31%

›

△1

アジアンゴールド

渡邊竜（笠松）

11.0倍

-14%

›

△9

ジルクン

達城龍（大井）

11.1倍

-33%

›

△8

イオリ

東原悠（大井）

16.8倍

-38%

›

▽7

コイゴロモ

千田洋（大井）

16.6倍

-49%

›

▽3

ウチュウノキボウ

杉山海（大井）

33.4倍

-44%

›

×2

ラストフロンティア

木澤奨（大井）

45.5倍

-59%

›

×6

プレインコート

石川駿（大井）

68.0倍

-53%

›

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