大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラシアレス	吉原寛（金沢）	実45.8	B× A▽勝率1% EV-44% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井10R 8着/14頭 05/19 大井10R 7着/13頭+0.7秒 02/20 大井4R 4着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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	ドナシェーン	笹川翼（大井）	実8.0	B× A△勝率7% EV-47% 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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井11R 5着/16頭+0.8秒 06/30 大井11R 12着/16頭 03/27 大井2R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -48% ※ 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	コスモソンジュ自在	小野俊（大井）	実23.9	B△ A△勝率3% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/21 大井11R 4着/13頭+0.5秒 05/20 大井12R 7着/14頭 05/01 大井12R 5着/16頭+0.7秒 04/15 大井12R 6着/16頭+1.5秒 03/24 大井11R 8着/16頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -27% ※ 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	ジャスミンツー逃げ	本橋孝（船橋）	実7.6	B▲ A▲勝率9% EV-31% 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2着）
前5走 07/01 大井7R 2着/12頭+3.0秒 06/10 大井10R 4着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 1着/14頭勝利 04/29 大井9R 4着/13頭+0.2秒 04/15 大井10R 4着/14頭+1.1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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.3% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -31% ※ 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	フレンドローマ差し	達城龍（大井）	実120.8	B× A▽勝率1% 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 07/21 大井11R 13着/13頭+2.9秒 06/29 大井10R 7着/11頭+0.0秒 05/20 大井12R 8着/14頭 05/01 大井12R 16着/16頭+3.7秒 04/15 大井12R 8着/16頭+2.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 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 14位 / 勝率 0.5% / 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。
6	スタードラマー追込	鷹見陸（大井）	実115.6	B× A▽勝率1% 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 07/21 大井11R 12着/13頭+2.7秒 05/20 大井12R 12着/14頭 05/01 大井12R 12着/16頭+2.2秒 03/25 大井7R 8着/8頭+2.8秒 07/16 大井12R 10着/12頭+2.3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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 0.5% / 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。
7	ゴルトリッチ	菅原吏（船橋）	実27.0	B△ A▽勝率3% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.3% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
8	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実74.0	B× A▽勝率1% EV-49% 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 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9秒 12/25 大井10R 3着/11頭+0.1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 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% △ 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 118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 0.7% / 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。
9	ケイアイカペラ先行	野畑凌（川崎）	実18.4	B△ A△勝率5% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/21 大井11R 9着/13頭+1.3秒 09/03 大井12R 3着/13頭+0.2秒 08/11 大井7R 2着/11頭+0.8秒 07/14 大井11R 1着/13頭勝利 06/09 大井12R 1着/16頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 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。
10	ハンデンドレイク逃げ	本田重（船橋）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV-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75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/27 大井2R 1着/12頭勝利 01/07 浦和11R 6着/12頭+0.9秒 12/04 大井11R 3着/16頭+0.3秒 10/15 川崎11R 2着/8頭+0.8秒 07/18 大井6R 1着/5頭勝利
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 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 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 76.3% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.2% / 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。
11	シャインフォール差し	渡邊竜（笠松）	実23.6	B× A×勝率2% 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 07/21 大井11R 7着/13頭+0.8秒 05/01 大井12R 8着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 4着/16頭+1.1秒 03/11 大井11R 6着/12頭+0.2秒 02/18 大井12R 3着/13頭+1.2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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 8位 / 勝率 1.9% / 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	クレールジャック自在	吉井章（大井）	実4.9	B○ A○勝率17% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率41%と適性高／同距離帯15走で勝率53%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/10 大井11R 3着/12頭+0.5秒 10/07 大井12R 1着/10頭勝利 09/01 大井11R 4着/13頭+0.2秒 03/12 大井12R 1着/15頭勝利 02/20 大井12R 6着/16頭+0.6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 22走で勝率 41% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 53% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 276日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 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。
13	モントーク先行	中山遥（浦和）	実33.6	B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/03 大井12R 11着/13頭 05/19 大井12R 10着/16頭+1.1秒 04/29 大井12R 2着/16頭+0.8秒 03/23 大井11R 2着/13頭+0.2秒 02/19 大井11R 13着/15頭+2.9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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 10位 / 勝率 1.3% / 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。
14	アポロリヤム	張田昂（船橋）	実28.5	B× A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/21 大井11R 3着/13頭+0.4秒 06/29 大井10R 8着/11頭+0.0秒 06/11 大井7R 10着/11頭 05/21 大井8R 9着/10頭 05/01 大井12R 9着/16頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -48% ※ 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 ◎

ハンデンドレイク

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12クレールジャック

4.9倍

EV -18%

▲A:▲4ジャスミンツー

7.6倍

EV -82%

出走馬全14頭

◎A:◎10

ハンデンドレイク

本田重（船橋）

2.0倍

+52%

›

○A:○12

クレールジャック

吉井章（大井）

4.9倍

-18%

›

▲A:▲4

ジャスミンツー

本橋孝（船橋）

7.6倍

-82%

›

△A:▽7

ゴルトリッチ

菅原吏（船橋）

27.0倍

-38%

›

△A:△9

ケイアイカペラ

野畑凌（川崎）

18.4倍

-77%

›

△A:△3

コスモソンジュ

小野俊（大井）

23.9倍

-88%

›

×A:△2

ドナシェーン

笹川翼（大井）

8.0倍

-98%

›

×A:▽14

アポロリヤム

張田昂（船橋）

28.5倍

-93%

›

×A:▽1

グラシアレス

吉原寛（金沢）

45.8倍

-89%

›

×A:×13

モントーク

中山遥（浦和）

33.6倍

-97%

›

×A:×11

シャインフォール

渡邊竜（笠松）

23.6倍

-99%

›

×A:▽8

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

74.0倍

-99%

›

×A:▽6

スタードラマー

鷹見陸（大井）

115.6倍

-99%

›

×A:▽5

フレンドローマ

達城龍（大井）

120.8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

両モデルとも見送り

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラシアレス	吉原寛（金沢）	実45.8	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井10R 8着/14頭 05/19 大井10R 7着/13頭+0.7秒 02/20 大井4R 4着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.2% (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。
2	ドナシェーン	笹川翼（大井）	実8.0	△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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井11R 5着/16頭+0.8秒 06/30 大井11R 12着/16頭 03/27 大井2R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
3	コスモソンジュ自在	小野俊（大井）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/21 大井11R 4着/13頭+0.5秒 05/20 大井12R 7着/14頭 05/01 大井12R 5着/16頭+0.7秒 04/15 大井12R 6着/16頭+1.5秒 03/24 大井11R 8着/16頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	ジャスミンツー逃げ	本橋孝（船橋）	実7.6	▲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2着）
前5走 07/01 大井7R 2着/12頭+3.0秒 06/10 大井10R 4着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 1着/14頭勝利 04/29 大井9R 4着/13頭+0.2秒 04/15 大井10R 4着/14頭+1.1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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	フレンドローマ差し	達城龍（大井）	実120.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/21 大井11R 13着/13頭+2.9秒 06/29 大井10R 7着/11頭+0.0秒 05/20 大井12R 8着/14頭 05/01 大井12R 16着/16頭+3.7秒 04/15 大井12R 8着/16頭+2.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 23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 0.5% (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。
6	スタードラマー追込	鷹見陸（大井）	実115.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/21 大井11R 12着/13頭+2.7秒 05/20 大井12R 12着/14頭 05/01 大井12R 12着/16頭+2.2秒 03/25 大井7R 8着/8頭+2.8秒 07/16 大井12R 10着/12頭+2.3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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	ゴルトリッチ	菅原吏（船橋）	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
8	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実74.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9秒 12/25 大井10R 3着/11頭+0.1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 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% △ 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 118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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
9	ケイアイカペラ先行	野畑凌（川崎）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/21 大井11R 9着/13頭+1.3秒 09/03 大井12R 3着/13頭+0.2秒 08/11 大井7R 2着/11頭+0.8秒 07/14 大井11R 1着/13頭勝利 06/09 大井12R 1着/16頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
10	ハンデンドレイク逃げ	本田重（船橋）	実2.0	🌟◎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75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/27 大井2R 1着/12頭勝利 01/07 浦和11R 6着/12頭+0.9秒 12/04 大井11R 3着/16頭+0.3秒 10/15 川崎11R 2着/8頭+0.8秒 07/18 大井6R 1着/5頭勝利
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 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
11	シャインフォール差し	渡邊竜（笠松）	実23.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/21 大井11R 7着/13頭+0.8秒 05/01 大井12R 8着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 4着/16頭+1.1秒 03/11 大井11R 6着/12頭+0.2秒 02/18 大井12R 3着/13頭+1.2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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	クレールジャック自在	吉井章（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率41%と適性高／同距離帯15走で勝率53%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/10 大井11R 3着/12頭+0.5秒 10/07 大井12R 1着/10頭勝利 09/01 大井11R 4着/13頭+0.2秒 03/12 大井12R 1着/15頭勝利 02/20 大井12R 6着/16頭+0.6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 22走で勝率 41% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 53% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 276日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
13	モントーク先行	中山遥（浦和）	実33.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/03 大井12R 11着/13頭 05/19 大井12R 10着/16頭+1.1秒 04/29 大井12R 2着/16頭+0.8秒 03/23 大井11R 2着/13頭+0.2秒 02/19 大井11R 13着/15頭+2.9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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.3% (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。
14	アポロリヤム	張田昂（船橋）	実28.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/21 大井11R 3着/13頭+0.4秒 06/29 大井10R 8着/11頭+0.0秒 06/11 大井7R 10着/11頭 05/21 大井8R 9着/10頭 05/01 大井12R 9着/16頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ハンデンドレイク

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12クレールジャック

4.9倍

EV -17%

▲4ジャスミンツー

7.6倍

EV -31%

出走馬全14頭

◎10

ハンデンドレイク

本田重（船橋）

2.0倍

-3%

›

○12

クレールジャック

吉井章（大井）

4.9倍

-17%

›

▲4

ジャスミンツー

本橋孝（船橋）

7.6倍

-31%

›

△2

ドナシェーン

笹川翼（大井）

8.0倍

-47%

›

△9

ケイアイカペラ

野畑凌（川崎）

18.4倍

+0%

›

△3

コスモソンジュ

小野俊（大井）

23.9倍

-27%

›

▽7

ゴルトリッチ

菅原吏（船橋）

27.0倍

-22%

›

×11

シャインフォール

渡邊竜（笠松）

23.6倍

-55%

›

▽14

アポロリヤム

張田昂（船橋）

28.5倍

-47%

›

×13

モントーク

中山遥（浦和）

33.6倍

-56%

›

▽1

グラシアレス

吉原寛（金沢）

45.8倍

-44%

›

▽8

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

74.0倍

-49%

›

▽6

スタードラマー

鷹見陸（大井）

115.6倍

-38%

›

▽5

フレンドローマ

達城龍（大井）

120.8倍

-38%

›

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