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	ラピード追込	野畑凌（川崎）	実55.1	B× A▽勝率1% EV-42% 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6R 8着/13頭+1.6秒 07/02 大井6R 8着/12頭 10/09 大井8R 11着/11頭+3.5秒 09/16 大井8R 3着/12頭+0.4秒 09/03 大井8R 10着/11頭+3.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ◎ 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) -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 1.0% / 期待値 -42% ※ 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	ポンペルモ	田中洸（大井）	実17.3	B× A×勝率2% EV-67% 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5走 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 3着/8頭+0.2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 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 25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 0.2% (オッズ暗示: 5.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -68% ※ 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	ナックジャスパー逃げ	高橋昭（大井）	実12.1	B× A△勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3秒 12/29 大井11R 4着/13頭+0.5秒 12/05 大井8R 2着/13頭+0.7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 3.7着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
4	ジーニーキック先行	矢野貴（大井）	実7.9	B△ A△勝率4% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0秒 02/19 大井8R 6着/13頭+1.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 期待値 -65% ※ 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	ビーチユーミング	岡村健（船橋）	実14.3	B× A×勝率1% EV-80% 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 5着/10頭+0.0秒 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3秒 04/14 大井4R 8着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ ローテーション 25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 0.2% (オッズ暗示: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -81% ※ 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	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.8	B▲ A▲勝率11% EV-47% 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33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 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。
7	ウエノマルサンダー	本村直（大井）	実149.9	B× A×勝率0% EV-71% 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6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9頭 05/20 大井6R 10着/12頭 04/30 大井5R 8着/10頭+1.9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 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11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 13位 / 勝率 0.2% / 期待値 -72% ※ 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	コロラドフォンテン	杉山海（大井）	実12.8	B× A×勝率3% EV-66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/21 大井6R 2着/13頭+0.4秒 07/02 大井6R 4着/12頭+1.0秒 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0秒 04/29 大井3R 8着/13頭+1.4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 3.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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: 7.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -67% ※ 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	エムティキング	谷内貫（大井）	実9.1	B△ A△勝率8% EV-29% 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4走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 1着/12頭勝利 04/27 大井8R 4着/14頭+1.3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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25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 1.5% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。
10	ペイシャキセキ	笹川翼（大井）	実4.6	B○ A○勝率24% EV+8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.7% / 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。
11	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（大井）	実4.9	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV+90% 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33%と好調／前走勝利の勢い／144日ぶりの実戦）
前5走 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0秒 01/28 大井1R 1着/12頭勝利 06/10 大井8R 3着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 144日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 69.7% (オッズ暗示: 20.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.8% / 期待値 +90% ※ 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	ハカイシン	和田譲（大井）	実16.0	B△ A×勝率3% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/20 大井7R 3着/10頭 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9秒 04/28 大井6R 6着/10頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25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 0.7% (オッズ暗示: 6.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
13	レディヴィクトリア先行	達城龍（大井）	実62.3	B× A×勝率1% EV-63% 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6R 6着/13頭+1.0秒 07/01 大井4R 9着/14頭 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7秒 04/28 大井6R 5着/10頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 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) -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 -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。

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 ◎

カーラエスメラルダ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+241%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ペイシャキセキ

4.6倍

EV +7%

▲A:▲6ビートリニティ

4.8倍

EV -84%

出走馬全13頭

◎A:◎11

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

4.9倍

+241%

›

○A:○10

ペイシャキセキ

笹川翼（大井）

4.6倍

+7%

›

▲A:▲6

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.8倍

-84%

›

△A:△9

エムティキング

谷内貫（大井）

9.1倍

-86%

›

△A:×12

ハカイシン

和田譲（大井）

16.0倍

-89%

›

△A:△4

ジーニーキック

矢野貴（大井）

7.9倍

-95%

›

×A:△3

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

12.1倍

-93%

›

×A:×5

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

14.3倍

-97%

›

×A:×2

ポンペルモ

田中洸（大井）

17.3倍

-96%

›

×A:×8

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

12.8倍

-99%

›

×A:▽1

ラピード

野畑凌（川崎）

55.1倍

-99%

›

×A:×13

レディヴィクトリア

達城龍（大井）

62.3倍

-99%

›

×A:×7

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

149.9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

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	ラピード追込	野畑凌（川崎）	実55.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/21 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/02 大井6R 8着/12頭 10/09 大井8R 11着/11頭+3.5秒 09/16 大井8R 3着/12頭+0.4秒 09/03 大井8R 10着/11頭+3.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ◎ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ポンペルモ	田中洸（大井）	実17.3	×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5走 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 3着/8頭+0.2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 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ナックジャスパー逃げ	高橋昭（大井）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3秒 12/29 大井11R 4着/13頭+0.5秒 12/05 大井8R 2着/13頭+0.7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 3.7着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (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。
4	ジーニーキック先行	矢野貴（大井）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0秒 02/19 大井8R 6着/13頭+1.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
5	ビーチユーミング	岡村健（船橋）	実14.3	×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 5着/10頭+0.0秒 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3秒 04/14 大井4R 8着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.8	▲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33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 25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 11.0% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
7	ウエノマルサンダー	本村直（大井）	実149.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9頭 05/20 大井6R 10着/12頭 04/30 大井5R 8着/10頭+1.9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 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	コロラドフォンテン	杉山海（大井）	実12.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/21 大井6R 2着/13頭+0.4秒 07/02 大井6R 4着/12頭+1.0秒 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0秒 04/29 大井3R 8着/13頭+1.4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 3.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	エムティキング	谷内貫（大井）	実9.1	△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4走で勝率25%／前走2着）
前5走 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 1着/12頭勝利 04/27 大井8R 4着/14頭+1.3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 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25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 7.8% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ペイシャキセキ	笹川翼（大井）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
11	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（大井）	実4.9	🌟◎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33%と好調／前走勝利の勢い／144日ぶりの実戦）
前5走 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0秒 01/28 大井1R 1着/12頭勝利 06/10 大井8R 3着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 144日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.8% (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。
12	ハカイシン	和田譲（大井）	実16.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/20 大井7R 3着/10頭 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9秒 04/28 大井6R 6着/10頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25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 2.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
13	レディヴィクトリア先行	達城龍（大井）	実62.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/21 大井6R 6着/13頭+1.0秒 07/01 大井4R 9着/14頭 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7秒 04/28 大井6R 5着/10頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カーラエスメラルダ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ペイシャキセキ

4.6倍

EV +8%

▲6ビートリニティ

4.8倍

EV -47%

出走馬全13頭

◎11

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

4.9倍

+90%

›

○10

ペイシャキセキ

笹川翼（大井）

4.6倍

+8%

›

▲6

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.8倍

-47%

›

△9

エムティキング

谷内貫（大井）

9.1倍

-29%

›

△4

ジーニーキック

矢野貴（大井）

7.9倍

-65%

›

△3

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

12.1倍

-48%

›

×8

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

12.8倍

-66%

›

×12

ハカイシン

和田譲（大井）

16.0倍

-58%

›

×2

ポンペルモ

田中洸（大井）

17.3倍

-67%

›

×5

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

14.3倍

-80%

›

▽1

ラピード

野畑凌（川崎）

55.1倍

-42%

›

×13

レディヴィクトリア

達城龍（大井）

62.3倍

-63%

›

×7

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

149.9倍

-71%

›

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