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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実36.3	B× A▽勝率2% EV-44% 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8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14頭 04/30 大井12R 5着/14頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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 1.5% / 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	ムサシタルマエ追込	達城龍（大井）	実18.2	B△ A△勝率5% EV-10% 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 07/22 大井8R 6着/11頭+1.6秒 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井1R 7着/9頭+1.9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 15走で勝率 13% ○ 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 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 0.4% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 -11% ※ 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	グランダイト逃げ	西啓太（大井）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率59% EV+11% 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7走で勝率71%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井6R 1着/14頭勝利 06/09 大井7R 2着/14頭 05/18 大井8R 4着/13頭+0.2秒 04/17 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井8R 1着/12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 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 96.7% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.6% / 期待値 +11% ※ 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	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実92.0	B× A▽勝率1% EV-45% 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8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 3着/12頭+0.1秒 12/26 大井7R 6着/9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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11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 10位 / 勝率 0.6% / 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。
5	ハイアップグレード逃げ	野畑凌（川崎）	実71.0	B× A▽勝率1% EV-33% 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8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0秒 04/17 大井10R 12着/13頭+2.6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 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。
6	ニジノカナタニ先行	江里裕（大井）	実9.9	B▲ A▲勝率9% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井7R 1着/12頭勝利 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5秒 04/28 大井12R 7着/13頭+0.9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 12走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 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。
7	バズッチ逃げ	吉井章（大井）	実17.3	B△ A△勝率5% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/22 大井8R 10着/11頭+3.7秒 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1秒 12/01 大井11R 8着/14頭+2.1秒 11/10 大井12R 13着/13頭+3.3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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 10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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.1% / 期待値 -13% ※ 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	カラーオブジアース逃げ	東原悠（大井）	実101.2	B× A×勝率0% EV-60% 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 07/23 大井10R 12着/14頭+5.2秒 07/01 大井9R 11着/14頭 05/21 大井5R 9着/14頭 04/17 大井10R 8着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -60% ※ 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	ヴォルクメア	藤本現（大井）	実28.4	B× A▽勝率3% EV-24% 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 07/23 大井10R 8着/14頭+3.4秒 07/02 大井12R 14着/14頭+4.0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 11.0着 (不振) △ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -25% ※ 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	ヴォイスオブゼウス差し	町田直（川崎）	実33.5	B△ A△勝率3% EV+5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／140日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井10R 4着/10頭+1.9秒 03/13 大井8R 4着/10頭+0.6秒 02/18 大井8R 9着/14頭+1.5秒 01/16 大井8R 4着/12頭+0.9秒 12/26 大井8R 8着/16頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 6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 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (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 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 +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。
11	イフウドウドウ差し	藤田凌（大井）	実2.4	B○ A○勝率14% EV-67% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/21 大井8R 2着/11頭+0.0秒 04/29 大井8R 4着/13頭+0.9秒 04/15 大井7R 4着/12頭+1.3秒 03/26 大井10R 5着/14頭+0.9秒 03/11 大井9R 6着/11頭+0.7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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 41.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 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。

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 ◎

グランダイト

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11イフウドウドウ

2.4倍

EV -94%

▲A:▲6ニジノカナタニ

9.9倍

EV -95%

出走馬全11頭

◎A:◎3

グランダイト

西啓太（大井）

1.9倍

+83%

›

○A:○11

イフウドウドウ

藤田凌（大井）

2.4倍

-94%

›

▲A:▲6

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

9.9倍

-95%

›

△A:△2

ムサシタルマエ

達城龍（大井）

18.2倍

-93%

›

△A:△10

ヴォイスオブゼウス

町田直（川崎）

33.5倍

-95%

›

△A:△7

バズッチ

吉井章（大井）

17.3倍

-97%

›

×A:▽9

ヴォルクメア

藤本現（大井）

28.4倍

-99%

›

×A:▽1

リケアミネオラ

千田洋（大井）

36.3倍

-99%

›

×A:▽5

ハイアップグレード

野畑凌（川崎）

71.0倍

-99%

›

×A:▽4

サイレントブラック

瀬川将（大井）

92.0倍

-99%

›

×A:×8

カラーオブジアース

東原悠（大井）

101.2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

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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実36.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14頭 04/30 大井12R 5着/14頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	ムサシタルマエ追込	達城龍（大井）	実18.2	△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 07/22 大井8R 6着/11頭+1.6秒 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井1R 7着/9頭+1.9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 15走で勝率 13% ○ 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 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	グランダイト逃げ	西啓太（大井）	実1.9	🌟◎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（当競馬場7走で勝率71%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井6R 1着/14頭勝利 06/09 大井7R 2着/14頭 05/18 大井8R 4着/13頭+0.2秒 04/17 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井8R 1着/12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 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 58.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
4	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実92.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/22 大井8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 3着/12頭+0.1秒 12/26 大井7R 6着/9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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ハイアップグレード逃げ	野畑凌（川崎）	実71.0	▽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／直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0秒 04/17 大井10R 12着/13頭+2.6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 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ニジノカナタニ先行	江里裕（大井）	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井7R 1着/12頭勝利 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5秒 04/28 大井12R 7着/13頭+0.9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 12走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3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 22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 8.6% (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。
7	バズッチ逃げ	吉井章（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走平均10.0着と低調）
前5走 07/22 大井8R 10着/11頭+3.7秒 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1秒 12/01 大井11R 8着/14頭+2.1秒 11/10 大井12R 13着/13頭+3.3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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 10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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
8	カラーオブジアース逃げ	東原悠（大井）	実101.2	×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／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/23 大井10R 12着/14頭+5.2秒 07/01 大井9R 11着/14頭 05/21 大井5R 9着/14頭 04/17 大井10R 8着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ヴォルクメア	藤本現（大井）	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/23 大井10R 8着/14頭+3.4秒 07/02 大井12R 14着/14頭+4.0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 11.0着 (不振) △ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
10	ヴォイスオブゼウス差し	町田直（川崎）	実33.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／140日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井10R 4着/10頭+1.9秒 03/13 大井8R 4着/10頭+0.6秒 02/18 大井8R 9着/14頭+1.5秒 01/16 大井8R 4着/12頭+0.9秒 12/26 大井8R 8着/16頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 6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 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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。
11	イフウドウドウ差し	藤田凌（大井）	実2.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/21 大井8R 2着/11頭+0.0秒 04/29 大井8R 4着/13頭+0.9秒 04/15 大井7R 4着/12頭+1.3秒 03/26 大井10R 5着/14頭+0.9秒 03/11 大井9R 6着/11頭+0.7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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 13.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グランダイト

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11イフウドウドウ

2.4倍

EV -67%

▲6ニジノカナタニ

9.9倍

EV -15%

出走馬全11頭

◎3

グランダイト

西啓太（大井）

1.9倍

+11%

›

○11

イフウドウドウ

藤田凌（大井）

2.4倍

-67%

›

▲6

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

9.9倍

-15%

›

△7

バズッチ

吉井章（大井）

17.3倍

-12%

›

△2

ムサシタルマエ

達城龍（大井）

18.2倍

-10%

›

△10

ヴォイスオブゼウス

町田直（川崎）

33.5倍

+5%

›

▽9

ヴォルクメア

藤本現（大井）

28.4倍

-24%

›

▽1

リケアミネオラ

千田洋（大井）

36.3倍

-44%

›

▽5

ハイアップグレード

野畑凌（川崎）

71.0倍

-33%

›

▽4

サイレントブラック

瀬川将（大井）

92.0倍

-45%

›

×8

カラーオブジアース

東原悠（大井）

101.2倍

-60%

›

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