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	ドレインザスワンプ	西優哉（大井）	実15.6	B× A△勝率3% 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 07/03 大井7R 3着/9頭 06/12 大井2R 4着/11頭 05/21 大井4R 4着/13頭+2.0秒 05/01 大井4R 6着/8頭+2.2秒 01/29 大井11R 8着/11頭+2.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.2% / 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。
2	ジーティーゴッド自在	笹川翼（大井）	実3.4	B○ A🌟◎勝率33% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率36%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／前走2着）
前5走 07/21 大井9R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井8R 4着/16頭 01/29 大井10R 15着/15頭+3.0秒 12/30 大井9R 1着/12頭勝利 11/14 大井9R 1着/12頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.8% / 期待値 +12% ※ 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	クインズアトリア追込	和田譲（大井）	実68.2	B× A▽勝率1% EV-6% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／154日ぶりの実戦）
前5走 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3秒 01/12 大井10R 2着/11頭+0.4秒 12/31 大井9R 8着/12頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。
4	ジューンアカデミー自在	中山遥（浦和）	実20.6	B× A▽勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭 05/01 大井2R 1着/13頭勝利 03/26 大井6R 5着/13頭+0.8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 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
5	マジシャンガール逃げ	矢野貴（大井）	実4.5	B△ A▲勝率11% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井8R 7着/12頭+0.6秒 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6秒 03/11 大井10R 2着/13頭+0.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -51% ※ 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	ゴールドグラント差し	岡村健（船橋）	実92.1	B× A×勝率0% 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 04/30 大井9R 12着/14頭+1.9秒 04/16 大井9R 11着/16頭+2.2秒 03/25 大井10R 1着/10頭勝利 03/11 大井10R 7着/13頭+0.8秒 02/16 大井10R 7着/14頭+1.1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 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106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 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -55% ※ 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	グラスコメット自在	藤本現（大井）	実66.7	B△ A▽勝率1% EV-5% 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）
前5走 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭 04/30 大井9R 13着/14頭+2.5秒 04/16 大井9R 16着/16頭+4.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。
8	アオイコウキ自在	高橋昭（大井）	実29.3	B× A▽勝率2% EV-35% 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 07/24 大井8R 11着/12頭+1.4秒 05/18 大井10R 1着/9頭勝利 04/28 大井12R 10着/13頭+2.2秒 04/14 大井12R 6着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 6着/10頭+1.2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 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 2.2% / 期待値 -35% ※ 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	アシャニンカ自在	吉井章（大井）	実10.8	B△ A△勝率8% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/23 大井9R 4着/9頭+0.1秒 07/01 大井12R 6着/15頭 06/10 大井9R 2着/14頭+3.0秒 05/19 大井8R 3着/9頭+1.1秒 04/29 大井9R 9着/13頭+0.7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 4.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -16% ※ 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	アミフジモアナ逃げ	野畑凌（川崎）	実34.6	B× A▽勝率2% 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12R 9着/11頭+2.6秒 07/01 大井12R 11着/15頭 05/18 大井12R 12着/14頭+1.9秒 04/28 大井12R 1着/13頭勝利 03/25 大井10R 10着/10頭+2.5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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 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) -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 1.6% / 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。
11	カヴァス自在	横川怜（大井）	実152.4	B× A×勝率0% EV-56% 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 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭 05/19 大井7R 3着/10頭+0.3秒 04/29 大井8R 12着/13頭+2.5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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 70走で勝率 6% △ 距離適性同距離 56走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.3% / 期待値 -57% ※ 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	ヤンノカステップ追込	達城龍（大井）	実14.5	B× A×勝率3% EV-57% 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 07/22 大井12R 3着/11頭+1.3秒 06/30 大井8R 5着/16頭 06/10 大井9R 5着/14頭 05/19 大井8R 4着/9頭+1.4秒 04/29 大井9R 6着/13頭+0.3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 4.3着 △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 -57% ※ 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	ニンリル差し	谷内貫（大井）	実89.9	B× A▽勝率1% EV-23% 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 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 10着/16頭+2.2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 12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) ○ 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) -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 0.8% / 期待値 -24% ※ 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	オンリーユーズド逃げ	江里裕（大井）	実39.9	B× A▽勝率1% EV-40% 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 10着/14頭+4.9秒 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4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 9.7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 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 1.5% / 期待値 -41% ※ 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。
15	ベネチアフレイバー逃げ推奨	西啓太（大井）	実9.0	B◎ A△勝率10% EV-13% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率38% × オッズ9.0倍で期待値+241%の有力候補（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同距離帯で勝率39%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/22 大井12R 5着/11頭+1.7秒 02/18 大井10R 10着/11頭+1.4秒 01/30 大井12R 9着/13頭+1.1秒 09/19 大井12R 13着/16頭+3.1秒 08/13 大井12R 8着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 39% △ 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) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.9% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -14% ※ 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。
16	ゴッドバーグ逃げ	安藤洋（大井）	実4.7	B▲ A○勝率20% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/01 大井12R 3着/15頭 05/21 大井6R 7着/12頭 04/29 大井9R 3着/13頭+0.0秒 11/11 大井9R 3着/13頭+0.4秒 10/21 大井9R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -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 △

ベネチアフレイバー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

9.0倍

AI期待値

+241%

買い目

¥700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2ジーティーゴッド

3.4倍

EV -5%

▲A:○16ゴッドバーグ

4.7倍

EV -12%

出走馬全16頭

◎A:△15

ベネチアフレイバー

西啓太（大井）

9.0倍

+241%

›

○A:◎2

ジーティーゴッド

笹川翼（大井）

3.4倍

-5%

›

▲A:○16

ゴッドバーグ

安藤洋（大井）

4.7倍

-12%

›

△A:▲5

マジシャンガール

矢野貴（大井）

4.5倍

-51%

›

△A:△9

アシャニンカ

吉井章（大井）

10.8倍

-66%

›

△A:▽7

グラスコメット

藤本現（大井）

66.7倍

-20%

›

×A:▽4

ジューンアカデミー

中山遥（浦和）

20.6倍

-90%

›

×A:×12

ヤンノカステップ

達城龍（大井）

14.5倍

-98%

›

×A:▽3

クインズアトリア

和田譲（大井）

68.2倍

-91%

›

×A:△1

ドレインザスワンプ

西優哉（大井）

15.6倍

-99%

›

×A:▽8

アオイコウキ

高橋昭（大井）

29.3倍

-99%

›

×A:▽10

アミフジモアナ

野畑凌（川崎）

34.6倍

-99%

›

×A:▽14

オンリーユーズド

江里裕（大井）

39.9倍

-99%

›

×A:▽13

ニンリル

谷内貫（大井）

89.9倍

-99%

›

×A:×6

ゴールドグラント

岡村健（船橋）

92.1倍

-99%

›

×A:×11

カヴァス

横川怜（大井）

152.4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 15 ベネチアフレイバー ¥700 実9.0倍期待値 +241% ❌不的中9着単勝 9.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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	ドレインザスワンプ	西優哉（大井）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/03 大井7R 3着/9頭 06/12 大井2R 4着/11頭 05/21 大井4R 4着/13頭+2.0秒 05/01 大井4R 6着/8頭+2.2秒 01/29 大井11R 8着/11頭+2.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
2	ジーティーゴッド自在	笹川翼（大井）	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（当競馬場14走で勝率36%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／前走2着）
前5走 07/21 大井9R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井8R 4着/16頭 01/29 大井10R 15着/15頭+3.0秒 12/30 大井9R 1着/12頭勝利 11/14 大井9R 1着/12頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.8% (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	クインズアトリア追込	和田譲（大井）	実68.2	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／154日ぶりの実戦）
前5走 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3秒 01/12 大井10R 2着/11頭+0.4秒 12/31 大井9R 8着/12頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
4	ジューンアカデミー自在	中山遥（浦和）	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭 05/01 大井2R 1着/13頭勝利 03/26 大井6R 5着/13頭+0.8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 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	マジシャンガール逃げ	矢野貴（大井）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井8R 7着/12頭+0.6秒 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6秒 03/11 大井10R 2着/13頭+0.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
6	ゴールドグラント差し	岡村健（船橋）	実92.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井9R 12着/14頭+1.9秒 04/16 大井9R 11着/16頭+2.2秒 03/25 大井10R 1着/10頭勝利 03/11 大井10R 7着/13頭+0.8秒 02/16 大井10R 7着/14頭+1.1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 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
7	グラスコメット自在	藤本現（大井）	実66.7	▽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）
前5走 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭 04/30 大井9R 13着/14頭+2.5秒 04/16 大井9R 16着/16頭+4.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	アオイコウキ自在	高橋昭（大井）	実29.3	▽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 07/24 大井8R 11着/12頭+1.4秒 05/18 大井10R 1着/9頭勝利 04/28 大井12R 10着/13頭+2.2秒 04/14 大井12R 6着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 6着/10頭+1.2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 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	アシャニンカ自在	吉井章（大井）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/23 大井9R 4着/9頭+0.1秒 07/01 大井12R 6着/15頭 06/10 大井9R 2着/14頭+3.0秒 05/19 大井8R 3着/9頭+1.1秒 04/29 大井9R 9着/13頭+0.7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 4.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
10	アミフジモアナ逃げ	野畑凌（川崎）	実34.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/22 大井12R 9着/11頭+2.6秒 07/01 大井12R 11着/15頭 05/18 大井12R 12着/14頭+1.9秒 04/28 大井12R 1着/13頭勝利 03/25 大井10R 10着/10頭+2.5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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	カヴァス自在	横川怜（大井）	実152.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭 05/19 大井7R 3着/10頭+0.3秒 04/29 大井8R 12着/13頭+2.5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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 70走で勝率 6% △ 距離適性同距離 56走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
12	ヤンノカステップ追込	達城龍（大井）	実14.5	×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 07/22 大井12R 3着/11頭+1.3秒 06/30 大井8R 5着/16頭 06/10 大井9R 5着/14頭 05/19 大井8R 4着/9頭+1.4秒 04/29 大井9R 6着/13頭+0.3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 4.3着 △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
13	ニンリル差し	谷内貫（大井）	実89.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 10着/16頭+2.2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 12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) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
14	オンリーユーズド逃げ	江里裕（大井）	実39.9	▽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3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/23 大井10R 10着/14頭+4.9秒 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4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 9.7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 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
15	ベネチアフレイバー逃げ推奨	西啓太（大井）	実9.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同距離帯で勝率39%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/22 大井12R 5着/11頭+1.7秒 02/18 大井10R 10着/11頭+1.4秒 01/30 大井12R 9着/13頭+1.1秒 09/19 大井12R 13着/16頭+3.1秒 08/13 大井12R 8着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 39% △ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
16	ゴッドバーグ逃げ	安藤洋（大井）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/01 大井12R 3着/15頭 05/21 大井6R 7着/12頭 04/29 大井9R 3着/13頭+0.0秒 11/11 大井9R 3着/13頭+0.4秒 10/21 大井9R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジーティーゴッド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.4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

○16ゴッドバーグ

4.7倍

EV -4%

▲5マジシャンガール

4.5倍

EV -50%

出走馬全16頭

◎2

ジーティーゴッド

笹川翼（大井）

3.4倍

+11%

›

○16

ゴッドバーグ

安藤洋（大井）

4.7倍

-4%

›

▲5

マジシャンガール

矢野貴（大井）

4.5倍

-50%

›

△15

ベネチアフレイバー

西啓太（大井）

9.0倍

-13%

›

△9

アシャニンカ

吉井章（大井）

10.8倍

-16%

›

△1

ドレインザスワンプ

西優哉（大井）

15.6倍

-49%

›

×12

ヤンノカステップ

達城龍（大井）

14.5倍

-57%

›

▽4

ジューンアカデミー

中山遥（浦和）

20.6倍

-41%

›

▽8

アオイコウキ

高橋昭（大井）

29.3倍

-35%

›

▽10

アミフジモアナ

野畑凌（川崎）

34.6倍

-45%

›

▽14

オンリーユーズド

江里裕（大井）

39.9倍

-40%

›

▽7

グラスコメット

藤本現（大井）

66.7倍

-5%

›

▽3

クインズアトリア

和田譲（大井）

68.2倍

-6%

›

▽13

ニンリル

谷内貫（大井）

89.9倍

-23%

›

×6

ゴールドグラント

岡村健（船橋）

92.1倍

-55%

›

×11

カヴァス

横川怜（大井）

152.4倍

-56%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。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 15 ベネチアフレイバー ¥700 実9.0倍期待値 -14% ❌不的中9着単勝 9.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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