大井 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エルツ逃げ	和田譲（大井）	実33.4	B△ A△勝率4% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/24 大井11R 3着/16頭+0.4秒 07/03 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/12 大井7R 11着/11頭+2.0秒 01/12 大井11R 6着/9頭+1.3秒 12/03 大井9R 10着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 34走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
2	タッチャブル	東原悠（大井）	実52.3	B× A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 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。
3	オオマサ	笹川翼（大井）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-44% 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11走で勝率82%と適性高／同距離帯9走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/29 大井10R 1着/11頭 06/09 大井10R 1着/13頭 05/21 大井10R 1着/16頭 04/30 大井8R 1着/10頭勝利 02/18 大井8R 1着/14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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 82% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 93.1% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.4% / 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	プリメイラ追込	岡村健（船橋）	推定—	B× A△勝率4% EV-90% 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 05/04 名古屋8R 6着/9頭+2.8秒 04/23 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 03/12 名古屋11R 11着/12頭+2.5秒 01/05 名古屋7R 8着/12頭+2.9秒 12/05 名古屋11R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 50% △ ローテーション 102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 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -91% ※ 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	ベンテイガ自在	鷹見陸（大井）	実27.2	B△ A▽勝率4% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/24 大井7R 9着/9頭+3.9秒 04/16 大井10R 3着/14頭+0.3秒 03/24 大井11R 12着/16頭+1.8秒 02/20 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 3着/14頭+0.7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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -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。
6	アジアジェニファー自在	藤田凌（大井）	実48.0	B× A▽勝率2% EV-6% 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9R 7着/7頭+1.7秒 06/12 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/22 大井7R 9着/9頭+1.0秒 04/15 大井12R 13着/16頭+3.6秒 12/03 大井9R 9着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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 -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。
7	サイアンドコー逃げ	矢野貴（大井）	実7.8	B○ A○勝率17% EV+34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率67%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 12/30 大井11R 11着/16頭+1.3秒 11/10 大井11R 10着/12頭+2.6秒 10/22 大井12R 5着/13頭+1.6秒 07/02 大井12R 1着/10頭勝利 05/23 大井11R 1着/15頭勝利
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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 227日休養明け × 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 2.2% (オッズ暗示: 12.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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。
8	スミソニアン	小野俊（大井）	実94.7	B× A×勝率0% EV-68% 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12R 9着/12頭+3.1秒 06/29 大井10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 77走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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 10位 / 勝率 0.3% / 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。
9	コーラルキング自在	安藤洋（大井）	実19.3	B△ A△勝率6% EV+13% 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 5着/13頭+0.5秒 03/24 大井11R 9着/16頭+1.2秒 03/10 大井6R 3着/6頭+0.7秒 02/20 大井11R 4着/15頭+0.3秒 01/14 大井12R 2着/14頭+0.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.9% / 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。
10	ココナッツガーデン逃げ推奨	藤本現（大井）	実12.3	B▲ A▲勝率12% EV+46% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場19走で勝率37%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 04/13 大井11R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 11着/15頭+2.9秒 02/17 大井12R 1着/16頭勝利 01/12 大井12R 14着/16頭+2.9秒 12/29 大井10R 3着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 123日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 8.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。

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 ◎

オオマサ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7サイアンドコー

7.8倍

EV -83%

▲A:▲10ココナッツガーデン

12.3倍

EV -73%

出走馬全10頭

◎A:◎3

オオマサ

笹川翼（大井）

1.1倍

+2%

›

○A:○7

サイアンドコー

矢野貴（大井）

7.8倍

-83%

›

▲A:▲10

ココナッツガーデン

藤本現（大井）

12.3倍

-73%

›

△A:△9

コーラルキング

安藤洋（大井）

19.3倍

-58%

›

△A:△1

エルツ

和田譲（大井）

33.4倍

-91%

›

△A:▽5

ベンテイガ

鷹見陸（大井）

27.2倍

-96%

›

×A:×2

タッチャブル

東原悠（大井）

52.3倍

-97%

›

×A:△4

プリメイラ

岡村健（船橋）

—

›

×A:▽6

アジアジェニファー

藤田凌（大井）

48.0倍

-99%

›

×A:×8

スミソニアン

小野俊（大井）

94.7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

単勝 10 ココナッツガーデン ¥100 実12.3倍期待値 -73% ❌不的中3着単勝 12.3倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エルツ逃げ	和田譲（大井）	実33.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/24 大井11R 3着/16頭+0.4秒 07/03 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/12 大井7R 11着/11頭+2.0秒 01/12 大井11R 6着/9頭+1.3秒 12/03 大井9R 10着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 34走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (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。
2	タッチャブル	東原悠（大井）	実52.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
3	オオマサ	笹川翼（大井）	実1.1	🌟◎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11走で勝率82%と適性高／同距離帯9走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/29 大井10R 1着/11頭 06/09 大井10R 1着/13頭 05/21 大井10R 1着/16頭 04/30 大井8R 1着/10頭勝利 02/18 大井8R 1着/14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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 82% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 50.4% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
4	プリメイラ追込	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率50%／直近3走平均8.7着と低調／102日ぶりの実戦）
前5走 05/04 名古屋8R 6着/9頭+2.8秒 04/23 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 03/12 名古屋11R 11着/12頭+2.5秒 01/05 名古屋7R 8着/12頭+2.9秒 12/05 名古屋11R 7着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 50% △ ローテーション 102日休養明け × 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 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。
5	ベンテイガ自在	鷹見陸（大井）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/24 大井7R 9着/9頭+3.9秒 04/16 大井10R 3着/14頭+0.3秒 03/24 大井11R 12着/16頭+1.8秒 02/20 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 3着/14頭+0.7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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
6	アジアジェニファー自在	藤田凌（大井）	実48.0	▽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38%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/22 大井9R 7着/7頭+1.7秒 06/12 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/22 大井7R 9着/9頭+1.0秒 04/15 大井12R 13着/16頭+3.6秒 12/03 大井9R 9着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	サイアンドコー逃げ	矢野貴（大井）	実7.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率67%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 12/30 大井11R 11着/16頭+1.3秒 11/10 大井11R 10着/12頭+2.6秒 10/22 大井12R 5着/13頭+1.6秒 07/02 大井12R 1着/10頭勝利 05/23 大井11R 1着/15頭勝利
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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 227日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	スミソニアン	小野俊（大井）	実94.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場77走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/23 大井12R 9着/12頭+3.1秒 06/29 大井10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 77走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
9	コーラルキング自在	安藤洋（大井）	実19.3	△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 5着/13頭+0.5秒 03/24 大井11R 9着/16頭+1.2秒 03/10 大井6R 3着/6頭+0.7秒 02/20 大井11R 4着/15頭+0.3秒 01/14 大井12R 2着/14頭+0.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
10	ココナッツガーデン逃げ推奨	藤本現（大井）	実12.3	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場19走で勝率37%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 04/13 大井11R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 11着/15頭+2.9秒 02/17 大井12R 1着/16頭勝利 01/12 大井12R 14着/16頭+2.9秒 12/29 大井10R 3着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 123日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オオマサ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7サイアンドコー

7.8倍

EV +34%

▲10ココナッツガーデン

12.3倍

EV +46%

出走馬全10頭

◎3

オオマサ

笹川翼（大井）

1.1倍

-44%

›

○7

サイアンドコー

矢野貴（大井）

7.8倍

+34%

›

▲10

ココナッツガーデン

藤本現（大井）

12.3倍

+46%

›

△9

コーラルキング

安藤洋（大井）

19.3倍

+13%

›

△4

プリメイラ

岡村健（船橋）

—

›

△1

エルツ

和田譲（大井）

33.4倍

+23%

›

▽5

ベンテイガ

鷹見陸（大井）

27.2倍

-2%

›

▽6

アジアジェニファー

藤田凌（大井）

48.0倍

-6%

›

×2

タッチャブル

東原悠（大井）

52.3倍

-62%

›

×8

スミソニアン

小野俊（大井）

94.7倍

-68%

›

💡 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

単勝 10 ココナッツガーデン ¥100 実12.3倍期待値 +47% ❌不的中3着単勝 12.3倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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