大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実25.5	B× A▽勝率3% EV-19% 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 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7秒 01/28 大井2R 12着/14頭+2.1秒 01/13 大井1R 6着/13頭+1.2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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 144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 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 -19% ※ 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	ジコン先行	吉井章（大井）	実3.0	B🌟◎ A○勝率24% EV-28% 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
前5走 07/20 大井1R 4着/14頭+1.0秒 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9秒 05/20 大井8R 2着/12頭+0.4秒 01/27 大井9R 2着/14頭+0.4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 13走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.7% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 期待値 -28% ※ 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	ブラントンアロー	谷内貫（大井）	実24.0	B△ A▽勝率3% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井1R 9着/14頭 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2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 6.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 26日の間隔 (理想的) × 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 0.7% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 -36% ※ 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	マルカンプレスト逃げ	松崎正（大井）	実31.1	B△ A▽勝率4% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井1R 2着/15頭+0.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。
5	リュウグウノユメ	西優哉（大井）	実2.2	B○ A◎勝率26% EV-43% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/20 大井1R 3着/14頭 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14頭 05/19 大井1R 9着/13頭+1.8秒 04/27 大井1R 5着/14頭+0.8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 3.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.8% / 期待値 -43% ※ 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	ファルコンブラック自在	高野誠（大井）	実68.8	B× A×勝率0% EV-74% 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1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0秒 03/10 大井2R 11着/13頭+2.7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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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 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 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -75% ※ 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	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実25.5	B× A△勝率4% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ ローテーション 26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: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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	ブライトゲイザー	達城龍（大井）	実15.1	B△ A△勝率10% EV+47% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭 04/30 大井1R 5着/14頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 1.8% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。
9	ベッティーナ自在	岡村健（船橋）	実50.7	B× A×勝率1% 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 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 25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 15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 0.8% / 期待値 -61% ※ 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	ゴルデューク	小野俊（大井）	実43.8	B× A▽勝率1% EV-47% 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1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭 04/30 大井1R 9着/14頭+2.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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 1.2% / 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。
11	マハーギータ	東原悠（大井）	実24.0	B× A△勝率5% 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 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭 04/29 大井2R 11着/13頭+2.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 26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 5位 / 勝率 5.2% / 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。
12	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実6.1	B▲ A▲勝率19% EV+14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.8% / 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。

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 ○

ジコン

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+139%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5リュウグウノユメ

2.2倍

EV -77%

▲A:▲12アイトカコイトカ

6.1倍

EV -64%

出走馬全12頭

◎A:○2

ジコン

吉井章（大井）

3.0倍

+139%

›

○A:◎5

リュウグウノユメ

西優哉（大井）

2.2倍

-77%

›

▲A:▲12

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

6.1倍

-64%

›

△A:△8

ブライトゲイザー

達城龍（大井）

15.1倍

-72%

›

△A:▽4

マルカンプレスト

松崎正（大井）

31.1倍

-58%

›

△A:▽3

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

24.0倍

-82%

›

×A:△7

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

25.5倍

-97%

›

×A:△11

マハーギータ

東原悠（大井）

24.0倍

-99%

›

×A:▽1

オリリオ

野畑凌（川崎）

25.5倍

-99%

›

×A:▽10

ゴルデューク

小野俊（大井）

43.8倍

-99%

›

×A:×9

ベッティーナ

岡村健（船橋）

50.7倍

-99%

›

×A:×6

ファルコンブラック

高野誠（大井）

68.8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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7秒 01/28 大井2R 12着/14頭+2.1秒 01/13 大井1R 6着/13頭+1.2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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 144日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
2	ジコン先行	吉井章（大井）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/20 大井1R 4着/14頭+1.0秒 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9秒 05/20 大井8R 2着/12頭+0.4秒 01/27 大井9R 2着/14頭+0.4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 13走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
3	ブラントンアロー	谷内貫（大井）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井1R 9着/14頭 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2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 6.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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	マルカンプレスト逃げ	松崎正（大井）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井1R 2着/15頭+0.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	リュウグウノユメ	西優哉（大井）	実2.2	◎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19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/20 大井1R 3着/14頭 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14頭 05/19 大井1R 9着/13頭+1.8秒 04/27 大井1R 5着/14頭+0.8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 3.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
6	ファルコンブラック自在	高野誠（大井）	実68.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均13.3着と低調）
前5走 07/24 大井1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0秒 03/10 大井2R 11着/13頭+2.7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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
7	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実25.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ ローテーション 26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 4.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
8	ブライトゲイザー	達城龍（大井）	実15.1	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭 04/30 大井1R 5着/14頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
9	ベッティーナ自在	岡村健（船橋）	実50.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 25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 15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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ゴルデューク	小野俊（大井）	実43.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/24 大井1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭 04/30 大井1R 9着/14頭+2.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
11	マハーギータ	東原悠（大井）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭 04/29 大井2R 11着/13頭+2.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 26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 5.2% (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	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リュウグウノユメ

騎手西優哉（大井）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ジコン

3.0倍

EV -28%

▲12アイトカコイトカ

6.1倍

EV +14%

出走馬全12頭

◎5

リュウグウノユメ

西優哉（大井）

2.2倍

-43%

›

○2

ジコン

吉井章（大井）

3.0倍

-28%

›

▲12

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

6.1倍

+14%

›

△8

ブライトゲイザー

達城龍（大井）

15.1倍

+47%

›

△11

マハーギータ

東原悠（大井）

24.0倍

+23%

›

△7

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

25.5倍

+13%

›

▽4

マルカンプレスト

松崎正（大井）

31.1倍

+27%

›

▽1

オリリオ

野畑凌（川崎）

25.5倍

-19%

›

▽3

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

24.0倍

-35%

›

▽10

ゴルデューク

小野俊（大井）

43.8倍

-47%

›

×9

ベッティーナ

岡村健（船橋）

50.7倍

-60%

›

×6

ファルコンブラック

高野誠（大井）

68.8倍

-74%

›

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