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1400m ダート1400m　発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャップ	櫻井光（川崎）	実115.5	B× A▽勝率0% EV-48% 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12R 12着/16頭+2.9秒 07/03 大井12R 12着/13頭 06/09 大井10R 4着/13頭 05/22 大井12R 15着/15頭+0.0秒 04/09 川崎12R 8着/12頭+0.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.4% / 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	ライブリームーラン	西優哉（大井）	実111.0	B× A▽勝率1% EV-17% 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 06/30 大井9R 7着/9頭 ― ― ― ―
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) × 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 0.7% / 期待値 -17% ※ 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	ジーベンファルベン逃げ	矢野貴（大井）	実10.1	B○ A○勝率12% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／123日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 04/14 大井10R 5着/9頭+1.6秒 03/25 大井12R 4着/13頭+0.9秒 03/13 大井12R 5着/9頭+0.8秒 02/18 大井7R 3着/13頭+0.5秒 10/10 大井7R 4着/11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 4.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 123日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 9.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.0% / 期待値 +21% ※ 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	オソルノ	西啓太（大井）	実20.1	B△ A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井11R 8着/16頭+0.9秒 06/30 大井10R 6着/12頭 06/11 大井10R 7着/14頭 ― ―
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 22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: 5.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 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。
5	フェレザ逃げ	吉井章（大井）	実17.7	B× A△勝率4% 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 07/23 大井9R 2着/9頭+0.1秒 07/01 大井7R 12着/12頭+0.0秒 06/09 大井9R 6着/14頭 12/02 園田8R 2着/8頭+0.1秒 07/23 園田11R 1着/12頭勝利
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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.3% / 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。
6	ゴールドカグヤヒメ	鷹見陸（大井）	実25.3	B△ A×勝率1% EV-64% 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30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13頭 01/14 大井3R 3着/11頭+0.6秒 12/31 大井10R 9着/14頭+2.8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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。
7	ウインアイリーン自在	本田重（船橋）	実19.9	B× A△勝率3% EV-46% 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11R 9着/16頭+1.0秒 07/03 大井12R 8着/13頭 05/22 大井12R 4着/15頭 04/14 大井10R 2着/9頭+0.9秒 03/25 大井12R 7着/13頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 30% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 6位 / 勝率 2.7% / 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。
8	ゼイトク	笹川翼（大井）	実21.0	B▲ A△勝率4% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井10R 4着/14頭+1.1秒 07/02 大井7R 6着/11頭 06/09 大井10R 7着/13頭+0.0秒 05/21 大井10R 3着/16頭 04/27 大井11R 9着/16頭+1.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.5% / 期待値 -26% ※ 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	シャークシャイニー	本村直（大井）	実170.7	B× A×勝率0% EV-58% 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 07/01 大井7R 9着/12頭 06/09 大井9R 12着/14頭+0.0秒 05/21 大井10R 14着/16頭 04/14 大井10R 8着/9頭+2.6秒 03/23 大井11R 12着/13頭+2.0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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 81走で勝率 6% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% × 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 0.2% / 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。
10	シンギングブルース逃げ	和田譲（大井）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率63% EV-24% 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18走で勝率78%と適性高／同馬場状態で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/24 大井12R 1着/9頭勝利 06/30 大井8R 1着/16頭 05/19 大井8R 2着/9頭+0.0秒 05/01 大井8R 1着/10頭勝利 01/15 大井7R 1着/10頭勝利
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 18走で勝率 78% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 97.5% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 63.2% / 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。
11	ニシノシークレット逃げ	達城龍（大井）	実16.7	B△ A▲勝率9% EV+58% 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 05/21 大井12R 4着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 11着/12頭+3.3秒 04/13 大井11R 3着/10頭+0.6秒 03/13 大井12R 4着/9頭+0.7秒 02/19 大井11R 8着/15頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) × 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 3位 / 勝率 9.5% / 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。

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 ◎

シンギングブルース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ジーベンファルベン

10.1倍

EV -80%

▲A:△8ゼイトク

21.0倍

EV -92%

出走馬全11頭

◎A:◎10

シンギングブルース

和田譲（大井）

1.2倍

+17%

›

○A:○3

ジーベンファルベン

矢野貴（大井）

10.1倍

-80%

›

▲A:△8

ゼイトク

笹川翼（大井）

21.0倍

-92%

›

△A:×4

オソルノ

西啓太（大井）

20.1倍

-98%

›

△A:×6

ゴールドカグヤヒメ

鷹見陸（大井）

25.3倍

-98%

›

△A:▲11

ニシノシークレット

達城龍（大井）

16.7倍

-99%

›

×A:△5

フェレザ

吉井章（大井）

17.7倍

-99%

›

×A:△7

ウインアイリーン

本田重（船橋）

19.9倍

-99%

›

×A:▽2

ライブリームーラン

西優哉（大井）

111.0倍

-99%

›

×A:▽1

キャップ

櫻井光（川崎）

115.5倍

-99%

›

×A:×9

シャークシャイニー

本村直（大井）

170.7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。

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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

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャップ	櫻井光（川崎）	実115.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/21 大井12R 12着/16頭+2.9秒 07/03 大井12R 12着/13頭 06/09 大井10R 4着/13頭 05/22 大井12R 15着/15頭+0.0秒 04/09 川崎12R 8着/12頭+0.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ライブリームーラン	西優哉（大井）	実111.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/30 大井9R 7着/9頭 ― ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ジーベンファルベン逃げ	矢野貴（大井）	実10.1	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／123日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 04/14 大井10R 5着/9頭+1.6秒 03/25 大井12R 4着/13頭+0.9秒 03/13 大井12R 5着/9頭+0.8秒 02/18 大井7R 3着/13頭+0.5秒 10/10 大井7R 4着/11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 4.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 123日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	オソルノ	西啓太（大井）	実20.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井11R 8着/16頭+0.9秒 06/30 大井10R 6着/12頭 06/11 大井10R 7着/14頭 ― ―
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 22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 1.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
5	フェレザ逃げ	吉井章（大井）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/23 大井9R 2着/9頭+0.1秒 07/01 大井7R 12着/12頭+0.0秒 06/09 大井9R 6着/14頭 12/02 園田8R 2着/8頭+0.1秒 07/23 園田11R 1着/12頭勝利
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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
6	ゴールドカグヤヒメ	鷹見陸（大井）	実25.3	×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30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13頭 01/14 大井3R 3着/11頭+0.6秒 12/31 大井10R 9着/14頭+2.8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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
7	ウインアイリーン自在	本田重（船橋）	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯27走で勝率30%）
前5走 07/24 大井11R 9着/16頭+1.0秒 07/03 大井12R 8着/13頭 05/22 大井12R 4着/15頭 04/14 大井10R 2着/9頭+0.9秒 03/25 大井12R 7着/13頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 42走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 30% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 2.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
8	ゼイトク	笹川翼（大井）	実21.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井10R 4着/14頭+1.1秒 07/02 大井7R 6着/11頭 06/09 大井10R 7着/13頭+0.0秒 05/21 大井10R 3着/16頭 04/27 大井11R 9着/16頭+1.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	シャークシャイニー	本村直（大井）	実170.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/01 大井7R 9着/12頭 06/09 大井9R 12着/14頭+0.0秒 05/21 大井10R 14着/16頭 04/14 大井10R 8着/9頭+2.6秒 03/23 大井11R 12着/13頭+2.0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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 81走で勝率 6% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	シンギングブルース逃げ	和田譲（大井）	実1.2	🌟◎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18走で勝率78%と適性高／同馬場状態で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/24 大井12R 1着/9頭勝利 06/30 大井8R 1着/16頭 05/19 大井8R 2着/9頭+0.0秒 05/01 大井8R 1着/10頭勝利 01/15 大井7R 1着/10頭勝利
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 18走で勝率 78% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 63.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	ニシノシークレット逃げ	達城龍（大井）	実16.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（86日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井12R 4着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 11着/12頭+3.3秒 04/13 大井11R 3着/10頭+0.6秒 03/13 大井12R 4着/9頭+0.7秒 02/19 大井11R 8着/15頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シンギングブルース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ジーベンファルベン

10.1倍

EV +21%

▲11ニシノシークレット

16.7倍

EV +58%

出走馬全11頭

◎10

シンギングブルース

和田譲（大井）

1.2倍

-24%

›

○3

ジーベンファルベン

矢野貴（大井）

10.1倍

+21%

›

▲11

ニシノシークレット

達城龍（大井）

16.7倍

+58%

›

△5

フェレザ

吉井章（大井）

17.7倍

-23%

›

△8

ゼイトク

笹川翼（大井）

21.0倍

-25%

›

△7

ウインアイリーン

本田重（船橋）

19.9倍

-46%

›

×4

オソルノ

西啓太（大井）

20.1倍

-62%

›

×6

ゴールドカグヤヒメ

鷹見陸（大井）

25.3倍

-64%

›

▽2

ライブリームーラン

西優哉（大井）

111.0倍

-17%

›

▽1

キャップ

櫻井光（川崎）

115.5倍

-48%

›

×9

シャークシャイニー

本村直（大井）

170.7倍

-58%

›

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