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	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実53.4	B× A▽勝率2% 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 07/22 大井1R 7着/14頭+1.8秒 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -20% ※ 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	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実70.0	B△ A▽勝率2% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井1R 6着/14頭+1.6秒 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 +10% ※ 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	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実17.7	B△ A△勝率4% EV-27% 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1R 11着/14頭+2.7秒 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 4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。
4	ラインストライカー	本村直（大井）	実140.8	B× A×勝率0% EV-65% 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 12着/15頭+4.7秒 07/02 大井1R 12着/14頭 06/11 大井2R 13着/13頭 05/20 大井3R 14着/14頭+4.0秒 04/30 大井1R 12着/14頭+3.3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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 12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 13位 / 勝率 0.2% / 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。
5	ミンナノブンモ自在	達城龍（大井）	実53.7	B× A▽勝率1% EV-29% 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1R 10着/14頭+1.9秒 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -29% ※ 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	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実120.0	B× A×勝率0% EV-75% 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1R 12着/14頭+2.9秒 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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 14位 / 勝率 0.2% / 期待値 -76% ※ 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	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実31.8	B△ A△勝率2% EV-27% 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1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 5位 / 勝率 2.3% / 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。
8	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実82.8	B× A▽勝率1% EV-30% 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1R 9着/14頭+1.8秒 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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 0.8% / 期待値 -30% ※ 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	ブッコワース	江里裕（大井）	実47.9	B× A△勝率2% EV-9% 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 2着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2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 6.3着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27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 1.9% / 期待値 -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。
10	ベイデンフラッシュ逃げ	笹川翼（大井）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率71% EV-21% 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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/26 大井2R 1着/13頭勝利 03/09 大井2R 1着/12頭勝利 03/24 大井4R 2着/10頭+0.3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 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 143日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 94.8% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 71.4% / 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。
11	ヒロノキラメキ先行	石川駿（大井）	実135.8	B× A×勝率0% EV-62% 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2R 16着/16頭+2.5秒 06/30 大井6R 8着/14頭 06/08 大井8R 5着/12頭 05/18 大井6R 8着/14頭+1.9秒 04/27 大井8R 5着/14頭+1.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -62% ※ 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	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実8.6	B○ A○勝率8% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/22 大井1R 2着/14頭+1.0秒 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2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 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 11.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.0% / 期待値 -32% ※ 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	アイアムイブシギン逃げ	鷹見陸（大井）	実22.1	B▲ A▲勝率6% EV+29% 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33%）
前5走 07/22 大井1R 4着/14頭+1.4秒 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.9% / 期待値 +30% ※ 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	エルモッソペンドロ追込	東原悠（大井）	実103.9	B× A▽勝率1% EV-43% 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1R 5着/14頭+1.4秒 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 11位 / 勝率 0.5% / 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。

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 ◎

ベイデンフラッシュ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12フィリピーヌ

8.6倍

EV -70%

▲A:▲13アイアムイブシギン

22.1倍

EV -66%

出走馬全14頭

◎A:◎10

ベイデンフラッシュ

笹川翼（大井）

1.1倍

+4%

›

○A:○12

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

8.6倍

-70%

›

▲A:▲13

アイアムイブシギン

鷹見陸（大井）

22.1倍

-66%

›

△A:▽2

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

70.0倍

-75%

›

△A:△3

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

17.7倍

-99%

›

△A:△7

パンオショコラ

中村尚（大井）

31.8倍

-99%

›

×A:△9

ブッコワース

江里裕（大井）

47.9倍

-99%

›

×A:▽1

ゴッドモード

谷内貫（大井）

53.4倍

-99%

›

×A:▽5

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

53.7倍

-99%

›

×A:▽8

マキズシトイナ

杉山海（大井）

82.8倍

-99%

›

×A:▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

103.9倍

-99%

›

×A:×6

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

120.0倍

-99%

›

×A:×11

ヒロノキラメキ

石川駿（大井）

135.8倍

-99%

›

×A:×4

ラインストライカー

本村直（大井）

140.8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	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実53.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 大井1R 7着/14頭+1.8秒 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実70.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/22 大井1R 6着/14頭+1.6秒 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
3	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（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31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9.3着と低調）
前5走 07/22 大井1R 11着/14頭+2.7秒 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
4	ラインストライカー	本村直（大井）	実140.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/24 大井1R 12着/15頭+4.7秒 07/02 大井1R 12着/14頭 06/11 大井2R 13着/13頭 05/20 大井3R 14着/14頭+4.0秒 04/30 大井1R 12着/14頭+3.3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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 12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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
5	ミンナノブンモ自在	達城龍（大井）	実53.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場65走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は47走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/22 大井1R 10着/14頭+1.9秒 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
6	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実120.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井1R 12着/14頭+2.9秒 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
7	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実31.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実82.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井1R 9着/14頭+1.8秒 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
9	ブッコワース	江里裕（大井）	実47.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/20 大井1R 2着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2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 6.3着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (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。
10	ベイデンフラッシュ逃げ	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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/26 大井2R 1着/13頭勝利 03/09 大井2R 1着/12頭勝利 03/24 大井4R 2着/10頭+0.3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 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 143日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 71.4% (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。
11	ヒロノキラメキ先行	石川駿（大井）	実135.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11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9.7着と低調）
前5走 07/22 大井2R 16着/16頭+2.5秒 06/30 大井6R 8着/14頭 06/08 大井8R 5着/12頭 05/18 大井6R 8着/14頭+1.9秒 04/27 大井8R 5着/14頭+1.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16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) -62% (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	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実8.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/22 大井1R 2着/14頭+1.0秒 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2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 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
13	アイアムイブシギン逃げ	鷹見陸（大井）	実22.1	▲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33%）
前5走 07/22 大井1R 4着/14頭+1.4秒 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
14	エルモッソペンドロ追込	東原悠（大井）	実103.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/22 大井1R 5着/14頭+1.4秒 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベイデンフラッシュ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12フィリピーヌ

8.6倍

EV -31%

▲13アイアムイブシギン

22.1倍

EV +29%

出走馬全14頭

◎10

ベイデンフラッシュ

笹川翼（大井）

1.1倍

-21%

›

○12

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

8.6倍

-31%

›

▲13

アイアムイブシギン

鷹見陸（大井）

22.1倍

+29%

›

△3

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

17.7倍

-27%

›

△7

パンオショコラ

中村尚（大井）

31.8倍

-27%

›

△9

ブッコワース

江里裕（大井）

47.9倍

-9%

›

▽2

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

70.0倍

+9%

›

▽1

ゴッドモード

谷内貫（大井）

53.4倍

-19%

›

▽5

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

53.7倍

-29%

›

▽8

マキズシトイナ

杉山海（大井）

82.8倍

-30%

›

▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

103.9倍

-43%

›

×11

ヒロノキラメキ

石川駿（大井）

135.8倍

-62%

›

×4

ラインストライカー

本村直（大井）

140.8倍

-65%

›

×6

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

120.0倍

-75%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項