大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:17

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランサスゴールド	西啓太（大井）	実16.6	B△ A△勝率3% EV-50% 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5R 6着/9頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 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。
2	サラカノ	木澤奨（大井）	実6.1	B△ A△勝率10% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4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 6.0% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 -38% ※ 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	ラッキーカラー	藤本現（大井）	実3.2	B▲ A○勝率33% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/29 大井4R 4着/9頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 33.1% / 期待値 +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	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実22.5	B× A×勝率1% EV-69% 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4R 8着/8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 8.0着 (不振) ○ 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 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 -69% ※ 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	ダンサーズウニ	野畑凌（川崎）	実8.6	B△ A△勝率4% EV-68% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/21 大井5R 5着/9頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.7% / 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。
6	クルジェムゲーム	笹川翼（大井）	実4.0	B○ A▲勝率13% EV-49% 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24%）
前5走 07/20 大井4R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 -50% ※ 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	サーブルエース	和田譲（大井）	実3.2	B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV+15% 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 07/21 大井5R 4着/9頭+0.0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 4.0着 ○ 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) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 75.8% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.1% / 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。

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 ◎

サーブルエース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+142%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6クルジェムゲーム

4.0倍

EV -61%

▲A:○3ラッキーカラー

3.2倍

EV -80%

出走馬全7頭

◎A:◎7

サーブルエース

和田譲（大井）

3.2倍

+142%

›

○A:▲6

クルジェムゲーム

笹川翼（大井）

4.0倍

-61%

›

▲A:○3

ラッキーカラー

藤本現（大井）

3.2倍

-80%

›

△A:△2

サラカノ

木澤奨（大井）

6.1倍

-63%

›

△A:△1

ランサスゴールド

西啓太（大井）

16.6倍

-63%

›

△A:△5

ダンサーズウニ

野畑凌（川崎）

8.6倍

-96%

›

×A:×4

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

22.5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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:17

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランサスゴールド	西啓太（大井）	実16.6	△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5R 6着/9頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (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。
2	サラカノ	木澤奨（大井）	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (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。
3	ラッキーカラー	藤本現（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/29 大井4R 4着/9頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実22.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井4R 8着/8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 8.0着 (不振) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
5	ダンサーズウニ	野畑凌（川崎）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/21 大井5R 5着/9頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
6	クルジェムゲーム	笹川翼（大井）	実4.0	▲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24%）
前5走 07/20 大井4R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	サーブルエース	和田譲（大井）	実3.2	🌟◎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
前5走 07/21 大井5R 4着/9頭+0.0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 4.0着 ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サーブルエース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ラッキーカラー

3.2倍

EV +5%

▲6クルジェムゲーム

4.0倍

EV -49%

出走馬全7頭

◎7

サーブルエース

和田譲（大井）

3.2倍

+15%

›

○3

ラッキーカラー

藤本現（大井）

3.2倍

+5%

›

▲6

クルジェムゲーム

笹川翼（大井）

4.0倍

-49%

›

△2

サラカノ

木澤奨（大井）

6.1倍

-38%

›

△5

ダンサーズウニ

野畑凌（川崎）

8.6倍

-68%

›

△1

ランサスゴールド

西啓太（大井）

16.6倍

-50%

›

×4

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

22.5倍

-69%

›

💡 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。

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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

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