大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コーゲンシルバー自在	中村尚（大井）	実12.3	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（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/24 大井9R 2着/12頭+0.6秒 07/01 大井6R 3着/10頭 05/21 大井5R 5着/14頭 04/29 大井6R 5着/13頭+1.1秒 04/16 大井9R 9着/16頭+2.0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 3.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 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。
2	ユーヒナタ先行	木澤奨（大井）	実47.3	B× A▽勝率2% EV-12% 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9R 7着/12頭+1.7秒 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9秒 03/26 大井7R 6着/9頭+0.6秒 03/11 大井12R 7着/11頭+1.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 1.8% / 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。
3	ドライブミーホーム追込	張田昂（船橋）	実31.3	B× A▽勝率3% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/24 大井10R 9着/14頭+1.7秒 07/02 大井7R 3着/11頭+4.0秒 06/09 大井9R 7着/14頭 05/19 大井10R 8着/13頭+0.9秒 05/01 大井4R 4着/8頭+0.9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 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
4	サンディエゴ	藤本現（大井）	実76.5	B× A▽勝率1% EV-49% 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9R 9着/12頭+2.9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 9.0着 (不振) ○ 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 0.7% / 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。
5	グレック逃げ	中山遥（浦和）	実75.4	B× A▽勝率1% EV-10% 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9R 12着/12頭+3.2秒 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4秒 03/13 船橋9R 5着/11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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -11% ※ 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	ハクアイソレイユ差し	笹川翼（大井）	実22.8	B△ A▽勝率3% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/24 大井9R 5着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5秒 04/14 大井8R 4着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 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。
7	エコロタイタン差し	達城龍（大井）	実52.7	B× A▽勝率2% EV-8% 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 03/10 大井10R 3着/10頭+0.7秒 02/18 大井7R 7着/13頭+1.2秒 01/30 大井8R 6着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 10着/13頭+2.7秒 12/26 大井6R 9着/14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 5.3着 △ 当競馬場適性 64走で勝率 8% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 159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 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実12.0	B× A△勝率5% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利 05/01 大井6R 1着/12頭勝利 04/17 大井8R 6着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 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。
9	ナインフォルド逃げ	矢野貴（大井）	実2.7	B🌟◎ A🌟◎勝率43% EV+17% 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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 11着/16頭+2.6秒 01/15 大井8R 1着/7頭勝利 12/05 大井7R 3着/10頭+0.0秒 08/11 大井3R 1着/9頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 179日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.1% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.3% / 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。
10	エスピエグル逃げ	西啓太（大井）	実20.9	B△ A△勝率4% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井9R 7着/8頭+0.0秒 05/01 大井3R 1着/9頭勝利 04/13 大井7R 8着/11頭+1.7秒 03/26 大井4R 1着/9頭勝利 02/20 大井2R 4着/12頭+0.7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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。
11	ハイケンス	野畑凌（川崎）	実3.1	B○ A○勝率18% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/22 大井8R 2着/11頭+0.8秒 06/30 大井7R 2着/11頭+1.0秒 03/02 317R 1着/10頭 02/18 312R 1着/11頭 02/11 318R 5着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 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。
12	カズノトレジャー先行	本田重（船橋）	実84.1	B× A▽勝率1% EV-34% 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3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井9R 6着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 6着/10頭 05/21 大井5R 4着/14頭 04/30 大井7R 11着/13頭+2.3秒 04/16 大井7R 3着/11頭+1.8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 5.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 -34% ※ 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	グロワールスカイ先行	和田譲（大井）	実5.1	B△ A▲勝率12% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/24 大井9R 3着/12頭+0.6秒 07/02 大井10R 5着/12頭 02/18 大井7R 5着/13頭+0.9秒 01/29 大井9R 3着/8頭+1.4秒 12/30 大井7R 5着/14頭+1.0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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -40% ※ 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 ◎

ナインフォルド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+89%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ハイケンス

3.1倍

EV -26%

▲A:△1コーゲンシルバー

12.3倍

EV -50%

出走馬全13頭

◎A:◎9

ナインフォルド

矢野貴（大井）

2.7倍

+89%

›

○A:○11

ハイケンス

野畑凌（川崎）

3.1倍

-26%

›

▲A:△1

コーゲンシルバー

中村尚（大井）

12.3倍

-50%

›

△A:▲13

グロワールスカイ

和田譲（大井）

5.1倍

-90%

›

△A:△10

エスピエグル

西啓太（大井）

20.9倍

-95%

›

△A:▽6

ハクアイソレイユ

笹川翼（大井）

22.8倍

-95%

›

×A:▽3

ドライブミーホーム

張田昂（船橋）

31.3倍

-98%

›

×A:△8

クアッズ

石川駿（大井）

12.0倍

-99%

›

×A:▽12

カズノトレジャー

本田重（船橋）

84.1倍

-96%

›

×A:▽2

ユーヒナタ

木澤奨（大井）

47.3倍

-99%

›

×A:▽7

エコロタイタン

達城龍（大井）

52.7倍

-99%

›

×A:▽5

グレック

中山遥（浦和）

75.4倍

-99%

›

×A:▽4

サンディエゴ

藤本現（大井）

76.5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。

▶ 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コーゲンシルバー自在	中村尚（大井）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/24 大井9R 2着/12頭+0.6秒 07/01 大井6R 3着/10頭 05/21 大井5R 5着/14頭 04/29 大井6R 5着/13頭+1.1秒 04/16 大井9R 9着/16頭+2.0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 3.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
2	ユーヒナタ先行	木澤奨（大井）	実47.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井9R 7着/12頭+1.7秒 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9秒 03/26 大井7R 6着/9頭+0.6秒 03/11 大井12R 7着/11頭+1.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
3	ドライブミーホーム追込	張田昂（船橋）	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/24 大井10R 9着/14頭+1.7秒 07/02 大井7R 3着/11頭+4.0秒 06/09 大井9R 7着/14頭 05/19 大井10R 8着/13頭+0.9秒 05/01 大井4R 4着/8頭+0.9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 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
4	サンディエゴ	藤本現（大井）	実76.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/24 大井9R 9着/12頭+2.9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 9.0着 (不振) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	グレック逃げ	中山遥（浦和）	実75.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井9R 12着/12頭+3.2秒 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4秒 03/13 船橋9R 5着/11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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ハクアイソレイユ差し	笹川翼（大井）	実22.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/24 大井9R 5着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5秒 04/14 大井8R 4着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
7	エコロタイタン差し	達城龍（大井）	実52.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／159日ぶりの実戦）
前5走 03/10 大井10R 3着/10頭+0.7秒 02/18 大井7R 7着/13頭+1.2秒 01/30 大井8R 6着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 10着/13頭+2.7秒 12/26 大井6R 9着/14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 5.3着 △ 当競馬場適性 64走で勝率 8% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 159日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
8	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利 05/01 大井6R 1着/12頭勝利 04/17 大井8R 6着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
9	ナインフォルド逃げ	矢野貴（大井）	実2.7	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 11着/16頭+2.6秒 01/15 大井8R 1着/7頭勝利 12/05 大井7R 3着/10頭+0.0秒 08/11 大井3R 1着/9頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 179日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	エスピエグル逃げ	西啓太（大井）	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井9R 7着/8頭+0.0秒 05/01 大井3R 1着/9頭勝利 04/13 大井7R 8着/11頭+1.7秒 03/26 大井4R 1着/9頭勝利 02/20 大井2R 4着/12頭+0.7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
11	ハイケンス	野畑凌（川崎）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/22 大井8R 2着/11頭+0.8秒 06/30 大井7R 2着/11頭+1.0秒 03/02 317R 1着/10頭 02/18 312R 1着/11頭 02/11 318R 5着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
12	カズノトレジャー先行	本田重（船橋）	実84.1	▽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3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井9R 6着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 6着/10頭 05/21 大井5R 4着/14頭 04/30 大井7R 11着/13頭+2.3秒 04/16 大井7R 3着/11頭+1.8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 5.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -34% (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。
13	グロワールスカイ先行	和田譲（大井）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/24 大井9R 3着/12頭+0.6秒 07/02 大井10R 5着/12頭 02/18 大井7R 5着/13頭+0.9秒 01/29 大井9R 3着/8頭+1.4秒 12/30 大井7R 5着/14頭+1.0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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナインフォルド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.7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

○11ハイケンス

3.1倍

EV -44%

▲13グロワールスカイ

5.1倍

EV -39%

出走馬全13頭

◎9

ナインフォルド

矢野貴（大井）

2.7倍

+17%

›

○11

ハイケンス

野畑凌（川崎）

3.1倍

-44%

›

▲13

グロワールスカイ

和田譲（大井）

5.1倍

-39%

›

△1

コーゲンシルバー

中村尚（大井）

12.3倍

-29%

›

△8

クアッズ

石川駿（大井）

12.0倍

-44%

›

△10

エスピエグル

西啓太（大井）

20.9倍

-7%

›

▽6

ハクアイソレイユ

笹川翼（大井）

22.8倍

-20%

›

▽3

ドライブミーホーム

張田昂（船橋）

31.3倍

-19%

›

▽2

ユーヒナタ

木澤奨（大井）

47.3倍

-12%

›

▽7

エコロタイタン

達城龍（大井）

52.7倍

-8%

›

▽5

グレック

中山遥（浦和）

75.4倍

-10%

›

▽12

カズノトレジャー

本田重（船橋）

84.1倍

-34%

›

▽4

サンディエゴ

藤本現（大井）

76.5倍

-49%

›

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