大井 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルーシーノワール逃げ	木澤奨（大井）	実25.2	B△ A▽勝率4% EV-11% 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10走で勝率30%／前走3着）
前5走 07/01 大井8R 3着/14頭 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1秒 01/12 大井10R 4着/11頭+1.1秒 12/05 大井10R 1着/15頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 -12% ※ 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	ゴンザーゴ	安藤洋（大井）	実14.9	B× A△勝率4% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/02 大井10R 8着/12頭 06/08 大井6R 3着/9頭+4.0秒 05/21 大井5R 2着/14頭+0.0秒 04/30 大井7R 3着/13頭+0.6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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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。
3	ペルセイズ先行推奨	達城龍（大井）	実8.2	B○ A▲勝率17% EV+37% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 07/24 大井10R 3着/14頭+1.0秒 07/01 大井8R 1着/14頭 05/21 大井5R 6着/14頭+0.0秒 11/19 川崎12R 2着/14頭+0.2秒 10/27 浦和10R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 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。
4	ビッティンキバラ	本田重（船橋）	実74.4	B× A▽勝率1% EV-37% 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12R 8着/9頭+1.2秒 07/02 大井7R 7着/11頭 06/10 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/21 大井10R 12着/16頭 04/27 大井11R 14着/16頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 0.8% / 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。
5	ヴァンビー	新原周（川崎）	実57.2	B× A×勝率1% EV-50% 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10R 12着/14頭+3.0秒 07/02 大井7R 4着/11頭 06/10 大井7R 9着/11頭+1.0秒 05/21 大井10R 15着/16頭 04/30 大井8R 4着/10頭+1.2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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 19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 18% ▽ 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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
6	アフターレヴュー自在	佐野遥（川崎）	実27.2	B× A×勝率1% EV-70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/24 大井12R 3着/9頭+0.6秒 07/01 大井8R 5着/14頭 05/21 大井7R 4着/11頭 04/30 大井8R 5着/10頭+1.6秒 04/16 大井9R 8着/16頭+1.9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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -71% ※ 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	キタサンユージャ	笹川翼（大井）	実4.2	B△ A○勝率17% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/24 大井10R 8着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 2着/11頭 06/09 大井9R 10着/14頭 05/21 大井10R 6着/16頭 04/30 大井8R 3着/10頭+1.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 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。
8	コスモトロイメル先行	中山遥（浦和）	実26.7	B× A▽勝率2% EV-42% 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 07/23 大井9R 7着/9頭+0.8秒 07/01 大井12R 5着/15頭 05/18 大井12R 9着/14頭+1.3秒 04/29 大井9R 1着/13頭勝利 04/15 大井10R 3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24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 0.3% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -42% ※ 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	サンピアノソナタ差し	藤田凌（大井）	実13.2	B△ A△勝率6% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井9R 5着/9頭+0.3秒 07/01 大井8R 4着/14頭 12/31 園田8R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 3着/12頭+0.3秒 11/21 園田12R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ ローテーション 24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 2.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。
10	カナホゲラ	和田譲（大井）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV-23% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井7R 1着/9頭 06/12 大井3R 2着/12頭+0.0秒 12/26 大井2R 1着/14頭勝利 08/11 大井4R 2着/8頭+1.6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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 78.3% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.4% / 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。
11	ポアゾンノアール逃げ	山中悠（船橋）	実12.0	B▲ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／前走3着）
前5走 07/23 大井9R 3着/9頭+0.1秒 05/21 大井5R 3着/14頭 03/13 大井8R 6着/10頭+1.1秒 02/17 大井10R 1着/13頭勝利 01/27 大井10R 2着/15頭+0.4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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -12% ※ 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 ◎

カナホゲラ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3ペルセイズ

8.2倍

EV -35%

▲A:△11ポアゾンノアール

12.0倍

EV -36%

出走馬全11頭

◎A:◎10

カナホゲラ

和田譲（大井）

1.9倍

+48%

›

○A:▲3

ペルセイズ

達城龍（大井）

8.2倍

-35%

›

▲A:△11

ポアゾンノアール

山中悠（船橋）

12.0倍

-36%

›

△A:○7

キタサンユージャ

笹川翼（大井）

4.2倍

-87%

›

△A:▽1

ルーシーノワール

木澤奨（大井）

25.2倍

-27%

›

△A:△9

サンピアノソナタ

藤田凌（大井）

13.2倍

-69%

›

×A:▽8

コスモトロイメル

中山遥（浦和）

26.7倍

-92%

›

×A:△2

ゴンザーゴ

安藤洋（大井）

14.9倍

-98%

›

×A:×6

アフターレヴュー

佐野遥（川崎）

27.2倍

-98%

›

×A:×5

ヴァンビー

新原周（川崎）

57.2倍

-99%

›

×A:▽4

ビッティンキバラ

本田重（船橋）

74.4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

A. 市場込みモデル

単勝 3 ペルセイズ ¥100 実8.2倍期待値 -35% ❌不的中2着単勝 8.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

7R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルーシーノワール逃げ	木澤奨（大井）	実25.2	▽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10走で勝率30%／前走3着）
前5走 07/01 大井8R 3着/14頭 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1秒 01/12 大井10R 4着/11頭+1.1秒 12/05 大井10R 1着/15頭勝利
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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
2	ゴンザーゴ	安藤洋（大井）	実14.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/02 大井10R 8着/12頭 06/08 大井6R 3着/9頭+4.0秒 05/21 大井5R 2着/14頭+0.0秒 04/30 大井7R 3着/13頭+0.6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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
3	ペルセイズ先行推奨	達城龍（大井）	実8.2	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 07/24 大井10R 3着/14頭+1.0秒 07/01 大井8R 1着/14頭 05/21 大井5R 6着/14頭+0.0秒 11/19 川崎12R 2着/14頭+0.2秒 10/27 浦和10R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ビッティンキバラ	本田重（船橋）	実74.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/24 大井12R 8着/9頭+1.2秒 07/02 大井7R 7着/11頭 06/10 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/21 大井10R 12着/16頭 04/27 大井11R 14着/16頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	ヴァンビー	新原周（川崎）	実57.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/24 大井10R 12着/14頭+3.0秒 07/02 大井7R 4着/11頭 06/10 大井7R 9着/11頭+1.0秒 05/21 大井10R 15着/16頭 04/30 大井8R 4着/10頭+1.2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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 19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 18% ▽ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
6	アフターレヴュー自在	佐野遥（川崎）	実27.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/24 大井12R 3着/9頭+0.6秒 07/01 大井8R 5着/14頭 05/21 大井7R 4着/11頭 04/30 大井8R 5着/10頭+1.6秒 04/16 大井9R 8着/16頭+1.9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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
7	キタサンユージャ	笹川翼（大井）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/24 大井10R 8着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 2着/11頭 06/09 大井9R 10着/14頭 05/21 大井10R 6着/16頭 04/30 大井8R 3着/10頭+1.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	コスモトロイメル先行	中山遥（浦和）	実26.7	▽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 07/23 大井9R 7着/9頭+0.8秒 07/01 大井12R 5着/15頭 05/18 大井12R 9着/14頭+1.3秒 04/29 大井9R 1着/13頭勝利 04/15 大井10R 3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
9	サンピアノソナタ差し	藤田凌（大井）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井9R 5着/9頭+0.3秒 07/01 大井8R 4着/14頭 12/31 園田8R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 3着/12頭+0.3秒 11/21 園田12R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ ローテーション 24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 5.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	カナホゲラ	和田譲（大井）	実1.9	🌟◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井7R 1着/9頭 06/12 大井3R 2着/12頭+0.0秒 12/26 大井2R 1着/14頭勝利 08/11 大井4R 2着/8頭+1.6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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
11	ポアゾンノアール逃げ	山中悠（船橋）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／前走3着）
前5走 07/23 大井9R 3着/9頭+0.1秒 05/21 大井5R 3着/14頭 03/13 大井8R 6着/10頭+1.1秒 02/17 大井10R 1着/13頭勝利 01/27 大井10R 2着/15頭+0.4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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カナホゲラ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7キタサンユージャ

4.2倍

EV -29%

▲3ペルセイズ

8.2倍

EV +37%

出走馬全11頭

◎10

カナホゲラ

和田譲（大井）

1.9倍

-23%

›

○7

キタサンユージャ

笹川翼（大井）

4.2倍

-29%

›

▲3

ペルセイズ

達城龍（大井）

8.2倍

+37%

›

△11

ポアゾンノアール

山中悠（船橋）

12.0倍

-11%

›

△9

サンピアノソナタ

藤田凌（大井）

13.2倍

-23%

›

△2

ゴンザーゴ

安藤洋（大井）

14.9倍

-34%

›

▽1

ルーシーノワール

木澤奨（大井）

25.2倍

-11%

›

▽8

コスモトロイメル

中山遥（浦和）

26.7倍

-42%

›

×6

アフターレヴュー

佐野遥（川崎）

27.2倍

-70%

›

×5

ヴァンビー

新原周（川崎）

57.2倍

-50%

›

▽4

ビッティンキバラ

本田重（船橋）

74.4倍

-37%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

単勝 3 ペルセイズ ¥100 実8.2倍期待値 +38% ❌不的中2着単勝 8.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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