大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グルナルーフス逃げ	笹川翼（大井）	実4.4	B🌟◎ A○勝率28% 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6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/01 大井12R 2着/15頭 06/09 大井8R 1着/11頭 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13頭勝利 01/14 大井7R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 71.9% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.2% / 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。
2	フレンドリーシップ自在	吉井章（大井）	実30.3	B× A▽勝率3% EV-16% 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8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒 04/29 大井9R 10着/13頭+1.1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 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 8位 / 勝率 2.8% / 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。
3	トーケンレナン	千田洋（大井）	実112.7	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12R 6着/9頭+1.1秒 07/02 大井7R 10着/11頭 06/10 大井7R 7着/11頭 05/21 大井10R 7着/16頭 12/05 大井12R 10着/14頭+1.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 21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 10位 / 勝率 1.3% / 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。
4	ヴェスタリス先行推奨	安藤洋（大井）	実24.2	B▲ A▲勝率8% EV+95% 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8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/23 大井9R 9着/9頭+2.0秒 07/02 大井7R 11着/11頭+3.0秒 05/22 大井3R 1着/12頭 12/04 大井11R 11着/16頭+1.8秒 11/14 大井3R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 期待値 +95% ※ 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	シャンデリアソング先行	岡村健（船橋）	実19.1	B△ A△勝率8% EV+43% 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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/18 大井12R 2着/14頭+0.2秒 04/14 大井9R 3着/10頭+0.8秒 03/26 大井10R 2着/14頭+0.2秒 03/11 大井9R 5着/11頭+0.5秒 01/27 大井10R 1着/15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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。
6	ワンウェイ自在	野畑凌（川崎）	実21.5	B△ A△勝率7% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井10R 7着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 5着/11頭 06/09 大井9R 5着/14頭+0.0秒 05/19 大井12R 6着/16頭+0.9秒 04/30 大井9R 3着/14頭+0.3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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
7	リュキア	和田譲（大井）	実65.2	B× A▽勝率1% 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 07/24 大井10R 14着/14頭+5.0秒 05/28 浦和10R 6着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 9位 / 勝率 1.4% / 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	サブノリョウマ自在	石川駿（大井）	実164.4	B× A▽勝率1% 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 07/24 大井12R 9着/9頭+1.3秒 07/01 大井7R 10着/12頭 06/09 大井9R 13着/14頭+4.0秒 05/19 大井12R 16着/16頭+3.5秒 04/29 大井12R 8着/16頭+1.9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 12位 / 勝率 0.6% / 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。
9	エイシンネクタル差し	遠藤健（大井）	実212.6	B× A▽勝率0% EV-16% 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 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭 05/21 大井12R 10着/14頭 04/29 大井12R 13着/16頭+3.2秒 04/17 大井12R 11着/14頭+1.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 13位 / 勝率 0.4% / 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	ヤマノウォーリア先行	藤本現（大井）	実50.2	B× A△勝率3% EV+59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 07/24 大井12R 2着/9頭+0.4秒 07/01 大井7R 6着/12頭 06/09 大井9R 8着/14頭 05/19 大井12R 14着/16頭+2.0秒 04/30 大井9R 4着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 43走で勝率 7% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 +60% ※ 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	レーヴレジェンド逃げ	西優哉（大井）	実47.5	B△ A▽勝率3% EV+33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/24 大井8R 2着/12頭+0.2秒 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6秒 04/16 大井9R 12着/16頭+2.5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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 +33% ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実124.3	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52走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10頭+1.3秒 03/27 大井8R 4着/11頭+1.4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 6.0着 × 当競馬場適性 52走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 +35% ※ 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	ユメゴテン逃げ	矢野貴（大井）	実1.3	B○ A×勝率36% EV-53% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井12R 1着/11頭勝利 06/30 大井8R 2着/16頭 10/10 大井10R 2着/10頭+0.3秒 09/05 大井12R 5着/10頭+1.3秒 08/13 大井9R 3着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ◎ 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 25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 26.8% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.9% / 期待値 -53% ※ 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 ○

グルナルーフス

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

+216%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×13ユメゴテン

1.3倍

EV -65%

▲A:▲4ヴェスタリス

24.2倍

EV -80%

出走馬全13頭

◎A:○1

グルナルーフス

笹川翼（大井）

4.4倍

+216%

›

○A:×13

ユメゴテン

矢野貴（大井）

1.3倍

-65%

›

▲A:▲4

ヴェスタリス

安藤洋（大井）

24.2倍

-80%

›

△A:△5

シャンデリアソング

岡村健（船橋）

19.1倍

-94%

›

△A:▽11

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

47.5倍

-93%

›

△A:△6

ワンウェイ

野畑凌（川崎）

21.5倍

-99%

›

×A:△10

ヤマノウォーリア

藤本現（大井）

50.2倍

-98%

›

×A:▽12

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

124.3倍

-96%

›

×A:▽2

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

30.3倍

-99%

›

×A:▽7

リュキア

和田譲（大井）

65.2倍

-99%

›

×A:▽3

トーケンレナン

千田洋（大井）

112.7倍

-99%

›

×A:▽8

サブノリョウマ

石川駿（大井）

164.4倍

-99%

›

×A:▽9

エイシンネクタル

遠藤健（大井）

212.6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 4 ヴェスタリス ¥100 実24.2倍期待値 -80% ❌不的中13着単勝 24.2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。

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グルナルーフス逃げ	笹川翼（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/01 大井12R 2着/15頭 06/09 大井8R 1着/11頭 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13頭勝利 01/14 大井7R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 28.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
2	フレンドリーシップ自在	吉井章（大井）	実30.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/24 大井8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒 04/29 大井9R 10着/13頭+1.1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 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
3	トーケンレナン	千田洋（大井）	実112.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井12R 6着/9頭+1.1秒 07/02 大井7R 10着/11頭 06/10 大井7R 7着/11頭 05/21 大井10R 7着/16頭 12/05 大井12R 10着/14頭+1.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 21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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	ヴェスタリス先行推奨	安藤洋（大井）	実24.2	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/23 大井9R 9着/9頭+2.0秒 07/02 大井7R 11着/11頭+3.0秒 05/22 大井3R 1着/12頭 12/04 大井11R 11着/16頭+1.8秒 11/14 大井3R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
5	シャンデリアソング先行	岡村健（船橋）	実19.1	△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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/18 大井12R 2着/14頭+0.2秒 04/14 大井9R 3着/10頭+0.8秒 03/26 大井10R 2着/14頭+0.2秒 03/11 大井9R 5着/11頭+0.5秒 01/27 大井10R 1着/15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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
6	ワンウェイ自在	野畑凌（川崎）	実21.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井10R 7着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 5着/11頭 06/09 大井9R 5着/14頭+0.0秒 05/19 大井12R 6着/16頭+0.9秒 04/30 大井9R 3着/14頭+0.3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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	リュキア	和田譲（大井）	実65.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 大井10R 14着/14頭+5.0秒 05/28 浦和10R 6着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
8	サブノリョウマ自在	石川駿（大井）	実164.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場68走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/24 大井12R 9着/9頭+1.3秒 07/01 大井7R 10着/12頭 06/09 大井9R 13着/14頭+4.0秒 05/19 大井12R 16着/16頭+3.5秒 04/29 大井12R 8着/16頭+1.9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
9	エイシンネクタル差し	遠藤健（大井）	実212.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井12R 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭 05/21 大井12R 10着/14頭 04/29 大井12R 13着/16頭+3.2秒 04/17 大井12R 11着/14頭+1.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
10	ヤマノウォーリア先行	藤本現（大井）	実50.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 07/24 大井12R 2着/9頭+0.4秒 07/01 大井7R 6着/12頭 06/09 大井9R 8着/14頭 05/19 大井12R 14着/16頭+2.0秒 04/30 大井9R 4着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 43走で勝率 7% ○ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
11	レーヴレジェンド逃げ	西優哉（大井）	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/24 大井8R 2着/12頭+0.2秒 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6秒 04/16 大井9R 12着/16頭+2.5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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (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。
12	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実124.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場52走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10頭+1.3秒 03/27 大井8R 4着/11頭+1.4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 6.0着 × 当競馬場適性 52走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (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。
13	ユメゴテン逃げ	矢野貴（大井）	実1.3	×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11走で勝率45%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井12R 1着/11頭勝利 06/30 大井8R 2着/16頭 10/10 大井10R 2着/10頭+0.3秒 09/05 大井12R 5着/10頭+1.3秒 08/13 大井9R 3着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ◎ 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 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ユメゴテン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1グルナルーフス

4.4倍

EV +24%

▲4ヴェスタリス

24.2倍

EV +95%

出走馬全13頭

×13

ユメゴテン

矢野貴（大井）

1.3倍

-53%

›

○1

グルナルーフス

笹川翼（大井）

4.4倍

+24%

›

▲4

ヴェスタリス

安藤洋（大井）

24.2倍

+95%

›

△5

シャンデリアソング

岡村健（船橋）

19.1倍

+43%

›

△6

ワンウェイ

野畑凌（川崎）

21.5倍

+46%

›

△10

ヤマノウォーリア

藤本現（大井）

50.2倍

+59%

›

▽11

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

47.5倍

+33%

›

▽2

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

30.3倍

-16%

›

▽7

リュキア

和田譲（大井）

65.2倍

-8%

›

▽3

トーケンレナン

千田洋（大井）

112.7倍

+49%

›

▽12

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

124.3倍

+34%

›

▽8

サブノリョウマ

石川駿（大井）

164.4倍

-8%

›

▽9

エイシンネクタル

遠藤健（大井）

212.6倍

-16%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

単勝 4 ヴェスタリス ¥100 実24.2倍期待値 +95% ❌不的中13着単勝 24.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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