大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フロウオブタイム	横川怜（大井）	実166.5	B× A▽勝率1% 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 07/21 大井6R 10着/13頭+2.2秒 07/03 大井9R 10着/12頭 06/11 大井8R 13着/13頭 05/20 大井8R 9着/11頭+1.0秒 04/30 大井5R 10着/10頭+2.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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 10着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 0.5% / 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	ハヴィティペイ自在	櫻井光（川崎）	実72.8	B× A▽勝率1% EV-6% 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10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4秒 04/14 大井4R 10着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 82走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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 10位 / 勝率 1.3% / 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。
3	オメガドライヴ追込	本田重（船橋）	実5.2	B△ A▲勝率12% EV-38% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/23 大井7R 7着/12頭+0.8秒 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 期待値 -39% ※ 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	キュアフローラ	藤田凌（大井）	実3.4	B🌟◎ A○勝率25% EV-13% 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7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井8R 2着/14頭+4.0秒 06/09 大井7R 11着/14頭 05/22 大井5R 1着/10頭 04/30 大井5R 2着/10頭+0.4秒 11/13 大井8R 5着/14頭+0.8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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.9% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.4% / 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。
5	ルリモンハナバチ自在	杉山海（大井）	実16.5	B△ A×勝率2% EV-60% 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6R 12着/13頭+2.4秒 06/29 大井7R 7着/11頭+0.0秒 05/19 大井4R 4着/9頭+0.6秒 04/29 大井3R 6着/13頭+1.4秒 04/16 大井12R 3着/10頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 2.4% / 期待値 -61% ※ 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	オメガオリーブ自在	本村直（大井）	実150.7	B× A×勝率0% 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 07/22 大井7R 11着/13頭+2.1秒 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10着/14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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 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 13位 / 勝率 0.3% / 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。
7	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実45.7	B× A▽勝率1% EV-31% 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6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35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 9位 / 勝率 1.5% / 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。
8	コスモギンガ差し	田中洸（大井）	実76.4	B× A▽勝率1% EV-46% 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10R 12着/14頭+2.5秒 07/03 大井9R 9着/12頭 05/22 大井9R 6着/10頭 04/27 大井10R 9着/15頭+2.5秒 04/16 大井12R 5着/10頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 87走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -46% ※ 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	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実59.9	B× A▽勝率2% EV+31% 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5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2秒 01/16 大井4R 6着/14頭+1.0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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 10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 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 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +31% ※ 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	シャークウォーニン差し	和田譲（大井）	実7.0	B△ A△勝率10% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/23 大井6R 8着/14頭+1.6秒 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0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 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 36走で勝率 19% ○ 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 1.1% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 -28% ※ 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	ヨドギミ先行	西啓太（大井）	実7.6	B▲ A△勝率7% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7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 07/22 大井5R 7着/11頭+1.6秒 03/13 大井4R 4着/12頭+0.3秒 02/20 大井7R 12着/12頭+2.3秒 01/16 大井4R 3着/14頭+0.1秒 12/31 大井4R 2着/11頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -46% ※ 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	サントレッダー逃げ	岡村健（船橋）	実28.9	B× A△勝率3% EV-22% 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 07/23 大井6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -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 2.7% / 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。
13	アリステア	矢野貴（大井）	実3.1	B○ A🌟◎勝率34% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.5着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/23 大井7R 4着/12頭+0.3秒 04/30 大井12R 13着/14頭+3.8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 8.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 32.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.9% / 期待値 +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。

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 ○

キュアフローラ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+113%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎13アリステア

3.1倍

EV +5%

▲A:△11ヨドギミ

7.6倍

EV -84%

出走馬全13頭

◎A:○4

キュアフローラ

藤田凌（大井）

3.4倍

+113%

›

○A:◎13

アリステア

矢野貴（大井）

3.1倍

+5%

›

▲A:△11

ヨドギミ

西啓太（大井）

7.6倍

-84%

›

△A:△10

シャークウォーニン

和田譲（大井）

7.0倍

-92%

›

△A:▲3

オメガドライヴ

本田重（船橋）

5.2倍

-99%

›

△A:×5

ルリモンハナバチ

杉山海（大井）

16.5倍

-99%

›

×A:△12

サントレッダー

岡村健（船橋）

28.9倍

-99%

›

×A:▽7

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

45.7倍

-99%

›

×A:▽9

カズピレウス

石川駿（大井）

59.9倍

-99%

›

×A:▽2

ハヴィティペイ

櫻井光（川崎）

72.8倍

-99%

›

×A:▽8

コスモギンガ

田中洸（大井）

76.4倍

-99%

›

×A:×6

オメガオリーブ

本村直（大井）

150.7倍

-99%

›

×A:▽1

フロウオブタイム

横川怜（大井）

166.5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

10R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フロウオブタイム	横川怜（大井）	実166.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/21 大井6R 10着/13頭+2.2秒 07/03 大井9R 10着/12頭 06/11 大井8R 13着/13頭 05/20 大井8R 9着/11頭+1.0秒 04/30 大井5R 10着/10頭+2.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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 10着 (大敗) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ハヴィティペイ自在	櫻井光（川崎）	実72.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場82走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は68走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4秒 04/14 大井4R 10着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 82走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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	オメガドライヴ追込	本田重（船橋）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/23 大井7R 7着/12頭+0.8秒 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	キュアフローラ	藤田凌（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井8R 2着/14頭+4.0秒 06/09 大井7R 11着/14頭 05/22 大井5R 1着/10頭 04/30 大井5R 2着/10頭+0.4秒 11/13 大井8R 5着/14頭+0.8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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ルリモンハナバチ自在	杉山海（大井）	実16.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井6R 12着/13頭+2.4秒 06/29 大井7R 7着/11頭+0.0秒 05/19 大井4R 4着/9頭+0.6秒 04/29 大井3R 6着/13頭+1.4秒 04/16 大井12R 3着/10頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
6	オメガオリーブ自在	本村直（大井）	実150.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/22 大井7R 11着/13頭+2.1秒 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10着/14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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 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) -50% (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。
7	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実45.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35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6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	コスモギンガ差し	田中洸（大井）	実76.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場87走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/21 大井10R 12着/14頭+2.5秒 07/03 大井9R 9着/12頭 05/22 大井9R 6着/10頭 04/27 大井10R 9着/15頭+2.5秒 04/16 大井12R 5着/10頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 87走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -46% (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。
9	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実59.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2秒 01/16 大井4R 6着/14頭+1.0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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 10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 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (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。
10	シャークウォーニン差し	和田譲（大井）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/23 大井6R 8着/14頭+1.6秒 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0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 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 36走で勝率 19% ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
11	ヨドギミ先行	西啓太（大井）	実7.6	△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7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 07/22 大井5R 7着/11頭+1.6秒 03/13 大井4R 4着/12頭+0.3秒 02/20 大井7R 12着/12頭+2.3秒 01/16 大井4R 3着/14頭+0.1秒 12/31 大井4R 2着/11頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
12	サントレッダー逃げ	岡村健（船橋）	実28.9	△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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/23 大井6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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 2.7% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
13	アリステア	矢野貴（大井）	実3.1	🌟◎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（直近3走平均8.5着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/23 大井7R 4着/12頭+0.3秒 04/30 大井12R 13着/14頭+3.8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 8.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アリステア

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4キュアフローラ

3.4倍

EV -13%

▲3オメガドライヴ

5.2倍

EV -38%

出走馬全13頭

◎13

アリステア

矢野貴（大井）

3.1倍

+5%

›

○4

キュアフローラ

藤田凌（大井）

3.4倍

-13%

›

▲3

オメガドライヴ

本田重（船橋）

5.2倍

-38%

›

△10

シャークウォーニン

和田譲（大井）

7.0倍

-28%

›

△11

ヨドギミ

西啓太（大井）

7.6倍

-45%

›

△12

サントレッダー

岡村健（船橋）

28.9倍

-22%

›

×5

ルリモンハナバチ

杉山海（大井）

16.5倍

-60%

›

▽9

カズピレウス

石川駿（大井）

59.9倍

+31%

›

▽7

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

45.7倍

-31%

›

▽2

ハヴィティペイ

櫻井光（川崎）

72.8倍

-6%

›

▽8

コスモギンガ

田中洸（大井）

76.4倍

-46%

›

▽1

フロウオブタイム

横川怜（大井）

166.5倍

-12%

›

×6

オメガオリーブ

本村直（大井）

150.7倍

-50%

›

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