大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートビアンカ差し	岡村健（船橋）	実2.3	B○ A▲勝率10% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/23 大井1R 3着/13頭+0.1秒 06/29 大井7R 8着/11頭 06/09 大井4R 8着/10頭+3.0秒 05/19 大井4R 8着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 7着/10頭+1.5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 6.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 43.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -78% ※ 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	ガニュメデスレイ	高橋優（大井）	実88.1	B× A▽勝率1% EV+25% 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1R 6着/15頭+2.5秒 07/03 大井1R 6着/11頭 06/11 大井1R 8着/14頭 05/20 大井2R 9着/11頭 04/30 大井1R 6着/14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 6.7着 × 当競馬場適性 71走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +25% ※ 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	ミチノシチリア	達城龍（大井）	実69.8	B× A▽勝率3% EV+78% 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1R 5着/15頭+2.4秒 07/03 大井1R 10着/11頭 06/11 大井1R 4着/14頭 05/20 大井1R 9着/13頭 04/30 大井1R 3着/14頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ 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 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 +79% ※ 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	ケイリュウオー先行	吉井章（大井）	実5.8	B▲ A○勝率20% EV+17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯4走で勝率50%）
前5走 07/24 大井1R 9着/15頭+3.5秒 10/22 大井8R 3着/14頭+1.1秒 10/07 大井5R 3着/13頭+0.6秒 09/01 大井8R 1着/8頭勝利 08/11 大井5R 5着/14頭+0.4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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 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。
5	マジェスティルール	藤本現（大井）	実27.9	B△ A△勝率5% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/23 大井1R 5着/13頭+0.8秒 06/30 大井4R 3着/10頭 06/08 大井7R 8着/12頭 05/22 大井9R 9着/10頭 04/28 大井6R 8着/10頭+2.2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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +43% ※ 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	ジョーソーレ差し	田中洸（大井）	実145.6	B× A▽勝率0% EV-38% 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2R 14着/16頭+1.9秒 07/01 大井4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 11位 / 勝率 0.4% / 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。
7	イケノギャルチャン	石川駿（大井）	実14.9	B× A△勝率7% EV+3% 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 07/03 大井1R 4着/11頭 06/11 大井1R 1着/14頭 05/20 大井1R 4着/13頭 04/28 大井1R 7着/11頭+0.6秒 04/16 大井1R 6着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 70走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +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。
8	ジャスティンロング先行	笹川翼（大井）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-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0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井1R 3着/15頭+1.0秒 07/02 大井9R 5着/10頭 10/20 大井8R 4着/12頭+0.3秒 10/05 大井4R 3着/8頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 95.5% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.0% / 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	ファインデイ自在	瀬川将（大井）	実136.1	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 07/23 大井1R 11着/13頭+2.9秒 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒 04/27 大井7R 5着/11頭+0.9秒 04/17 大井1R 3着/13頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 10位 / 勝率 0.8% / 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。
10	ロードオブキング逃げ	和田譲（大井）	実82.1	B△ A▽勝率2% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/23 大井1R 12着/13頭+3.0秒 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒 03/10 大井7R 8着/12頭+2.0秒 02/16 大井6R 3着/12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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。
11	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実22.5	B△ A△勝率7% EV+58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井1R 1着/14頭 07/03 大井2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭 05/20 大井3R 9着/14頭 04/29 大井2R 7着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.0% / 期待値 +59% ※ 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 ◎

ジャスティンロング

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+100%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1スマートビアンカ

2.3倍

EV -96%

▲A:○4ケイリュウオー

5.8倍

EV -91%

出走馬全11頭

◎A:◎8

ジャスティンロング

笹川翼（大井）

2.1倍

+100%

›

○A:▲1

スマートビアンカ

岡村健（船橋）

2.3倍

-96%

›

▲A:○4

ケイリュウオー

吉井章（大井）

5.8倍

-91%

›

△A:▽10

ロードオブキング

和田譲（大井）

82.1倍

-12%

›

△A:△11

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

22.5倍

-93%

›

△A:△5

マジェスティルール

藤本現（大井）

27.9倍

-97%

›

×A:△7

イケノギャルチャン

石川駿（大井）

14.9倍

-99%

›

×A:▽3

ミチノシチリア

達城龍（大井）

69.8倍

-99%

›

×A:▽2

ガニュメデスレイ

高橋優（大井）

88.1倍

-99%

›

×A:▽9

ファインデイ

瀬川将（大井）

136.1倍

-99%

›

×A:▽6

ジョーソーレ

田中洸（大井）

145.6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

両モデルとも見送り

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートビアンカ差し	岡村健（船橋）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/23 大井1R 3着/13頭+0.1秒 06/29 大井7R 8着/11頭 06/09 大井4R 8着/10頭+3.0秒 05/19 大井4R 8着/9頭+1.0秒 04/28 大井6R 7着/10頭+1.5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 6.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	ガニュメデスレイ	高橋優（大井）	実88.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場71走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井1R 6着/15頭+2.5秒 07/03 大井1R 6着/11頭 06/11 大井1R 8着/14頭 05/20 大井2R 9着/11頭 04/30 大井1R 6着/14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 6.7着 × 当競馬場適性 71走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ミチノシチリア	達城龍（大井）	実69.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場37走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 07/24 大井1R 5着/15頭+2.4秒 07/03 大井1R 10着/11頭 06/11 大井1R 4着/14頭 05/20 大井1R 9着/13頭 04/30 大井1R 3着/14頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
4	ケイリュウオー先行	吉井章（大井）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯4走で勝率50%）
前5走 07/24 大井1R 9着/15頭+3.5秒 10/22 大井8R 3着/14頭+1.1秒 10/07 大井5R 3着/13頭+0.6秒 09/01 大井8R 1着/8頭勝利 08/11 大井5R 5着/14頭+0.4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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
5	マジェスティルール	藤本現（大井）	実27.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/23 大井1R 5着/13頭+0.8秒 06/30 大井4R 3着/10頭 06/08 大井7R 8着/12頭 05/22 大井9R 9着/10頭 04/28 大井6R 8着/10頭+2.2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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ジョーソーレ差し	田中洸（大井）	実145.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/23 大井2R 14着/16頭+1.9秒 07/01 大井4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	イケノギャルチャン	石川駿（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70走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は66走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井1R 4着/11頭 06/11 大井1R 1着/14頭 05/20 大井1R 4着/13頭 04/28 大井1R 7着/11頭+0.6秒 04/16 大井1R 6着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 70走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (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。
8	ジャスティンロング先行	笹川翼（大井）	実2.1	🌟◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/24 大井1R 3着/15頭+1.0秒 07/02 大井9R 5着/10頭 10/20 大井8R 4着/12頭+0.3秒 10/05 大井4R 3着/8頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.0% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ファインデイ自在	瀬川将（大井）	実136.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 07/23 大井1R 11着/13頭+2.9秒 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒 04/27 大井7R 5着/11頭+0.9秒 04/17 大井1R 3着/13頭+0.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	ロードオブキング逃げ	和田譲（大井）	実82.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/23 大井1R 12着/13頭+3.0秒 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒 03/10 大井7R 8着/12頭+2.0秒 02/16 大井6R 3着/12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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 1.8% (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。
11	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実22.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井1R 1着/14頭 07/03 大井2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭 05/20 大井3R 9着/14頭 04/29 大井2R 7着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジャスティンロング

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ケイリュウオー

5.8倍

EV +17%

▲1スマートビアンカ

2.3倍

EV -77%

出走馬全11頭

◎8

ジャスティンロング

笹川翼（大井）

2.1倍

-7%

›

○4

ケイリュウオー

吉井章（大井）

5.8倍

+17%

›

▲1

スマートビアンカ

岡村健（船橋）

2.3倍

-77%

›

△11

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

22.5倍

+58%

›

△7

イケノギャルチャン

石川駿（大井）

14.9倍

+3%

›

△5

マジェスティルール

藤本現（大井）

27.9倍

+42%

›

▽3

ミチノシチリア

達城龍（大井）

69.8倍

+78%

›

▽10

ロードオブキング

和田譲（大井）

82.1倍

+44%

›

▽2

ガニュメデスレイ

高橋優（大井）

88.1倍

+25%

›

▽9

ファインデイ

瀬川将（大井）

136.1倍

+12%

›

▽6

ジョーソーレ

田中洸（大井）

145.6倍

-38%

›

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