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	シタベッド	高橋昭（大井）	実26.1	B△ A×勝率2% EV-52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/23 大井6R 9着/14頭+1.9秒 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0秒 04/17 大井7R 5着/10頭+0.9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 6.7着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% △ 距離適性同距離 45走で勝率 13% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -52% ※ 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	ワールドフォンテン推奨	杉山海（大井）	実14.3	B○ A△勝率4% EV-36% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率47% × オッズ14.3倍で期待値+574%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場22走で勝率32%と適性高／同距離帯で勝率36%と得意）
前5走 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒 04/27 大井7R 1着/11頭勝利
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 22走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 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) +574% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.2% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.5% / 期待値 -36% ※ 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	シンアルマトゥラ	中村尚（大井）	実13.6	B× A△勝率3% EV-52% 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 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9頭+0.0秒 05/22 大井5R 7着/10頭 05/01 大井6R 4着/12頭+0.5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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 58走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 6位 / 勝率 3.5% / 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。
4	フロントドア差し	鷹見陸（大井）	実36.3	B× A▽勝率1% EV-47% 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 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9頭 10/24 大井7R 6着/12頭+0.7秒 10/10 大井5R 4着/9頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 1.5% / 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。
5	コーゲンマース	千田洋（大井）	実68.6	B× A×勝率0% EV-72% 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 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0秒 05/01 大井6R 5着/12頭+0.5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 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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 0.4% / 期待値 -73% ※ 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	ヴォーグアルタイル逃げ	本田重（船橋）	実4.1	B△ A▲勝率13% EV-45% 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12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/20 大井6R 1着/12頭 04/29 大井3R 3着/13頭+1.1秒 04/14 大井4R 2着/12頭+0.1秒 01/26 大井8R 2着/13頭+0.5秒 01/16 大井1R 1着/14頭勝利
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 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.3% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 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。
7	ファーストフォルテ追込	藤本現（大井）	実18.4	B× A×勝率2% EV-55% 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 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒 12/30 大井7R 6着/14頭+1.2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) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 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 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -55% ※ 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	リバイブメイラード先行	西優哉（大井）	実6.7	B▲ A△勝率9% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10頭 05/18 大井5R 4着/12頭+1.0秒 03/23 大井6R 2着/12頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
9	グリューネベルグ逃げ	笹川翼（大井）	実3.7	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV+48% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 12/31 大井5R 2着/14頭+1.2秒 12/04 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井4R 2着/13頭+0.0秒 08/19 浦和9R 4着/12頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 229日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.2% (オッズ暗示: 27.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.2% / 期待値 +49% ※ 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	トーアナカヨシ先行	達城龍（大井）	実15.1	B× A×勝率2% EV-63% 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 4着/14頭+1.1秒 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9秒 04/29 大井10R 12着/14頭+2.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 2.4% / 期待値 -64% ※ 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	クルーミーズクライ追込	和田譲（大井）	実75.3	B× A▽勝率1% EV-44% 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 10着/11頭+3.4秒 10/23 大井7R 4着/9頭+0.5秒 10/09 大井9R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井10R 12着/12頭+3.9秒 09/04 大井12R 8着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ▽ 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 11位 / 勝率 0.7% / 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	エロース先行	西啓太（大井）	実4.2	B△ A○勝率20% EV-14% 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11走で勝率27%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井6R 1着/12頭 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒 08/15 大井5R 2着/12頭+0.3秒 06/12 大井5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 期待値 -14% ※ 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 ◎

グリューネベルグ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2ワールドフォンテン

14.3倍

EV +574%

▲A:△8リバイブメイラード

6.7倍

EV -78%

出走馬全12頭

◎A:◎9

グリューネベルグ

笹川翼（大井）

3.7倍

+74%

›

○A:△2

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

14.3倍

+574%

›

▲A:△8

リバイブメイラード

西優哉（大井）

6.7倍

-78%

›

△A:▲6

ヴォーグアルタイル

本田重（船橋）

4.1倍

-94%

›

△A:○12

エロース

西啓太（大井）

4.2倍

-96%

›

△A:×1

シタベッド

高橋昭（大井）

26.1倍

-93%

›

×A:△3

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

13.6倍

-99%

›

×A:×10

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

15.1倍

-99%

›

×A:×7

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

18.4倍

-99%

›

×A:▽4

フロントドア

鷹見陸（大井）

36.3倍

-99%

›

×A:×5

コーゲンマース

千田洋（大井）

68.6倍

-99%

›

×A:▽11

クルーミーズクライ

和田譲（大井）

75.3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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ワールドフォンテン ¥1,000 実14.3倍期待値 +574% ❌不的中4着単勝 14.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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	シタベッド	高橋昭（大井）	実26.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/23 大井6R 9着/14頭+1.9秒 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0秒 04/17 大井7R 5着/10頭+0.9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 6.7着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% △ 距離適性同距離 45走で勝率 13% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
2	ワールドフォンテン推奨	杉山海（大井）	実14.3	△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22走で勝率32%と適性高／同距離帯で勝率36%と得意）
前5走 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒 04/27 大井7R 1着/11頭勝利
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 22走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
3	シンアルマトゥラ	中村尚（大井）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場58走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/22 大井5R 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9頭+0.0秒 05/22 大井5R 7着/10頭 05/01 大井6R 4着/12頭+0.5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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 58走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	フロントドア差し	鷹見陸（大井）	実36.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井5R 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9頭 10/24 大井7R 6着/12頭+0.7秒 10/10 大井5R 4着/9頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	コーゲンマース	千田洋（大井）	実68.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0秒 05/01 大井6R 5着/12頭+0.5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 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	ヴォーグアルタイル逃げ	本田重（船橋）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/20 大井6R 1着/12頭 04/29 大井3R 3着/13頭+1.1秒 04/14 大井4R 2着/12頭+0.1秒 01/26 大井8R 2着/13頭+0.5秒 01/16 大井1R 1着/14頭勝利
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 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ファーストフォルテ追込	藤本現（大井）	実18.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/23 大井6R 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒 12/30 大井7R 6着/14頭+1.2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) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
8	リバイブメイラード先行	西優哉（大井）	実6.7	△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12走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10頭 05/18 大井5R 4着/12頭+1.0秒 03/23 大井6R 2着/12頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
9	グリューネベルグ逃げ	笹川翼（大井）	実3.7	🌟◎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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 12/31 大井5R 2着/14頭+1.2秒 12/04 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井4R 2着/13頭+0.0秒 08/19 浦和9R 4着/12頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 229日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 40.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	トーアナカヨシ先行	達城龍（大井）	実15.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/23 大井6R 4着/14頭+1.1秒 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9秒 04/29 大井10R 12着/14頭+2.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	クルーミーズクライ追込	和田譲（大井）	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 07/22 大井5R 10着/11頭+3.4秒 10/23 大井7R 4着/9頭+0.5秒 10/09 大井9R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井10R 12着/12頭+3.9秒 09/04 大井12R 8着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ▽ 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) -45% (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。
12	エロース先行	西啓太（大井）	実4.2	○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11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井6R 1着/12頭 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒 08/15 大井5R 2着/12頭+0.3秒 06/12 大井5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グリューネベルグ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.7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

○12エロース

4.2倍

EV -14%

▲6ヴォーグアルタイル

4.1倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎9

グリューネベルグ

笹川翼（大井）

3.7倍

+48%

›

○12

エロース

西啓太（大井）

4.2倍

-14%

›

▲6

ヴォーグアルタイル

本田重（船橋）

4.1倍

-45%

›

△8

リバイブメイラード

西優哉（大井）

6.7倍

-40%

›

△2

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

14.3倍

-36%

›

△3

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

13.6倍

-52%

›

×7

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

18.4倍

-55%

›

×10

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

15.1倍

-63%

›

×1

シタベッド

高橋昭（大井）

26.1倍

-52%

›

▽4

フロントドア

鷹見陸（大井）

36.3倍

-47%

›

▽11

クルーミーズクライ

和田譲（大井）

75.3倍

-44%

›

×5

コーゲンマース

千田洋（大井）

68.6倍

-72%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ワールドフォンテン ¥1,000 実14.3倍期待値 -36% ❌不的中4着単勝 14.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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