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1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	実141.1	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 07/22 大井7R 9着/13頭+1.3秒 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13頭 02/20 大井9R 8着/15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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 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 0.7% / 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。
2	リコーモーラー逃げ	町田直（川崎）	実10.3	B△ A△勝率4% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/22 大井7R 3着/13頭+0.2秒 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭 12/31 大井5R 3着/14頭+1.9秒 12/03 大井7R 1着/14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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 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。
3	パールペンダント先行	遠藤健（大井）	実138.1	B× A▽勝率0% 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 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -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 0.5% / 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。
4	ダイヤメ差し	吉井章（大井）	実5.8	B△ A▲勝率9% EV-45% 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20走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8秒 01/15 大井7R 2着/10頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
5	ベルボールドナイン先行	鷹見陸（大井）	推定—	B△ A△勝率4% EV-92% 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 6着/13頭+0.7秒 03/27 大井5R 10着/14頭+1.4秒 03/13 大井4R 6着/12頭+1.4秒 02/20 大井8R 4着/13頭+1.4秒 01/16 大井6R 7着/13頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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 4.3% / 期待値 -92% ※ 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	フォーティースター先行	矢野貴（大井）	実3.3	B○ A○勝率15% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/23 大井8R 2着/9頭+0.1秒 06/29 大井9R 3着/9頭 05/02 大井3R 2着/7頭+0.2秒 04/18 大井4R 4着/7頭+1.6秒 03/14 大井2R 2着/9頭+0.0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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 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 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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	アルデフォックス	高橋優（大井）	実48.6	B× A▽勝率3% EV+36% 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 5着/13頭+0.7秒 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10頭 05/01 大井6R 10着/12頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8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 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 2.8% / 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。
8	ラッケンブース	西優哉（大井）	実98.8	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 07/22 大井7R 13着/13頭+3.6秒 06/29 大井7R 11着/11頭+7.0秒 06/12 大井5R 11着/14頭 05/22 大井8R 11着/13頭 03/27 大井6R 6着/14頭+2.1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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 13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 +26% ※ 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	ロイヤルカラット追込	達城龍（大井）	実57.7	B× A▽勝率2% EV+9% 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 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3秒 02/20 大井8R 9着/13頭+1.8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 8.7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 7走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 +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。
10	ケイコウギュウゴ自在	野畑凌（川崎）	実89.8	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8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒 04/29 大井6R 6着/13頭+1.2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 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 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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 1.0% / 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。
11	トップレジェンド	西啓太（大井）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率49% EV+11% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井6R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 73.6% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.5% / 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。
12	キタノマティーニ逃げ	澤田龍（船橋）	実6.9	B▲ A△勝率8% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率27%と適性高／同距離帯14走で勝率29%）
前5走 07/23 大井8R 6着/9頭+1.0秒 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 2着/14頭+0.6秒 03/12 大井8R 1着/11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戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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。
13	フレーズボンボン	田中洸（大井）	実27.2	B× A▽勝率2% EV-32% 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 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭 05/01 大井8R 2着/10頭+0.7秒 04/17 大井9R 8着/14頭+1.1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 4.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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 8位 / 勝率 2.5% / 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。

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 ◎

トップレジェンド

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6フォーティースター

3.3倍

EV -62%

▲A:△12キタノマティーニ

6.9倍

EV -21%

出走馬全13頭

◎A:◎11

トップレジェンド

西啓太（大井）

2.3倍

+69%

›

○A:○6

フォーティースター

矢野貴（大井）

3.3倍

-62%

›

▲A:△12

キタノマティーニ

澤田龍（船橋）

6.9倍

-21%

›

△A:▲4

ダイヤメ

吉井章（大井）

5.8倍

-87%

›

△A:△2

リコーモーラー

町田直（川崎）

10.3倍

-83%

›

△A:△5

ベルボールドナイン

鷹見陸（大井）

—

›

×A:▽13

フレーズボンボン

田中洸（大井）

27.2倍

-99%

›

×A:▽7

アルデフォックス

高橋優（大井）

48.6倍

-99%

›

×A:▽9

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

57.7倍

-99%

›

×A:▽10

ケイコウギュウゴ

野畑凌（川崎）

89.8倍

-99%

›

×A:▽8

ラッケンブース

西優哉（大井）

98.8倍

-99%

›

×A:▽3

パールペンダント

遠藤健（大井）

138.1倍

-99%

›

×A:▽1

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

141.1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。

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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1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	実141.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/22 大井7R 9着/13頭+1.3秒 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13頭 02/20 大井9R 8着/15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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	リコーモーラー逃げ	町田直（川崎）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/22 大井7R 3着/13頭+0.2秒 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭 12/31 大井5R 3着/14頭+1.9秒 12/03 大井7R 1着/14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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	パールペンダント先行	遠藤健（大井）	実138.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	ダイヤメ差し	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20走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8秒 01/15 大井7R 2着/10頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (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	ベルボールドナイン先行	鷹見陸（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井7R 6着/13頭+0.7秒 03/27 大井5R 10着/14頭+1.4秒 03/13 大井4R 6着/12頭+1.4秒 02/20 大井8R 4着/13頭+1.4秒 01/16 大井6R 7着/13頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% ※ 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。
6	フォーティースター先行	矢野貴（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/23 大井8R 2着/9頭+0.1秒 06/29 大井9R 3着/9頭 05/02 大井3R 2着/7頭+0.2秒 04/18 大井4R 4着/7頭+1.6秒 03/14 大井2R 2着/9頭+0.0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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 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 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 15.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
7	アルデフォックス	高橋優（大井）	実48.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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 07/22 大井7R 5着/13頭+0.7秒 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10頭 05/01 大井6R 10着/12頭+1.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8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 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (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。
8	ラッケンブース	西優哉（大井）	実98.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/22 大井7R 13着/13頭+3.6秒 06/29 大井7R 11着/11頭+7.0秒 06/12 大井5R 11着/14頭 05/22 大井8R 11着/13頭 03/27 大井6R 6着/14頭+2.1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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 13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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
9	ロイヤルカラット追込	達城龍（大井）	実57.7	▽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7走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3秒 02/20 大井8R 9着/13頭+1.8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 8.7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 7走で勝ち無し ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	ケイコウギュウゴ自在	野畑凌（川崎）	実89.8	▽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5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8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒 04/29 大井6R 6着/13頭+1.2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 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 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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 1.0% (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。
11	トップレジェンド	西啓太（大井）	実2.3	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井6R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.5% (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。
12	キタノマティーニ逃げ	澤田龍（船橋）	実6.9	△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15走で勝率27%と適性高／同距離帯14走で勝率29%）
前5走 07/23 大井8R 6着/9頭+1.0秒 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 2着/14頭+0.6秒 03/12 大井8R 1着/11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戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	フレーズボンボン	田中洸（大井）	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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭 05/01 大井8R 2着/10頭+0.7秒 04/17 大井9R 8着/14頭+1.1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 4.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トップレジェンド

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6フォーティースター

3.3倍

EV -50%

▲4ダイヤメ

5.8倍

EV -45%

出走馬全13頭

◎11

トップレジェンド

西啓太（大井）

2.3倍

+11%

›

○6

フォーティースター

矢野貴（大井）

3.3倍

-50%

›

▲4

ダイヤメ

吉井章（大井）

5.8倍

-45%

›

△12

キタノマティーニ

澤田龍（船橋）

6.9倍

-47%

›

△2

リコーモーラー

町田直（川崎）

10.3倍

-54%

›

△5

ベルボールドナイン

鷹見陸（大井）

—

›

▽7

アルデフォックス

高橋優（大井）

48.6倍

+36%

›

▽13

フレーズボンボン

田中洸（大井）

27.2倍

-32%

›

▽9

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

57.7倍

+9%

›

▽8

ラッケンブース

西優哉（大井）

98.8倍

+25%

›

▽10

ケイコウギュウゴ

野畑凌（川崎）

89.8倍

-12%

›

▽1

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

141.1倍

-8%

›

▽3

パールペンダント

遠藤健（大井）

138.1倍

-31%

›

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