大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実13.0	B△ A△勝率5% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井1R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
2	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実6.3	B▲ A▲勝率12% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7秒 01/28 大井2R 12着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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	ディーノエナジー追込	田中洸（大井）	実47.7	B× A▽勝率3% EV+43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場54走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/27 大井1R 14着/14頭+3.9秒 03/23 大井2R 13着/14頭+2.9秒 03/09 大井3R 8着/15頭+1.3秒 02/17 大井1R 7着/15頭+1.1秒 01/27 大井1R 9着/14頭+1.5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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 54走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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 126日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
4	スイヘイセン	佐野遥（川崎）	実54.2	B× A▽勝率2% EV+13% 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 08/15 大井2R 12着/14頭+3.1秒 07/20 大井2R 13着/15頭 07/01 大井1R 7着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 8着/11頭+0.0秒 05/19 大井3R 11着/12頭+2.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16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 2.1% / 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	ボンマティ追込	櫻井光（川崎）	実78.7	B△ A▽勝率1% EV-30% 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／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 13着/14頭+3.1秒 05/25 浦和9R 11着/11頭 04/20 浦和9R 12着/13頭+3.4秒 03/26 大井2R 6着/13頭+1.3秒 03/12 大井2R 13着/13頭+1.7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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 16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 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
6	マハーギータ	東原悠（大井）	実46.9	B× A▽勝率2% 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 08/15 大井1R 11着/12頭+1.8秒 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16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 1.8% / 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。
7	シャムトラダイコウ自在推奨	達城龍（大井）	実6.4	B🌟◎ A○勝率21% EV+36% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率83% × オッズ6.4倍で期待値+432%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/27 大井2R 4着/14頭+1.5秒 04/13 大井2R 11着/13頭+1.6秒 03/23 大井3R 3着/13頭+1.1秒 03/09 大井2R 7着/12頭+2.7秒 02/16 大井2R 3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 6.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33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 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +432% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.2% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.3% / 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	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実1.6	B○ A🌟◎勝率39% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井1R 5着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 7.7% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.7% / 期待値 -38% ※ 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	テルケンユミカブト自在	高橋優（大井）	実59.1	B× A▽勝率1% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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10.3着と低調）
前5走 08/13 大井1R 9着/12頭+4.6秒 07/24 大井1R 14着/15頭+5.1秒 07/01 大井1R 8着/12頭+0.0秒 04/27 大井1R 4着/14頭+0.7秒 04/17 大井1R 12着/13頭+3.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 16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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
10	ゴルデューク	小野俊（大井）	実18.7	B× A△勝率5% EV-1% 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 08/15 大井1R 8着/12頭+1.3秒 07/24 大井1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -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	ファルコンブラック逃げ	高野誠（大井）	実107.0	B× A▽勝率0% 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 08/15 大井1R 9着/12頭+1.5秒 07/24 大井1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 16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 -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。
12	アイズアフロディテ	町田直（川崎）	実59.1	B× A▽勝率3% 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 08/13 大井1R 10着/12頭+4.9秒 07/20 大井2R 11着/15頭 07/03 大井1R 11着/11頭 06/11 大井2R 12着/13頭 05/20 大井1R 11着/13頭+0.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18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 2.6% / 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。
13	ベッティーナ逃げ	岡村健（船橋）	実14.0	B△ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/15 大井1R 7着/12頭+1.1秒 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 16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 0.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 期待値 -22% ※ 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

A推奨B推奨Aモデル ○

シャムトラダイコウ

騎手達城龍（大井）

単勝オッズ

6.4倍

AI期待値

+432%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8アイトカコイトカ

1.6倍

EV -87%

▲A:▲2オリリオ

6.3倍

EV -51%

出走馬全13頭

◎A:○7

シャムトラダイコウ

達城龍（大井）

6.4倍

+432%

›

○A:◎8

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

1.6倍

-87%

›

▲A:▲2

オリリオ

野畑凌（川崎）

6.3倍

-51%

›

△A:△13

ベッティーナ

岡村健（船橋）

14.0倍

-93%

›

△A:▽5

ボンマティ

櫻井光（川崎）

78.7倍

-64%

›

△A:△1

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

13.0倍

-95%

›

×A:▽3

ディーノエナジー

田中洸（大井）

47.7倍

-97%

›

×A:▽9

テルケンユミカブト

高橋優（大井）

59.1倍

-96%

›

×A:△10

ゴルデューク

小野俊（大井）

18.7倍

-99%

›

×A:▽6

マハーギータ

東原悠（大井）

46.9倍

-99%

›

×A:▽4

スイヘイセン

佐野遥（川崎）

54.2倍

-99%

›

×A:▽12

アイズアフロディテ

町田直（川崎）

59.1倍

-99%

›

×A:▽11

ファルコンブラック

高野誠（大井）

107.0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 7 シャムトラダイコウ ¥100 実6.4倍期待値 +433% ❌不的中10着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 シャムトラダイコウ ¥2,000 実6.4倍期待値 +433% ❌不的中10着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井1R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16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 5.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7秒 01/28 大井2R 12着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
3	ディーノエナジー追込	田中洸（大井）	実47.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場54走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/27 大井1R 14着/14頭+3.9秒 03/23 大井2R 13着/14頭+2.9秒 03/09 大井3R 8着/15頭+1.3秒 02/17 大井1R 7着/15頭+1.1秒 01/27 大井1R 9着/14頭+1.5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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 54走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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 126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 3.0% (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。
4	スイヘイセン	佐野遥（川崎）	実54.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井2R 12着/14頭+3.1秒 07/20 大井2R 13着/15頭 07/01 大井1R 7着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 8着/11頭+0.0秒 05/19 大井3R 11着/12頭+2.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ボンマティ追込	櫻井光（川崎）	実78.7	▽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／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 13着/14頭+3.1秒 05/25 浦和9R 11着/11頭 04/20 浦和9R 12着/13頭+3.4秒 03/26 大井2R 6着/13頭+1.3秒 03/12 大井2R 13着/13頭+1.7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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 16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 0.9% (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。
6	マハーギータ	東原悠（大井）	実46.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 11着/12頭+1.8秒 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16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 1.8% (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。
7	シャムトラダイコウ自在推奨	達城龍（大井）	実6.4	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/27 大井2R 4着/14頭+1.5秒 04/13 大井2R 11着/13頭+1.6秒 03/23 大井3R 3着/13頭+1.1秒 03/09 大井2R 7着/12頭+2.7秒 02/16 大井2R 3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 6.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33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 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
8	アイトカコイトカ追込	藤田凌（大井）	実1.6	🌟◎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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井1R 5着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
9	テルケンユミカブト自在	高橋優（大井）	実59.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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10.3着と低調）
前5走 08/13 大井1R 9着/12頭+4.6秒 07/24 大井1R 14着/15頭+5.1秒 07/01 大井1R 8着/12頭+0.0秒 04/27 大井1R 4着/14頭+0.7秒 04/17 大井1R 12着/13頭+3.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 16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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 18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 1.2% (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	ゴルデューク	小野俊（大井）	実18.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井1R 8着/12頭+1.3秒 07/24 大井1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ファルコンブラック逃げ	高野誠（大井）	実107.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 9着/12頭+1.5秒 07/24 大井1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 16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 0.5% (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。
12	アイズアフロディテ	町田直（川崎）	実59.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 大井1R 10着/12頭+4.9秒 07/20 大井2R 11着/15頭 07/03 大井1R 11着/11頭 06/11 大井2R 12着/13頭 05/20 大井1R 11着/13頭+0.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
13	ベッティーナ逃げ	岡村健（船橋）	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/15 大井1R 7着/12頭+1.1秒 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 16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 5.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アイトカコイトカ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7シャムトラダイコウ

6.4倍

EV +36%

▲2オリリオ

6.3倍

EV -24%

出走馬全13頭

◎8

アイトカコイトカ

藤田凌（大井）

1.6倍

-38%

›

○7

シャムトラダイコウ

達城龍（大井）

6.4倍

+36%

›

▲2

オリリオ

野畑凌（川崎）

6.3倍

-24%

›

△13

ベッティーナ

岡村健（船橋）

14.0倍

-22%

›

△10

ゴルデューク

小野俊（大井）

18.7倍

-1%

›

△1

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

13.0倍

-32%

›

▽3

ディーノエナジー

田中洸（大井）

47.7倍

+43%

›

▽12

アイズアフロディテ

町田直（川崎）

59.1倍

+55%

›

▽4

スイヘイセン

佐野遥（川崎）

54.2倍

+13%

›

▽6

マハーギータ

東原悠（大井）

46.9倍

-16%

›

▽9

テルケンユミカブト

高橋優（大井）

59.1倍

-31%

›

▽5

ボンマティ

櫻井光（川崎）

78.7倍

-30%

›

▽11

ファルコンブラック

高野誠（大井）

107.0倍

-47%

›

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▶ 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 7 シャムトラダイコウ ¥100 実6.4倍期待値 +36% ❌不的中10着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 シャムトラダイコウ ¥2,000 実6.4倍期待値 +36% ❌不的中10着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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