大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:06

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンディーン逃げ	田中洸（大井）	実73.1	B× A▽勝率1% EV-45% 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8走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井6R 9着/12頭 04/14 大井4R 11着/12頭+2.3秒 03/11 大井5R 3着/13頭+0.6秒 02/18 大井3R 11着/14頭+1.8秒 01/27 大井7R 2着/12頭+0.1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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
2	サブノルアナ	中山遥（浦和）	実19.2	B△ A▽勝率3% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 大井6R 11着/12頭 07/23 大井1R 1着/13頭勝利 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
3	ベルベットハンマー差し	東原悠（大井）	実34.7	B× A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 04/28 大井6R 3着/10頭+0.3秒 04/13 大井8R 3着/12頭+0.9秒 03/23 大井8R 6着/12頭+1.3秒 03/10 大井8R 7着/9頭+1.7秒 02/17 大井5R 10着/14頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 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: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -27% ※ 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	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（大井）	実4.3	B○ A▲勝率12% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 大井3R 12着/13頭+2.0秒 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0秒 01/28 大井1R 1着/12頭勝利
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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。
5	ジャスティンロング自在	笹川翼（大井）	実3.2	B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV+16% 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（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 08/17 大井1R 1着/11頭勝利 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 5 ◎ 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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 96.0% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.5% / 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。
6	ハカイシン	和田譲（大井）	実13.7	B△ A△勝率11% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 9着/13頭+1.6秒 07/20 大井7R 3着/10頭 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 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。
7	マジェスティルール	藤本現（大井）	実65.0	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井1R 5着/11頭+1.0秒 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
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 4.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ ローテーション 14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 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
8	ビーチユーミング	岡村健（船橋）	実12.0	B× A△勝率4% EV-53% 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 08/14 大井3R 5着/13頭+0.6秒 07/20 大井7R 5着/10頭+0.0秒 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ ローテーション 17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 3.9% / 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。
9	スマートシエラ追込	吉井章（大井）	実6.0	B▲ A△勝率8% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井6R 8着/12頭 07/22 大井1R 1着/14頭勝利 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
10	ウエノマルサンダー	本村直（大井）	実310.0	B× A▽勝率0% 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 08/14 大井3R 13着/13頭+2.7秒 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9頭 05/20 大井6R 10着/12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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 17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 0.2% / 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。
11	ミチノシチリア	達城龍（大井）	実49.9	B× A▽勝率2% EV-21% 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 08/17 大井1R 2着/11頭+0.0秒 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
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 5.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14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 1.6% / 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。
12	コンゴウ	西啓太（大井）	実33.6	B× A▽勝率3% EV-7% 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 07/20 大井10R 12着/14頭 12/25 大井9R 1着/14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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 2.7% / 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。
13	オールスターズ	ゴンサ（船橋）	実4.4	B△ A○勝率17% EV-25% 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25走で勝率40%と適性高／同距離帯17走で勝率59%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 07/20 大井7R 7着/10頭 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 59% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 38% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 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。

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

3.2倍

AI期待値

+207%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4カーラエスメラルダ

4.3倍

EV -86%

▲A:△9スマートシエラ

6.0倍

EV -97%

出走馬全13頭

◎A:◎5

ジャスティンロング

笹川翼（大井）

3.2倍

+207%

›

○A:▲4

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

4.3倍

-86%

›

▲A:△9

スマートシエラ

吉井章（大井）

6.0倍

-97%

›

△A:○13

オールスターズ

ゴンサ（船橋）

4.4倍

-98%

›

△A:△6

ハカイシン

和田譲（大井）

13.7倍

-99%

›

△A:▽2

サブノルアナ

中山遥（浦和）

19.2倍

-98%

›

×A:▽3

ベルベットハンマー

東原悠（大井）

34.7倍

-98%

›

×A:▽7

マジェスティルール

藤本現（大井）

65.0倍

-96%

›

×A:▽1

トーセンディーン

田中洸（大井）

73.1倍

-96%

›

×A:△8

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

12.0倍

-99%

›

×A:▽12

コンゴウ

西啓太（大井）

33.6倍

-99%

›

×A:▽11

ミチノシチリア

達城龍（大井）

49.9倍

-99%

›

×A:▽10

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

310.0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

両モデルとも見送り

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:06

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンディーン逃げ	田中洸（大井）	実73.1	▽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8走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井6R 9着/12頭 04/14 大井4R 11着/12頭+2.3秒 03/11 大井5R 3着/13頭+0.6秒 02/18 大井3R 11着/14頭+1.8秒 01/27 大井7R 2着/12頭+0.1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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	サブノルアナ	中山遥（浦和）	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 大井6R 11着/12頭 07/23 大井1R 1着/13頭勝利 06/30 大井4R 4着/10頭+0.0秒 06/10 大井1R 1着/14頭 05/19 大井1R 3着/13頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
3	ベルベットハンマー差し	東原悠（大井）	実34.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 04/28 大井6R 3着/10頭+0.3秒 04/13 大井8R 3着/12頭+0.9秒 03/23 大井8R 6着/12頭+1.3秒 03/10 大井8R 7着/9頭+1.7秒 02/17 大井5R 10着/14頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
4	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（大井）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 大井3R 12着/13頭+2.0秒 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0秒 01/28 大井1R 1着/12頭勝利
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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 17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 11.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
5	ジャスティンロング自在	笹川翼（大井）	実3.2	🌟◎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（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 08/17 大井1R 1着/11頭勝利 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 5 ◎ 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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
6	ハカイシン	和田譲（大井）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 9着/13頭+1.6秒 07/20 大井7R 3着/10頭 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	マジェスティルール	藤本現（大井）	実65.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井1R 5着/11頭+1.0秒 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
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 4.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
8	ビーチユーミング	岡村健（船橋）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 5着/13頭+0.6秒 07/20 大井7R 5着/10頭+0.0秒 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ ローテーション 17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 3.9% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	スマートシエラ追込	吉井章（大井）	実6.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井6R 8着/12頭 07/22 大井1R 1着/14頭勝利 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ウエノマルサンダー	本村直（大井）	実310.0	▽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3%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/14 大井3R 13着/13頭+2.7秒 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9頭 05/20 大井6R 10着/12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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 17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 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ミチノシチリア	達城龍（大井）	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/17 大井1R 2着/11頭+0.0秒 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
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 5.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14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 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	コンゴウ	西啓太（大井）	実33.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 07/20 大井10R 12着/14頭 12/25 大井9R 1着/14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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
13	オールスターズ	ゴンサ（船橋）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率40%と適性高／同距離帯17走で勝率59%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 07/20 大井7R 7着/10頭 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 59% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 38% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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

ジャスティンロング

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13オールスターズ

4.4倍

EV -25%

▲4カーラエスメラルダ

4.3倍

EV -49%

出走馬全13頭

◎5

ジャスティンロング

笹川翼（大井）

3.2倍

+16%

›

○13

オールスターズ

ゴンサ（船橋）

4.4倍

-25%

›

▲4

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

4.3倍

-49%

›

△6

ハカイシン

和田譲（大井）

13.7倍

+43%

›

△9

スマートシエラ

吉井章（大井）

6.0倍

-50%

›

△8

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

12.0倍

-53%

›

▽2

サブノルアナ

中山遥（浦和）

19.2倍

-36%

›

▽12

コンゴウ

西啓太（大井）

33.6倍

-7%

›

▽3

ベルベットハンマー

東原悠（大井）

34.7倍

-27%

›

▽11

ミチノシチリア

達城龍（大井）

49.9倍

-21%

›

▽7

マジェスティルール

藤本現（大井）

65.0倍

-5%

›

▽1

トーセンディーン

田中洸（大井）

73.1倍

-45%

›

▽10

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

310.0倍

-22%

›

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