大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 19:11

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビーンスモークモカ	笹川翼（大井）	実5.7	B▲ A▲勝率13% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井10R 1着/14頭勝利 07/21 大井10R 5着/14頭+0.6秒 07/03 大井9R 7着/12頭+0.0秒 06/12 大井6R 3着/12頭+0.0秒 09/02 大井6R 10着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 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 16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 3.7% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 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。
2	クールブリーズ追込	木澤奨（大井）	実17.2	B△ A×勝率3% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/13 大井7R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井8R 1着/11頭勝利 06/30 大井7R 4着/11頭 06/10 大井8R 7着/12頭 05/19 大井6R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 3.7% (オッズ暗示: 5.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
3	シンクグッド自在	谷内貫（大井）	実81.3	B× A▽勝率1% EV-30% 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10R 14着/14頭+8.2秒 03/26 大井7R 9着/9頭+7.8秒 12/26 大井6R 7着/14頭+1.1秒 11/13 大井10R 15着/16頭+3.0秒 10/06 大井10R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 14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 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -30% ※ 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	サガノオウマサン	御神訓（大井）	実14.3	B× A▽勝率4% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/13 大井7R 4着/8頭+0.8秒 07/23 大井10R 4着/14頭+2.2秒 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭
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 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
5	ピーターセン追込	鷹見陸（大井）	実6.0	B△ A△勝率12% EV-29% 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 07/20 大井9R 5着/8頭+1.0秒 05/18 大井9R 2着/7頭+0.4秒 04/28 大井3R 1着/14頭勝利 09/05 大井4R 6着/6頭+3.4秒 08/14 大井3R 6着/11頭+2.0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 7走で勝率 14% × 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 3.7% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.8% / 期待値 -29% ※ 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	エコロタイタン差し	達城龍（大井）	実45.9	B× A×勝率1% EV-57% 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 08/16 大井6R 11着/13頭+2.2秒 03/10 大井10R 3着/10頭+0.7秒 02/18 大井7R 7着/13頭+1.2秒 01/30 大井8R 6着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 10着/13頭+2.7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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 15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 0.9% / 期待値 -58% ※ 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	サンディエゴ	藤本現（大井）	実9.0	B× A△勝率6% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/16 大井6R 3着/13頭+0.3秒 07/24 大井9R 9着/12頭+2.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。
8	ハクアイソレイユ追込	野畑凌（川崎）	実27.2	B△ A×勝率2% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/16 大井6R 6着/13頭+0.8秒 07/24 大井9R 5着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5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 5.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -51% ※ 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	レディーキラー	西優哉（大井）	実24.9	B× A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井7R 7着/8頭+1.3秒 07/21 大井10R 1着/14頭勝利 07/02 大井9R 3着/10頭+0.0秒 06/11 大井6R 7着/9頭 05/22 大井6R 9着/12頭
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 15走で勝率 13% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 -41% ※ 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	ネポティズムベビー逃げ	ゴンサ（船橋）	実3.8	B○ A🌟◎勝率33% EV+24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/26 大井7R 5着/9頭+0.3秒 01/27 大井12R 1着/13頭勝利 12/30 大井12R 1着/13頭勝利 11/13 大井8R 3着/14頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ ローテーション 158日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 26.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.7% / 期待値 +24% ※ 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	ツートンショコラ逃げ	和田譲（大井）	実10.5	B× A△勝率6% EV-41% 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 05/20 大井9R 1着/14頭 04/30 大井12R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 4着/10頭+0.2秒 03/24 大井10R 3着/14頭+0.8秒 03/10 大井4R 3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 25走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 103日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -42% ※ 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	ニシノミチアキ	本田重（船橋）	実4.9	B🌟◎ A○勝率18% 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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +228% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 67.0% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 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。

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 ○

ニシノミチアキ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+228%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ネポティズムベビー

3.8倍

EV -42%

▲A:▲1ビーンスモークモカ

5.7倍

EV -78%

出走馬全12頭

◎A:○12

ニシノミチアキ

本田重（船橋）

4.9倍

+228%

›

○A:◎10

ネポティズムベビー

ゴンサ（船橋）

3.8倍

-42%

›

▲A:▲1

ビーンスモークモカ

笹川翼（大井）

5.7倍

-78%

›

△A:△5

ピーターセン

鷹見陸（大井）

6.0倍

-77%

›

△A:×2

クールブリーズ

木澤奨（大井）

17.2倍

-35%

›

△A:×8

ハクアイソレイユ

野畑凌（川崎）

27.2倍

-25%

›

×A:△7

サンディエゴ

藤本現（大井）

9.0倍

-85%

›

×A:▽9

レディーキラー

西優哉（大井）

24.9倍

-69%

›

×A:△11

ツートンショコラ

和田譲（大井）

10.5倍

-91%

›

×A:▽4

サガノオウマサン

御神訓（大井）

14.3倍

-97%

›

×A:×6

エコロタイタン

達城龍（大井）

45.9倍

-99%

›

×A:▽3

シンクグッド

谷内貫（大井）

81.3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。

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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

9R 大井競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 19:11

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビーンスモークモカ	笹川翼（大井）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井10R 1着/14頭勝利 07/21 大井10R 5着/14頭+0.6秒 07/03 大井9R 7着/12頭+0.0秒 06/12 大井6R 3着/12頭+0.0秒 09/02 大井6R 10着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 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 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 13.2% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	クールブリーズ追込	木澤奨（大井）	実17.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/13 大井7R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井8R 1着/11頭勝利 06/30 大井7R 4着/11頭 06/10 大井8R 7着/12頭 05/19 大井6R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	シンクグッド自在	谷内貫（大井）	実81.3	▽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36%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 07/23 大井10R 14着/14頭+8.2秒 03/26 大井7R 9着/9頭+7.8秒 12/26 大井6R 7着/14頭+1.1秒 11/13 大井10R 15着/16頭+3.0秒 10/06 大井10R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	サガノオウマサン	御神訓（大井）	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/13 大井7R 4着/8頭+0.8秒 07/23 大井10R 4着/14頭+2.2秒 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭
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 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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 3.8% (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。
5	ピーターセン追込	鷹見陸（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 07/20 大井9R 5着/8頭+1.0秒 05/18 大井9R 2着/7頭+0.4秒 04/28 大井3R 1着/14頭勝利 09/05 大井4R 6着/6頭+3.4秒 08/14 大井3R 6着/11頭+2.0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 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (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。
6	エコロタイタン差し	達城龍（大井）	実45.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/16 大井6R 11着/13頭+2.2秒 03/10 大井10R 3着/10頭+0.7秒 02/18 大井7R 7着/13頭+1.2秒 01/30 大井8R 6着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 10着/13頭+2.7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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	サンディエゴ	藤本現（大井）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/16 大井6R 3着/13頭+0.3秒 07/24 大井9R 9着/12頭+2.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ハクアイソレイユ追込	野畑凌（川崎）	実27.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/16 大井6R 6着/13頭+0.8秒 07/24 大井9R 5着/12頭+1.7秒 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5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 5.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 15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 1.8% (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。
9	レディーキラー	西優哉（大井）	実24.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井7R 7着/8頭+1.3秒 07/21 大井10R 1着/14頭勝利 07/02 大井9R 3着/10頭+0.0秒 06/11 大井6R 7着/9頭 05/22 大井6R 9着/12頭
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 15走で勝率 13% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ネポティズムベビー逃げ	ゴンサ（船橋）	実3.8	🌟◎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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/26 大井7R 5着/9頭+0.3秒 01/27 大井12R 1着/13頭勝利 12/30 大井12R 1着/13頭勝利 11/13 大井8R 3着/14頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ ローテーション 158日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ツートンショコラ逃げ	和田譲（大井）	実10.5	△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 05/20 大井9R 1着/14頭 04/30 大井12R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 4着/10頭+0.2秒 03/24 大井10R 3着/14頭+0.8秒 03/10 大井4R 3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 25走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 103日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	ニシノミチアキ	本田重（船橋）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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

ネポティズムベビー

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ニシノミチアキ

4.9倍

EV -11%

▲1ビーンスモークモカ

5.7倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎10

ネポティズムベビー

ゴンサ（船橋）

3.8倍

+24%

›

○12

ニシノミチアキ

本田重（船橋）

4.9倍

-11%

›

▲1

ビーンスモークモカ

笹川翼（大井）

5.7倍

-24%

›

△5

ピーターセン

鷹見陸（大井）

6.0倍

-29%

›

△7

サンディエゴ

藤本現（大井）

9.0倍

-42%

›

△11

ツートンショコラ

和田譲（大井）

10.5倍

-41%

›

▽4

サガノオウマサン

御神訓（大井）

14.3倍

-46%

›

×2

クールブリーズ

木澤奨（大井）

17.2倍

-53%

›

▽9

レディーキラー

西優哉（大井）

24.9倍

-41%

›

×8

ハクアイソレイユ

野畑凌（川崎）

27.2倍

-51%

›

×6

エコロタイタン

達城龍（大井）

45.9倍

-57%

›

▽3

シンクグッド

谷内貫（大井）

81.3倍

-30%

›

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