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 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クライスラー自在	野畑凌（川崎）	実40.3	B△ A▽勝率3% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／109日ぶりの実戦）
前5走 05/14 川崎5R 11着/12頭+1.4秒 05/04 船橋7R 12着/12頭+2.3秒 01/02 川崎6R 9着/14頭+1.9秒 12/17 川崎5R 12着/12頭+3.3秒 11/20 川崎8R 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 10.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 109日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +21% ※ 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	リュウノワールド	笹川翼（大井）	実6.1	B△ A△勝率10% EV-41% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井8R 4着/10頭+1.9秒 07/20 大井10R 9着/14頭 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。
3	ファビエンヌ逃げ	西優哉（大井）	実76.7	B× A▽勝率1% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／173日ぶりの実戦）
前5走 03/11 大井6R 11着/12頭+1.9秒 02/18 大井6R 14着/16頭+2.9秒 01/28 大井7R 12着/13頭+3.0秒 01/15 大井5R 7着/15頭+1.1秒 12/29 大井6R 14着/14頭+6.2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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 173日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 期待値 -11% ※ 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	プレインコート	石川駿（大井）	実67.6	B× A▽勝率1% 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 08/13 大井8R 5着/10頭+2.0秒 07/20 大井10R 10着/14頭 07/01 大井4R 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7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 8.3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 7走で勝ち無し ○ 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 12位 / 勝率 1.2% / 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。
5	キルコネクション	高橋優（大井）	実24.0	B△ A▽勝率4% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/13 大井8R 8着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 6着/14頭 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 -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	デルタウェーブ追込	西啓太（大井）	実23.9	B× A△勝率5% EV+29% 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 07/21 大井7R 7着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 10着/14頭 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7秒 04/16 大井5R 12着/14頭+3.7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 8.3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 9走で勝ち無し × 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 5.4% / 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。
7	パレルモフレイバー	東原悠（大井）	実25.0	B× A▽勝率3% EV-24% 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 07/17 浦和8R 9着/10頭 06/23 浦和6R 5着/9頭 05/28 浦和4R 1着/8頭 04/24 浦和7R 1着/11頭勝利 03/19 浦和2R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 3.0% / 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。
8	エムオーナイナー	岡村健（船橋）	実56.7	B× A▽勝率2% EV-5% 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 14着/14頭 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13頭+0.8秒 04/16 大井3R 5着/11頭+1.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% △ 距離適性同距離 53走で勝率 9% ▽ 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 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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。
9	ゴールドタリスマン逃げ	中村尚（大井）	実2.4	B○ A◎勝率29% EV-30% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/16 大井2R 1着/13頭勝利 07/22 大井2R 3着/16頭+0.3秒 06/30 大井4R 7着/10頭 06/11 大井1R 5着/14頭 05/20 大井2R 8着/11頭+0.0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 30走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.1% / 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。
10	アスフォデロース逃げ推奨	和田譲（大井）	実8.3	B◎ A▲勝率10% EV-15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率87% × オッズ8.3倍で期待値+621%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率27%と得意）
前5走 07/21 大井7R 4着/13頭+1.2秒 06/09 大井6R 1着/12頭 04/28 大井7R 6着/14頭+1.7秒 04/14 大井5R 10着/14頭+2.6秒 03/23 大井12R 4着/13頭+0.4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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +621% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.9% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -15% ※ 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	ミュークエンペラー	藤田凌（大井）	実89.7	B× A▽勝率1% EV-48% 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8R 11着/13頭 07/02 大井9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0秒 04/16 大井4R 9着/11頭+4.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -48% ※ 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	ポンペルモ	田中洸（大井）	実8.5	B× A△勝率6% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 大井3R 10着/13頭+1.7秒 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
13	コイゴロモ逃げ	千田洋（大井）	実4.8	B▲ A○勝率22% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/13 大井8R 2着/10頭+0.3秒 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2秒 11/12 大井2R 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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 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。
14	トーセンアマンダ自在	遠藤健（大井）	実130.1	B× A▽勝率0% EV-35% 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 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12頭 03/24 大井9R 6着/12頭+1.7秒 03/10 大井9R 10着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 66走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ▽ 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 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -35% ※ 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。
15	イオリ	杉山海（大井）	実46.4	B× A▽勝率2% EV-23% 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8R 9着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 8着/14頭+0.0秒 07/01 大井5R 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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) -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 1.7% / 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。

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

B推奨Aモデル ▲

アスフォデロース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

8.3倍

AI期待値

+621%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎9ゴールドタリスマン

2.4倍

EV -87%

▲A:○13コイゴロモ

4.8倍

EV -75%

出走馬全15頭

◎A:▲10

アスフォデロース

和田譲（大井）

8.3倍

+621%

›

○A:◎9

ゴールドタリスマン

中村尚（大井）

2.4倍

-87%

›

▲A:○13

コイゴロモ

千田洋（大井）

4.8倍

-75%

›

△A:△2

リュウノワールド

笹川翼（大井）

6.1倍

-93%

›

△A:▽5

キルコネクション

高橋優（大井）

24.0倍

-76%

›

△A:▽1

クライスラー

野畑凌（川崎）

40.3倍

-76%

›

×A:▽3

ファビエンヌ

西優哉（大井）

76.7倍

-76%

›

×A:△12

ポンペルモ

田中洸（大井）

8.5倍

-99%

›

×A:△6

デルタウェーブ

西啓太（大井）

23.9倍

-99%

›

×A:▽7

パレルモフレイバー

東原悠（大井）

25.0倍

-99%

›

×A:▽15

イオリ

杉山海（大井）

46.4倍

-99%

›

×A:▽8

エムオーナイナー

岡村健（船橋）

56.7倍

-99%

›

×A:▽4

プレインコート

石川駿（大井）

67.6倍

-99%

›

×A:▽11

ミュークエンペラー

藤田凌（大井）

89.7倍

-99%

›

×A:▽14

トーセンアマンダ

遠藤健（大井）

130.1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。

▶ 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 10 アスフォデロース ¥2,100 実8.3倍期待値 +621% ❌不的中14着単勝 8.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クライスラー自在	野畑凌（川崎）	実40.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／109日ぶりの実戦）
前5走 05/14 川崎5R 11着/12頭+1.4秒 05/04 船橋7R 12着/12頭+2.3秒 01/02 川崎6R 9着/14頭+1.9秒 12/17 川崎5R 12着/12頭+3.3秒 11/20 川崎8R 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 10.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 109日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	リュウノワールド	笹川翼（大井）	実6.1	△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24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井8R 4着/10頭+1.9秒 07/20 大井10R 9着/14頭 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12頭 05/19 大井5R 3着/14頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 9.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
3	ファビエンヌ逃げ	西優哉（大井）	実76.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／173日ぶりの実戦）
前5走 03/11 大井6R 11着/12頭+1.9秒 02/18 大井6R 14着/16頭+2.9秒 01/28 大井7R 12着/13頭+3.0秒 01/15 大井5R 7着/15頭+1.1秒 12/29 大井6R 14着/14頭+6.2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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 173日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
4	プレインコート	石川駿（大井）	実67.6	▽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7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/13 大井8R 5着/10頭+2.0秒 07/20 大井10R 10着/14頭 07/01 大井4R 10着/14頭 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7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 8.3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 7走で勝ち無し ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
5	キルコネクション	高橋優（大井）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/13 大井8R 8着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 6着/14頭 07/01 大井5R 11着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 4着/12頭 05/19 大井5R 14着/14頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	デルタウェーブ追込	西啓太（大井）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/21 大井7R 7着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 10着/14頭 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7秒 04/16 大井5R 12着/14頭+3.7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 8.3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 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	パレルモフレイバー	東原悠（大井）	実25.0	▽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）
前5走 07/17 浦和8R 9着/10頭 06/23 浦和6R 5着/9頭 05/28 浦和4R 1着/8頭 04/24 浦和7R 1着/11頭勝利 03/19 浦和2R 6着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
8	エムオーナイナー	岡村健（船橋）	実56.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/20 大井10R 14着/14頭 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13頭+0.8秒 04/16 大井3R 5着/11頭+1.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% △ 距離適性同距離 53走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
9	ゴールドタリスマン逃げ	中村尚（大井）	実2.4	◎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30走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/16 大井2R 1着/13頭勝利 07/22 大井2R 3着/16頭+0.3秒 06/30 大井4R 7着/10頭 06/11 大井1R 5着/14頭 05/20 大井2R 8着/11頭+0.0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 30走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	アスフォデロース逃げ推奨	和田譲（大井）	実8.3	▲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16走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率27%と得意）
前5走 07/21 大井7R 4着/13頭+1.2秒 06/09 大井6R 1着/12頭 04/28 大井7R 6着/14頭+1.7秒 04/14 大井5R 10着/14頭+2.6秒 03/23 大井12R 4着/13頭+0.4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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
11	ミュークエンペラー	藤田凌（大井）	実89.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/20 大井8R 11着/13頭 07/02 大井9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0秒 04/16 大井4R 9着/11頭+4.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
12	ポンペルモ	田中洸（大井）	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 大井3R 10着/13頭+1.7秒 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	コイゴロモ逃げ	千田洋（大井）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/13 大井8R 2着/10頭+0.3秒 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2秒 11/12 大井2R 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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
14	トーセンアマンダ自在	遠藤健（大井）	実130.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場66走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12頭 03/24 大井9R 6着/12頭+1.7秒 03/10 大井9R 10着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 66走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
15	イオリ	杉山海（大井）	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 08/13 大井8R 9着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 8着/14頭+0.0秒 07/01 大井5R 5着/14頭 05/26 浦和4R 10着/11頭+2.0秒 04/21 浦和3R 8着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゴールドタリスマン

騎手中村尚（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13コイゴロモ

4.8倍

EV +7%

▲10アスフォデロース

8.3倍

EV -15%

出走馬全15頭

◎9

ゴールドタリスマン

中村尚（大井）

2.4倍

-30%

›

○13

コイゴロモ

千田洋（大井）

4.8倍

+7%

›

▲10

アスフォデロース

和田譲（大井）

8.3倍

-15%

›

△2

リュウノワールド

笹川翼（大井）

6.1倍

-41%

›

△12

ポンペルモ

田中洸（大井）

8.5倍

-44%

›

△6

デルタウェーブ

西啓太（大井）

23.9倍

+29%

›

▽5

キルコネクション

高橋優（大井）

24.0倍

-7%

›

▽7

パレルモフレイバー

東原悠（大井）

25.0倍

-24%

›

▽1

クライスラー

野畑凌（川崎）

40.3倍

+21%

›

▽8

エムオーナイナー

岡村健（船橋）

56.7倍

-5%

›

▽15

イオリ

杉山海（大井）

46.4倍

-23%

›

▽4

プレインコート

石川駿（大井）

67.6倍

-16%

›

▽3

ファビエンヌ

西優哉（大井）

76.7倍

-10%

›

▽11

ミュークエンペラー

藤田凌（大井）

89.7倍

-48%

›

▽14

トーセンアマンダ

遠藤健（大井）

130.1倍

-35%

›

💡 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。

▶ 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 10 アスフォデロース ¥2,100 実8.3倍期待値 -15% ❌不的中14着単勝 8.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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