大井 11R 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

11R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:22

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リトルビッグホーン先行	御神訓（大井）	実6.2	B△ A○勝率18% EV+14% 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14走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 大井8R 2着/10頭 04/14 大井11R 5着/11頭+1.2秒 02/20 大井11R 2着/15頭+0.1秒 01/28 大井12R 12着/12頭+2.5秒 08/12 大井10R 2着/14頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 102日休養明け × 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 7.3% (オッズ暗示: 16.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 +14% ※ 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	ダヴァンティ逃げ推奨	張田昂（船橋）	実17.8	B○ A▽勝率3% EV-49% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ17.8倍で期待値+179%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率17%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 浦和11R 6着/9頭+1.2秒 02/26 浦和11R 11着/13頭+2.3秒 12/22 浦和11R 10着/13頭+1.4秒 10/28 浦和11R 4着/10頭+1.3秒 09/25 浦和10R 1着/11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 9.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 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。
3	クレールジャック自在	吉井章（大井）	実6.1	B▲ A▲勝率14% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率41%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 11/10 大井11R 3着/12頭+0.5秒 10/07 大井12R 1着/10頭勝利 09/01 大井11R 4着/13頭+0.2秒 03/12 大井12R 1着/15頭勝利 02/20 大井12R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 41% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 294日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.4% / 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。
4	ウインドフレイバー差し	町田直（川崎）	実8.6	B△ A△勝率13% EV+10% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/07 浦和11R 4着/9頭+0.7秒 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3秒 08/19 浦和11R 5着/7頭+0.7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 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +10% ※ 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	タケシ逃げ	野畑凌（川崎）	実10.8	B▽ A△勝率9% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／122日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井11R 5着/10頭+0.8秒 03/25 大井7R 3着/8頭+0.5秒 10/20 大井10R 1着/9頭勝利 10/06 大井9R 2着/12頭+1.0秒 09/16 大井11R 3着/11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 19走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 122日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。
6	サッキーミツグ	高橋昭（大井）	実22.3	B△ A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井7R 1着/8頭勝利 07/20 大井11R 4着/7頭 07/01 大井10R 8着/13頭 06/05 船橋10R 9着/9頭 05/08 船橋9R 5着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 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。
7	ゴールドジャッジ先行	鷹見陸（大井）	実60.2	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 大井7R 5着/8頭+1.2秒 07/20 大井11R 6着/7頭 07/01 大井10R 10着/13頭 01/28 大井12R 4着/12頭+0.8秒 01/16 大井11R 2着/11頭+0.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 44走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。
8	オーシンハーフ	和田譲（大井）	実11.5	B× A△勝率4% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和11R 5着/9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 5.0着 ○ ローテーション 24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 4.3% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -52% ※ 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	サブノハクタカ自在	藤本現（大井）	実179.9	B× A▽勝率0% EV-18% 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7R 7着/8頭+2.4秒 07/24 大井7R 7着/9頭+1.9秒 07/03 大井11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -19% ※ 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	コスモソンジュ自在	小野俊（大井）	実55.2	B× A▽勝率1% 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 07/21 大井11R 4着/13頭+0.5秒 05/20 大井12R 7着/14頭 05/01 大井12R 5着/16頭+0.7秒 04/15 大井12R 6着/16頭+1.5秒 03/24 大井11R 8着/16頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5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 12位 / 勝率 1.4% / 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。
11	プレストステラ逃げ	本橋孝（船橋）	実3.1	B◎ A◎勝率24% EV-26% 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37走で勝率27%と適性高／同距離帯26走で勝率35%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 08/14 大井7R 3着/8頭+0.6秒 07/01 大井10R 1着/13頭 05/01 大井12R 1着/16頭勝利 03/24 大井11R 3着/16頭+0.1秒 03/10 大井6R 2着/6頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 37走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.7% / 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。
12	トゥースパークル先行	ゴンサ（船橋）	実13.5	B▽ A×勝率3% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率29%と適性高／同距離帯22走で勝率32%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/01 大井10R 3着/13頭 05/20 大井7R 3着/9頭 01/28 大井12R 5着/12頭+0.8秒 12/30 大井11R 2着/16頭+0.1秒 10/22 大井12R 3着/13頭+1.4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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -56% ※ 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	オリージネアリア逃げ	笹川翼（大井）	実13.8	B▽ A×勝率3% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/07 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 06/29 大井10R 4着/11頭 05/22 大井12R 1着/15頭 04/14 大井10R 1着/9頭勝利 03/25 大井12R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。
14	マイネルボンバー	藤田凌（大井）	実36.1	B× A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井9R 8着/8頭+3.6秒 07/23 大井12R 3着/12頭+0.2秒 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭
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 4.7着 ○ 当競馬場適性 48走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 27% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.1% / 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。

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 ◎

プレストステラ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽2ダヴァンティ

17.8倍

EV +179%

▲A:▲3クレールジャック

6.1倍

EV -39%

出走馬全14頭

◎A:◎11

プレストステラ

本橋孝（船橋）

3.1倍

-35%

›

○A:▽2

ダヴァンティ

張田昂（船橋）

17.8倍

+179%

›

▲A:▲3

クレールジャック

吉井章（大井）

6.1倍

-39%

›

△A:△4

ウインドフレイバー

町田直（川崎）

8.6倍

-14%

›

△A:▽6

サッキーミツグ

高橋昭（大井）

22.3倍

+122%

›

△A:○1

リトルビッグホーン

御神訓（大井）

6.2倍

-54%

›

▽A:△5

タケシ

野畑凌（川崎）

10.8倍

-21%

›

▽A:×13

オリージネアリア

笹川翼（大井）

13.8倍

+0%

›

▽A:×12

トゥースパークル

ゴンサ（船橋）

13.5倍

-10%

›

×A:△8

オーシンハーフ

和田譲（大井）

11.5倍

-50%

›

×A:▽14

マイネルボンバー

藤田凌（大井）

36.1倍

-84%

›

×A:▽7

ゴールドジャッジ

鷹見陸（大井）

60.2倍

-73%

›

×A:▽10

コスモソンジュ

小野俊（大井）

55.2倍

-99%

›

×A:▽9

サブノハクタカ

藤本現（大井）

179.9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 2 ダヴァンティ ¥200 実17.8倍期待値 +180% ❌不的中3着単勝 17.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リトルビッグホーン先行	御神訓（大井）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯14走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 大井8R 2着/10頭 04/14 大井11R 5着/11頭+1.2秒 02/20 大井11R 2着/15頭+0.1秒 01/28 大井12R 12着/12頭+2.5秒 08/12 大井10R 2着/14頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 102日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
2	ダヴァンティ逃げ推奨	張田昂（船橋）	実17.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率17%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 浦和11R 6着/9頭+1.2秒 02/26 浦和11R 11着/13頭+2.3秒 12/22 浦和11R 10着/13頭+1.4秒 10/28 浦和11R 4着/10頭+1.3秒 09/25 浦和10R 1着/11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 9.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 19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 2.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
3	クレールジャック自在	吉井章（大井）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率41%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 11/10 大井11R 3着/12頭+0.5秒 10/07 大井12R 1着/10頭勝利 09/01 大井11R 4着/13頭+0.2秒 03/12 大井12R 1着/15頭勝利 02/20 大井12R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 41% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 294日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (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。
4	ウインドフレイバー差し	町田直（川崎）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/07 浦和11R 4着/9頭+0.7秒 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3秒 08/19 浦和11R 5着/7頭+0.7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 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
5	タケシ逃げ	野畑凌（川崎）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／122日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井11R 5着/10頭+0.8秒 03/25 大井7R 3着/8頭+0.5秒 10/20 大井10R 1着/9頭勝利 10/06 大井9R 2着/12頭+1.0秒 09/16 大井11R 3着/11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 19走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 122日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	サッキーミツグ	高橋昭（大井）	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井7R 1着/8頭勝利 07/20 大井11R 4着/7頭 07/01 大井10R 8着/13頭 06/05 船橋10R 9着/9頭 05/08 船橋9R 5着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	ゴールドジャッジ先行	鷹見陸（大井）	実60.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 大井7R 5着/8頭+1.2秒 07/20 大井11R 6着/7頭 07/01 大井10R 10着/13頭 01/28 大井12R 4着/12頭+0.8秒 01/16 大井11R 2着/11頭+0.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 44走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
8	オーシンハーフ	和田譲（大井）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和11R 5着/9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 5.0着 ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	サブノハクタカ自在	藤本現（大井）	実179.9	▽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5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/14 大井7R 7着/8頭+2.4秒 07/24 大井7R 7着/9頭+1.9秒 07/03 大井11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	コスモソンジュ自在	小野俊（大井）	実55.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井11R 4着/13頭+0.5秒 05/20 大井12R 7着/14頭 05/01 大井12R 5着/16頭+0.7秒 04/15 大井12R 6着/16頭+1.5秒 03/24 大井11R 8着/16頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
11	プレストステラ逃げ	本橋孝（船橋）	実3.1	◎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37走で勝率27%と適性高／同距離帯26走で勝率35%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 08/14 大井7R 3着/8頭+0.6秒 07/01 大井10R 1着/13頭 05/01 大井12R 1着/16頭勝利 03/24 大井11R 3着/16頭+0.1秒 03/10 大井6R 2着/6頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 37走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
12	トゥースパークル先行	ゴンサ（船橋）	実13.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率29%と適性高／同距離帯22走で勝率32%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/01 大井10R 3着/13頭 05/20 大井7R 3着/9頭 01/28 大井12R 5着/12頭+0.8秒 12/30 大井11R 2着/16頭+0.1秒 10/22 大井12R 3着/13頭+1.4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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
13	オリージネアリア逃げ	笹川翼（大井）	実13.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/07 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 06/29 大井10R 4着/11頭 05/22 大井12R 1着/15頭 04/14 大井10R 1着/9頭勝利 03/25 大井12R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 24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 3.3% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
14	マイネルボンバー	藤田凌（大井）	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井9R 8着/8頭+3.6秒 07/23 大井12R 3着/12頭+0.2秒 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭
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 4.7着 ○ 当競馬場適性 48走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 22走で勝率 27% ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

プレストステラ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1リトルビッグホーン

6.2倍

EV +14%

▲3クレールジャック

6.1倍

EV -11%

出走馬全14頭

◎11

プレストステラ

本橋孝（船橋）

3.1倍

-26%

›

○1

リトルビッグホーン

御神訓（大井）

6.2倍

+14%

›

▲3

クレールジャック

吉井章（大井）

6.1倍

-11%

›

△4

ウインドフレイバー

町田直（川崎）

8.6倍

+10%

›

△5

タケシ

野畑凌（川崎）

10.8倍

-2%

›

△8

オーシンハーフ

和田譲（大井）

11.5倍

-51%

›

×12

トゥースパークル

ゴンサ（船橋）

13.5倍

-55%

›

×13

オリージネアリア

笹川翼（大井）

13.8倍

-55%

›

▽6

サッキーミツグ

高橋昭（大井）

22.3倍

-29%

›

▽2

ダヴァンティ

張田昂（船橋）

17.8倍

-49%

›

▽14

マイネルボンバー

藤田凌（大井）

36.1倍

-24%

›

▽10

コスモソンジュ

小野俊（大井）

55.2倍

-21%

›

▽7

ゴールドジャッジ

鷹見陸（大井）

60.2倍

-46%

›

▽9

サブノハクタカ

藤本現（大井）

179.9倍

-18%

›

💡 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 2 ダヴァンティ ¥200 実17.8倍期待値 -50% ❌不的中3着単勝 17.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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