大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィンターサン	岡村健（船橋）	実40.8	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
2	アレグランサ逃げ	達城龍（大井）	実37.1	B△ A▽勝率3% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 大井7R 2着/8頭+0.2秒 06/11 大井10R 11着/14頭+1.0秒 05/18 大井11R 5着/11頭+0.6秒 04/29 大井10R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 1着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 6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 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
3	リュミエール自在	安藤洋（大井）	実43.9	B× A▽勝率2% 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 08/16 大井5R 4着/9頭+0.4秒 07/23 大井12R 12着/12頭+4.1秒 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 10位 / 勝率 2.1% / 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。
4	ロンギングタイム先行	吉井章（大井）	実9.0	B○ A○勝率17% EV+50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率50%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/21 大井12R 10着/16頭+1.9秒 03/13 大井12R 1着/9頭勝利 02/17 大井12R 3着/16頭+0.4秒 01/26 大井10R 3着/13頭+0.8秒 01/16 大井8R 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 18走で勝率 50% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 11.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.7% / 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	アーススピリット差し	藤本現（大井）	実94.4	B× A▽勝率1% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井5R 5着/9頭+0.8秒 07/21 大井12R 7着/16頭+1.5秒 06/11 大井10R 10着/14頭 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒 04/27 大井12R 6着/12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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 期待値 +39% ※ 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	ファーストメイト	藤田凌（大井）	実22.0	B▽ A△勝率8% EV+65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井5R 3着/9頭+0.3秒 07/21 大井12R 11着/16頭+2.1秒 07/01 大井9R 1着/14頭 06/08 大井6R 6着/9頭 05/20 大井9R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 +66% ※ 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	アスコットミヤギ逃げ	笹川翼（大井）	実1.2	B🌟◎ A×勝率30% EV-64% 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6走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 08/13 大井9R 10着/15頭+1.8秒 07/20 大井9R 1着/8頭 04/13 大井7R 3着/11頭+0.4秒 03/13 大井1R 1着/6頭勝利 02/19 大井4R 1着/11頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.1% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.0% / 期待値 -64% ※ 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	ヒルノデプラーツ自在	和田譲（大井）	実66.3	B× A▽勝率2% EV+25% 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 02/17 大井12R 16着/16頭+3.3秒 01/12 大井12R 5着/16頭+0.5秒 06/08 名古屋10R 3着/10頭+1.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け × 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 1.9% / 期待値 +26% ※ 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	チャダルクン差し	高野誠（大井）	実80.5	B× A▽勝率1% EV+8% 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9R 5着/14頭+2.0秒 07/24 大井11R 12着/16頭+1.5秒 06/29 大井10R 9着/11頭 02/20 大井11R 6着/15頭+0.4秒 01/30 大井11R 2着/12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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 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 14位 / 勝率 1.3% / 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。
10	ジェイケイファイン追込	杉山海（大井）	実220.1	B× A▽勝率0% EV-31% 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5R 8着/9頭+5.1秒 04/20 浦和10R 8着/12頭+1.7秒 03/16 浦和11R 9着/13頭+1.3秒 01/06 浦和11R 6着/11頭+1.4秒 12/23 浦和9R 9着/11頭+1.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 16位 / 勝率 0.3% / 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。
11	エースアビリティ自在	ゴンサ（船橋）	実143.1	B× A▽勝率1% EV-4% 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 08/12 大井10R 9着/14頭+2.1秒 07/21 大井12R 15着/16頭+5.3秒 04/28 大井10R 7着/9頭+1.6秒 04/16 大井10R 14着/14頭+4.0秒 03/26 大井12R 8着/13頭+1.5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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -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 0.7% / 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。
12	マイネルオデーサ	東原悠（大井）	実29.8	B△ A▽勝率5% EV+34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井5R 6着/9頭+1.3秒 07/21 大井12R 4着/16頭+1.3秒 06/30 大井10R 4着/12頭 06/11 大井10R 5着/14頭 05/21 大井12R 7着/14頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 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。
13	ベイビーゲート逃げ推奨	西優哉（大井）	実15.7	B▲ A▲勝率13% EV+102% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同馬場と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 大井10R 5着/14頭+1.7秒 07/24 大井11R 13着/16頭+1.8秒 06/30 大井9R 4着/9頭+3.0秒 06/10 大井10R 7着/14頭 02/19 大井11R 3着/15頭+0.7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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 6.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 +102% ※ 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	ケイアイエルナト逃げ	高橋昭（大井）	実29.1	B▽ A△勝率5% EV+59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 大井10R 10着/14頭+3.0秒 07/24 大井9R 1着/12頭勝利 01/26 大井10R 9着/13頭+1.6秒 01/12 大井12R 4着/16頭+0.3秒 12/31 大井8R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 +59% ※ 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	イモノソーダワリデ	鷹見陸（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/21 大井12R 3着/16頭+1.1秒 06/30 大井10R 3着/12頭 06/11 大井10R 2着/14頭 05/22 大井12R 11着/15頭 12/02 大井10R 5着/16頭+0.7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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -82% ※ 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。
16	ニシノシークレット先行	野畑凌（川崎）	実46.6	B× A▽勝率2% EV+15% 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8R 7着/11頭+2.7秒 05/21 大井12R 4着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 11着/12頭+3.3秒 04/13 大井11R 3着/10頭+0.6秒 03/13 大井12R 4着/9頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 2.5% / 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。

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 ×

アスコットミヤギ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ロンギングタイム

9.0倍

EV +11%

▲A:▲13ベイビーゲート

15.7倍

EV +95%

出走馬全16頭

◎A:×7

アスコットミヤギ

笹川翼（大井）

1.2倍

-44%

›

○A:○4

ロンギングタイム

吉井章（大井）

9.0倍

+11%

›

▲A:▲13

ベイビーゲート

西優哉（大井）

15.7倍

+95%

›

△A:△15

イモノソーダワリデ

鷹見陸（大井）

—

›

△A:▽2

アレグランサ

達城龍（大井）

37.1倍

+193%

›

△A:▽12

マイネルオデーサ

東原悠（大井）

29.8倍

+71%

›

▽A:△6

ファーストメイト

藤田凌（大井）

22.0倍

-24%

›

▽A:△14

ケイアイエルナト

高橋昭（大井）

29.1倍

›

×A:▽1

ウィンターサン

岡村健（船橋）

40.8倍

-85%

›

×A:▽5

アーススピリット

藤本現（大井）

94.4倍

-67%

›

×A:▽3

リュミエール

安藤洋（大井）

43.9倍

-99%

›

×A:▽16

ニシノシークレット

野畑凌（川崎）

46.6倍

-99%

›

×A:▽8

ヒルノデプラーツ

和田譲（大井）

66.3倍

-99%

›

×A:▽9

チャダルクン

高野誠（大井）

80.5倍

-99%

›

×A:▽11

エースアビリティ

ゴンサ（船橋）

143.1倍

-99%

›

×A:▽10

ジェイケイファイン

杉山海（大井）

220.1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

単勝 13 ベイビーゲート ¥100 実15.7倍期待値 +95% ❌不的中単勝 15.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ベイビーゲート ¥100 実15.7倍期待値 +95% ❌不的中単勝 15.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィンターサン	岡村健（船橋）	実40.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) × 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 1.5% (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	アレグランサ逃げ	達城龍（大井）	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 大井7R 2着/8頭+0.2秒 06/11 大井10R 11着/14頭+1.0秒 05/18 大井11R 5着/11頭+0.6秒 04/29 大井10R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 1着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 6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 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
3	リュミエール自在	安藤洋（大井）	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/16 大井5R 4着/9頭+0.4秒 07/23 大井12R 12着/12頭+4.1秒 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ロンギングタイム先行	吉井章（大井）	実9.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率50%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/21 大井12R 10着/16頭+1.9秒 03/13 大井12R 1着/9頭勝利 02/17 大井12R 3着/16頭+0.4秒 01/26 大井10R 3着/13頭+0.8秒 01/16 大井8R 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 18走で勝率 50% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.7% (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。
5	アーススピリット差し	藤本現（大井）	実94.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井5R 5着/9頭+0.8秒 07/21 大井12R 7着/16頭+1.5秒 06/11 大井10R 10着/14頭 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒 04/27 大井12R 6着/12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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (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。
6	ファーストメイト	藤田凌（大井）	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井5R 3着/9頭+0.3秒 07/21 大井12R 11着/16頭+2.1秒 07/01 大井9R 1着/14頭 06/08 大井6R 6着/9頭 05/20 大井9R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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	アスコットミヤギ逃げ	笹川翼（大井）	実1.2	×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（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 08/13 大井9R 10着/15頭+1.8秒 07/20 大井9R 1着/8頭 04/13 大井7R 3着/11頭+0.4秒 03/13 大井1R 1着/6頭勝利 02/19 大井4R 1着/11頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
8	ヒルノデプラーツ自在	和田譲（大井）	実66.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 02/17 大井12R 16着/16頭+3.3秒 01/12 大井12R 5着/16頭+0.5秒 06/08 名古屋10R 3着/10頭+1.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	チャダルクン差し	高野誠（大井）	実80.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/15 大井9R 5着/14頭+2.0秒 07/24 大井11R 12着/16頭+1.5秒 06/29 大井10R 9着/11頭 02/20 大井11R 6着/15頭+0.4秒 01/30 大井11R 2着/12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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	ジェイケイファイン追込	杉山海（大井）	実220.1	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/16 大井5R 8着/9頭+5.1秒 04/20 浦和10R 8着/12頭+1.7秒 03/16 浦和11R 9着/13頭+1.3秒 01/06 浦和11R 6着/11頭+1.4秒 12/23 浦和9R 9着/11頭+1.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
11	エースアビリティ自在	ゴンサ（船橋）	実143.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/12 大井10R 9着/14頭+2.1秒 07/21 大井12R 15着/16頭+5.3秒 04/28 大井10R 7着/9頭+1.6秒 04/16 大井10R 14着/14頭+4.0秒 03/26 大井12R 8着/13頭+1.5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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	マイネルオデーサ	東原悠（大井）	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井5R 6着/9頭+1.3秒 07/21 大井12R 4着/16頭+1.3秒 06/30 大井10R 4着/12頭 06/11 大井10R 5着/14頭 05/21 大井12R 7着/14頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ベイビーゲート逃げ推奨	西優哉（大井）	実15.7	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ15.7倍で期待値+102%の有力候補（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同馬場と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 大井10R 5着/14頭+1.7秒 07/24 大井11R 13着/16頭+1.8秒 06/30 大井9R 4着/9頭+3.0秒 06/10 大井10R 7着/14頭 02/19 大井11R 3着/15頭+0.7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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
14	ケイアイエルナト逃げ	高橋昭（大井）	実29.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 大井10R 10着/14頭+3.0秒 07/24 大井9R 1着/12頭勝利 01/26 大井10R 9着/13頭+1.6秒 01/12 大井12R 4着/16頭+0.3秒 12/31 大井8R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
15	イモノソーダワリデ	鷹見陸（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/21 大井12R 3着/16頭+1.1秒 06/30 大井10R 3着/12頭 06/11 大井10R 2着/14頭 05/22 大井12R 11着/15頭 12/02 大井10R 5着/16頭+0.7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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
16	ニシノシークレット先行	野畑凌（川崎）	実46.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/15 大井8R 7着/11頭+2.7秒 05/21 大井12R 4着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 11着/12頭+3.3秒 04/13 大井11R 3着/10頭+0.6秒 03/13 大井12R 4着/9頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アスコットミヤギ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ロンギングタイム

9.0倍

EV +50%

▲13ベイビーゲート

15.7倍

EV +102%

出走馬全16頭

×7

アスコットミヤギ

笹川翼（大井）

1.2倍

-64%

›

○4

ロンギングタイム

吉井章（大井）

9.0倍

+50%

›

▲13

ベイビーゲート

西優哉（大井）

15.7倍

+102%

›

△15

イモノソーダワリデ

鷹見陸（大井）

—

›

△6

ファーストメイト

藤田凌（大井）

22.0倍

+65%

›

△14

ケイアイエルナト

高橋昭（大井）

29.1倍

+59%

›

▽12

マイネルオデーサ

東原悠（大井）

29.8倍

+34%

›

▽2

アレグランサ

達城龍（大井）

37.1倍

+27%

›

▽16

ニシノシークレット

野畑凌（川崎）

46.6倍

+15%

›

▽3

リュミエール

安藤洋（大井）

43.9倍

-7%

›

▽8

ヒルノデプラーツ

和田譲（大井）

66.3倍

+25%

›

▽1

ウィンターサン

岡村健（船橋）

40.8倍

-38%

›

▽5

アーススピリット

藤本現（大井）

94.4倍

+38%

›

▽9

チャダルクン

高野誠（大井）

80.5倍

+8%

›

▽11

エースアビリティ

ゴンサ（船橋）

143.1倍

-4%

›

▽10

ジェイケイファイン

杉山海（大井）

220.1倍

-31%

›

💡 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

単勝 13 ベイビーゲート ¥100 実15.7倍期待値 +102% ❌不的中単勝 15.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ベイビーゲート ¥100 実15.7倍期待値 +102% ❌不的中単勝 15.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項