大井 5R 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

5R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:58

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドスカイ追込	杉山海（大井）	実41.1	B× A▽勝率1% EV-38% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／194日ぶりの実戦）
前5走 02/19 大井4R 11着/11頭+5.5秒 01/28 大井4R 9着/11頭+2.0秒 01/13 大井6R 13着/13頭+2.8秒 12/29 大井3R 10着/12頭+2.5秒 12/05 大井5R 9着/11頭+3.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 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 194日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8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。
2	マイネルディザイア	東原悠（大井）	実3.8	B△ A○勝率20% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 4位 (中位評価) × 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 3.4% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 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。
3	ビハインドヘッド	木澤奨（大井）	実8.4	B▲ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 6着/13頭+2.1秒 07/21 大井1R 3着/11頭+1.0秒 07/01 大井2R 9着/13頭 06/10 大井3R 6着/11頭 05/20 大井4R 3着/14頭+5.0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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.6% / 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。
4	ゴールドフリーザ	達城龍（大井）	実3.9	B○ A▲勝率11% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 7着/13頭+2.3秒 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0秒 05/20 大井4R 4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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 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。
5	ウインデイブレイク	野畑凌（川崎）	実3.1	B🌟◎ A🌟◎勝率46% EV+44% 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（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 12着/13頭+4.0秒 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 3着/10頭
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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12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) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.7% (オッズ暗示: 32.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.5% / 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。
6	カレックス先行	張田昂（船橋）	実8.1	B△ A△勝率6% EV-52% 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6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/13 大井4R 11着/14頭+3.8秒 07/21 大井2R 4着/14頭+3.5秒 06/29 大井5R 4着/12頭+2.0秒 06/08 大井4R 4着/10頭 04/27 大井4R 7着/11頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 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。
7	デスピナ	藤本現（大井）	実29.5	B× A▽勝率3% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井1R 5着/10頭+2.0秒 07/21 大井1R 8着/11頭+3.1秒 06/29 大井5R 6着/12頭 06/09 大井1R 8着/9頭+3.0秒 05/20 大井4R 10着/14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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 0.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
8	ヤマジュンハッピ	中島良（浦和）	実49.4	B× A×勝率1% EV-64% 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3R 11着/13頭+3.7秒 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14頭 05/21 大井2R 14着/14頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 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 9位 / 勝率 0.7% / 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。
9	グレートロッタリー追込	高橋優（大井）	実12.3	B△ A△勝率4% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井1R 5着/11頭+2.5秒 07/01 大井2R 8着/13頭+1.0秒 02/19 大井5R 10着/14頭+3.1秒 01/28 大井3R 10着/14頭+1.7秒 12/29 大井2R 8着/14頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -54% ※ 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	ヨバフウチ追込	千田洋（大井）	実96.4	B× A×勝率0% EV-54% 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5R 11着/14頭+2.2秒 03/24 大井6R 13着/14頭+3.7秒 03/11 大井3R 12着/12頭+3.2秒 02/19 大井5R 12着/14頭+4.1秒 01/28 大井4R 8着/11頭+2.0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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -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 0.5% / 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。

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 ◎

ウインデイブレイク

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+137%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ゴールドフリーザ

3.9倍

EV -72%

▲A:△3ビハインドヘッド

8.4倍

EV -40%

出走馬全10頭

◎A:◎5

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

3.1倍

+137%

›

○A:▲4

ゴールドフリーザ

達城龍（大井）

3.9倍

-72%

›

▲A:△3

ビハインドヘッド

木澤奨（大井）

8.4倍

-40%

›

△A:○2

マイネルディザイア

東原悠（大井）

3.8倍

-87%

›

△A:△6

カレックス

張田昂（船橋）

8.1倍

-72%

›

△A:△9

グレートロッタリー

高橋優（大井）

12.3倍

-90%

›

×A:▽7

デスピナ

藤本現（大井）

29.5倍

-77%

›

×A:▽1

レッドスカイ

杉山海（大井）

41.1倍

-68%

›

×A:×8

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

49.4倍

-99%

›

×A:×10

ヨバフウチ

千田洋（大井）

96.4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

5R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:58

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドスカイ追込	杉山海（大井）	実41.1	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／194日ぶりの実戦）
前5走 02/19 大井4R 11着/11頭+5.5秒 01/28 大井4R 9着/11頭+2.0秒 01/13 大井6R 13着/13頭+2.8秒 12/29 大井3R 10着/12頭+2.5秒 12/05 大井5R 9着/11頭+3.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 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 194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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	マイネルディザイア	東原悠（大井）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (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。
3	ビハインドヘッド	木澤奨（大井）	実8.4	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 6着/13頭+2.1秒 07/21 大井1R 3着/11頭+1.0秒 07/01 大井2R 9着/13頭 06/10 大井3R 6着/11頭 05/20 大井4R 3着/14頭+5.0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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ゴールドフリーザ	達城龍（大井）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 7着/13頭+2.3秒 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0秒 05/20 大井4R 4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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 19日の間隔 (理想的) × 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 11.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ウインデイブレイク	野畑凌（川崎）	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（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 12着/13頭+4.0秒 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 3着/10頭
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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 46.5% (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。
6	カレックス先行	張田昂（船橋）	実8.1	△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6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/13 大井4R 11着/14頭+3.8秒 07/21 大井2R 4着/14頭+3.5秒 06/29 大井5R 4着/12頭+2.0秒 06/08 大井4R 4着/10頭 04/27 大井4R 7着/11頭+2.0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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	デスピナ	藤本現（大井）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井1R 5着/10頭+2.0秒 07/21 大井1R 8着/11頭+3.1秒 06/29 大井5R 6着/12頭 06/09 大井1R 8着/9頭+3.0秒 05/20 大井4R 10着/14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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
8	ヤマジュンハッピ	中島良（浦和）	実49.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/13 大井3R 11着/13頭+3.7秒 07/21 大井1R 7着/11頭+2.9秒 07/01 大井3R 8着/11頭 06/10 大井4R 13着/14頭 05/21 大井2R 14着/14頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 19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 0.7% (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。
9	グレートロッタリー追込	高橋優（大井）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井1R 5着/11頭+2.5秒 07/01 大井2R 8着/13頭+1.0秒 02/19 大井5R 10着/14頭+3.1秒 01/28 大井3R 10着/14頭+1.7秒 12/29 大井2R 8着/14頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
10	ヨバフウチ追込	千田洋（大井）	実96.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/13 大井5R 11着/14頭+2.2秒 03/24 大井6R 13着/14頭+3.7秒 03/11 大井3R 12着/12頭+3.2秒 02/19 大井5R 12着/14頭+4.1秒 01/28 大井4R 8着/11頭+2.0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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウインデイブレイク

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.1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

○2マイネルディザイア

3.8倍

EV -22%

▲4ゴールドフリーザ

3.9倍

EV -55%

出走馬全10頭

◎5

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

3.1倍

+44%

›

○2

マイネルディザイア

東原悠（大井）

3.8倍

-22%

›

▲4

ゴールドフリーザ

達城龍（大井）

3.9倍

-55%

›

△3

ビハインドヘッド

木澤奨（大井）

8.4倍

-44%

›

△6

カレックス

張田昂（船橋）

8.1倍

-52%

›

△9

グレートロッタリー

高橋優（大井）

12.3倍

-54%

›

▽7

デスピナ

藤本現（大井）

29.5倍

-9%

›

▽1

レッドスカイ

杉山海（大井）

41.1倍

-38%

›

×8

ヤマジュンハッピ

中島良（浦和）

49.4倍

-64%

›

×10

ヨバフウチ

千田洋（大井）

96.4倍

-54%

›

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