大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルディナンド追込	安藤洋（大井）	実43.5	B× A▽勝率2% EV+6% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/01 大井10R 6着/13頭+0.0秒 03/09 大井8R 3着/7頭+1.2秒 01/28 大井12R 3着/12頭+0.6秒 12/30 大井11R 7着/16頭+0.8秒 11/13 大井11R 7着/9頭+1.5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 4.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
2	コアリオ追込	鷹見陸（大井）	実17.9	B× A▽勝率3% EV-45% 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 03/19 浦和10R 4着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 7着/8頭+1.5秒 01/28 大井12R 2着/12頭+0.5秒 12/30 大井10R 2着/16頭+0.7秒 11/27 浦和10R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ ローテーション 166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 7位 / 勝率 3.1% / 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。
3	メランポジューム差し	岡村健（船橋）	実24.2	B▲ A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／前走3着／315日ぶりの実戦）
前5走 10/21 大井11R 3着/9頭+1.3秒 08/11 大井10R 7着/12頭+3.7秒 07/11 園田11R 3着/11頭+0.7秒 06/04 船橋9R 4着/9頭+0.5秒 05/14 川崎11R 6着/11頭+3.8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 4.3着 ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 315日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
4	リヴェルベロ逃げ	木間龍（船橋）	実17.9	B× A△勝率4% EV-24% 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／前走3着）
前5走 08/12 浦和11R 3着/9頭+0.4秒 07/07 川崎11R 6着/8頭+6.0秒 03/23 大井7R 6着/6頭+2.1秒 03/10 船橋11R 9着/9頭+3.8秒 02/20 大井6R 6着/8頭+1.0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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
5	エスカティア逃げ	和田譲（大井）	実73.2	B△ A▽勝率1% EV-23% 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6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/12 浦和11R 9着/9頭+3.0秒 12/30 大井10R 15着/16頭+2.5秒 11/19 川崎11R 2着/13頭+0.1秒 10/16 川崎11R 1着/11頭勝利 09/05 大井9R 5着/10頭+1.2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 8.7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 6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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
6	ケテンドリーム差し	笹川翼（大井）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率35% EV-34% 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27走で勝率26%と適性高／同馬場状態で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田11R 1着/3頭 05/19 大井11R 5着/10頭+0.4秒 12/30 大井10R 4着/16頭+0.9秒 11/13 大井11R 2着/9頭+0.6秒 10/10 大井9R 8着/13頭+1.8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 27走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 89.1% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.6% / 期待値 -34% ※ 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	ワールドエイム自在	ゴンサ（船橋）	実3.7	B○ A○勝率20% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率62%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井9R 2着/7頭+0.7秒 05/22 大井7R 1着/9頭 03/24 大井11R 2着/16頭+0.0秒 02/19 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 2着/14頭+0.1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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.7% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 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。
8	マテリアルガール差し	本田重（船橋）	実11.8	B△ A△勝率10% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/07 船橋10R 2着/11頭+0.1秒 02/05 川崎8R 5着/5頭+0.6秒 01/23 船橋11R 2着/11頭+0.2秒 11/13 大井11R 8着/9頭+1.6秒 11/03 船橋9R 6着/14頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 117日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。
9	マーブルマカロン差し	西優哉（大井）	実7.5	B△ A▲勝率14% EV+4% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/12 浦和11R 4着/9頭+0.9秒 07/08 川崎11R 7着/10頭+2.0秒 04/22 浦和11R 10着/13頭+1.1秒 03/19 浦和10R 5着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 1着/8頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 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。
10	プリンセスアリー差し	張田昂（船橋）	実56.4	B× A▽勝率2% EV-13% 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）
前5走 08/12 浦和11R 5着/9頭+1.1秒 03/19 浦和10R 7着/13頭+1.6秒 02/20 大井6R 8着/8頭+2.0秒 01/08 浦和10R 7着/8頭+1.8秒 12/24 浦和11R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
11	ミルニュイ逃げ	野畑凌（川崎）	実17.3	B× A△勝率7% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率40%と適性高／同距離帯19走で勝率42%／同馬場状態で勝率46%）
前5走 08/12 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 04/30 大井10R 15着/15頭+8.2秒 03/27 大井11R 10着/12頭+3.3秒 02/20 大井6R 2着/8頭+0.4秒 01/26 大井11R 4着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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 ◎

ケテンドリーム

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ワールドエイム

3.7倍

EV -93%

▲A:▽3メランポジューム

24.2倍

EV -57%

出走馬全11頭

◎A:◎6

ケテンドリーム

笹川翼（大井）

1.9倍

+69%

›

○A:○7

ワールドエイム

ゴンサ（船橋）

3.7倍

-93%

›

▲A:▽3

メランポジューム

岡村健（船橋）

24.2倍

-57%

›

△A:▲9

マーブルマカロン

西優哉（大井）

7.5倍

-86%

›

△A:▽5

エスカティア

和田譲（大井）

73.2倍

+1%

›

△A:△8

マテリアルガール

本田重（船橋）

11.8倍

-89%

›

×A:△11

ミルニュイ

野畑凌（川崎）

17.3倍

-85%

›

×A:△4

リヴェルベロ

木間龍（船橋）

17.9倍

-84%

›

×A:▽1

フェルディナンド

安藤洋（大井）

43.5倍

-63%

›

×A:▽10

プリンセスアリー

張田昂（船橋）

56.4倍

-52%

›

×A:▽2

コアリオ

鷹見陸（大井）

17.9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

両モデルとも見送り

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルディナンド追込	安藤洋（大井）	実43.5	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/01 大井10R 6着/13頭+0.0秒 03/09 大井8R 3着/7頭+1.2秒 01/28 大井12R 3着/12頭+0.6秒 12/30 大井11R 7着/16頭+0.8秒 11/13 大井11R 7着/9頭+1.5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 4.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。
2	コアリオ追込	鷹見陸（大井）	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（166日ぶりの実戦）
前5走 03/19 浦和10R 4着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 7着/8頭+1.5秒 01/28 大井12R 2着/12頭+0.5秒 12/30 大井10R 2着/16頭+0.7秒 11/27 浦和10R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ ローテーション 166日休養明け × 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 3.1% (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	メランポジューム差し	岡村健（船橋）	実24.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／前走3着／315日ぶりの実戦）
前5走 10/21 大井11R 3着/9頭+1.3秒 08/11 大井10R 7着/12頭+3.7秒 07/11 園田11R 3着/11頭+0.7秒 06/04 船橋9R 4着/9頭+0.5秒 05/14 川崎11R 6着/11頭+3.8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 4.3着 ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 315日休養明け × 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 2.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	リヴェルベロ逃げ	木間龍（船橋）	実17.9	△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／前走3着）
前5走 08/12 浦和11R 3着/9頭+0.4秒 07/07 川崎11R 6着/8頭+6.0秒 03/23 大井7R 6着/6頭+2.1秒 03/10 船橋11R 9着/9頭+3.8秒 02/20 大井6R 6着/8頭+1.0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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
5	エスカティア逃げ	和田譲（大井）	実73.2	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/12 浦和11R 9着/9頭+3.0秒 12/30 大井10R 15着/16頭+2.5秒 11/19 川崎11R 2着/13頭+0.1秒 10/16 川崎11R 1着/11頭勝利 09/05 大井9R 5着/10頭+1.2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 8.7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 6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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	ケテンドリーム差し	笹川翼（大井）	実1.9	🌟◎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27走で勝率26%と適性高／同馬場状態で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田11R 1着/3頭 05/19 大井11R 5着/10頭+0.4秒 12/30 大井10R 4着/16頭+0.9秒 11/13 大井11R 2着/9頭+0.6秒 10/10 大井9R 8着/13頭+1.8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 27走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
7	ワールドエイム自在	ゴンサ（船橋）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率62%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井9R 2着/7頭+0.7秒 05/22 大井7R 1着/9頭 03/24 大井11R 2着/16頭+0.0秒 02/19 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 2着/14頭+0.1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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	マテリアルガール差し	本田重（船橋）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/07 船橋10R 2着/11頭+0.1秒 02/05 川崎8R 5着/5頭+0.6秒 01/23 船橋11R 2着/11頭+0.2秒 11/13 大井11R 8着/9頭+1.6秒 11/03 船橋9R 6着/14頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 117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 9.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	マーブルマカロン差し	西優哉（大井）	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/12 浦和11R 4着/9頭+0.9秒 07/08 川崎11R 7着/10頭+2.0秒 04/22 浦和11R 10着/13頭+1.1秒 03/19 浦和10R 5着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 1着/8頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
10	プリンセスアリー差し	張田昂（船橋）	実56.4	▽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）
前5走 08/12 浦和11R 5着/9頭+1.1秒 03/19 浦和10R 7着/13頭+1.6秒 02/20 大井6R 8着/8頭+2.0秒 01/08 浦和10R 7着/8頭+1.8秒 12/24 浦和11R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ミルニュイ逃げ	野畑凌（川崎）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率40%と適性高／同距離帯19走で勝率42%／同馬場状態で勝率46%）
前5走 08/12 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 04/30 大井10R 15着/15頭+8.2秒 03/27 大井11R 10着/12頭+3.3秒 02/20 大井6R 2着/8頭+0.4秒 01/26 大井11R 4着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ケテンドリーム

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ワールドエイム

3.7倍

EV -25%

▲9マーブルマカロン

7.5倍

EV +4%

出走馬全11頭

◎6

ケテンドリーム

笹川翼（大井）

1.9倍

-34%

›

○7

ワールドエイム

ゴンサ（船橋）

3.7倍

-25%

›

▲9

マーブルマカロン

西優哉（大井）

7.5倍

+4%

›

△8

マテリアルガール

本田重（船橋）

11.8倍

+14%

›

△11

ミルニュイ

野畑凌（川崎）

17.3倍

+23%

›

△4

リヴェルベロ

木間龍（船橋）

17.9倍

-24%

›

▽2

コアリオ

鷹見陸（大井）

17.9倍

-45%

›

▽1

フェルディナンド

安藤洋（大井）

43.5倍

+6%

›

▽3

メランポジューム

岡村健（船橋）

24.2倍

-46%

›

▽10

プリンセスアリー

張田昂（船橋）

56.4倍

-13%

›

▽5

エスカティア

和田譲（大井）

73.2倍

-23%

›

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