大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サリー	杉山海（大井）	実26.0	B× A▽勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井4R 5着/14頭+1.1秒 07/02 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 12着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 8着/11頭+0.0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 5.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 0.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
2	プラヤデルカルメン	高橋昭（大井）	実59.3	B× A▽勝率1% EV-36% 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）
前5走 08/12 大井5R 9着/16頭+72.6秒 07/21 大井3R 7着/14頭+2.5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 8.0着 (不振) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -36% ※ 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	ジーティークィーン	西優哉（大井）	実91.6	B× A▽勝率1% 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 08/13 大井5R 14着/14頭+3.8秒 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16頭 02/17 大井4R 2着/12頭+0.9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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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 11位 / 勝率 1.2% / 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。
4	リュウノナナホシ	本村直（大井）	実277.0	B× A▽勝率0% EV+2% 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4R 12着/14頭+2.9秒 07/21 大井3R 12着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 11着/12頭+0.0秒 06/09 大井2R 8着/13頭 05/21 大井2R 10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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.4% / 期待値 +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。
5	ホーリーモミジ逃げ	達城龍（大井）	実38.1	B× A▽勝率3% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／126日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井5R 7着/14頭+2.2秒 04/14 大井2R 6着/12頭+2.3秒 03/11 大井3R 7着/12頭+1.4秒 02/17 大井4R 3着/12頭+1.8秒 01/26 大井3R 2着/9頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 5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) △ ローテーション 126日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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	ルヴレアール	西啓太（大井）	実12.9	B△ A△勝率4% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井5R 6着/16頭+72.0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 6.0着 ○ 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 1.7% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.9% / 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。
7	サイオウガウマ	小野俊（大井）	実7.5	B▲ A▲勝率5% EV-59% 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 7 ◎ 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 3位 (上位評価) × 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 2.1% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.4% / 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。
8	アースフレンドリー	東原悠（大井）	実66.2	B× A▽勝率1% EV-13% 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 7着/14頭+1.1秒 07/21 大井3R 6着/14頭+1.9秒 07/01 大井3R 7着/11頭 06/10 大井4R 9着/14頭+0.0秒 05/21 大井3R 9着/16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 6.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -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 1.3% / 期待値 -13% ※ 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	マーロウ	中山遥（浦和）	実10.5	B△ A△勝率3% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/13 大井5R 9着/14頭+1.9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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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。
10	ポロリス	石川駿（大井）	実207.8	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 08/12 大井4R 7着/14頭+1.2秒 07/21 大井2R 9着/14頭+4.0秒 06/29 大井5R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井1R 7着/9頭+5.0秒 05/20 大井5R 8着/11頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 0.6% / 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。
11	エッジ	ゴンサ（船橋）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV-17% 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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／104日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井5R 2着/11頭+1.0秒 02/16 大井5R 2着/13頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 69.7% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.4% / 期待値 -18% ※ 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	ガリマド	藤本現（大井）	実163.3	B× A▽勝率1% EV+26% 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 13着/14頭+3.5秒 07/21 大井3R 4着/14頭+1.9秒 06/29 大井6R 10着/14頭 06/09 大井2R 10着/13頭 05/21 大井1R 11着/11頭+4.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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 13位 / 勝率 0.8% / 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。
13	アメージングヨシノ自在	安藤洋（大井）	実13.1	B△ A△勝率4% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6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5R 8着/14頭+1.8秒 07/21 大井3R 2着/14頭+1.3秒 06/29 大井2R 3着/14頭+0.0秒 12/03 大井4R 10着/14頭+2.4秒 11/13 大井3R 5着/10頭+2.5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 4.3着 × 当競馬場適性 6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 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.5% / 期待値 -42% ※ 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	レガリアーナ	木澤奨（大井）	実53.7	B× A▽勝率2% EV-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 14 ◎ 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 10位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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。
15	フリホコマンドール逃げ	中村尚（大井）	実266.1	B× A▽勝率1% EV+93% 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5R 16着/16頭+74.9秒 07/21 大井2R 14着/14頭+9.2秒 06/29 大井6R 7着/14頭 06/10 大井4R 14着/14頭 05/18 大井1R 2着/12頭+0.6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 12.3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 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) -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 0.7% / 期待値 +93% ※ 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	ベルウッドモア推奨	藤田凌（大井）	実6.4	B○ A○勝率21% EV+34% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／231日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/13 大井4R 3着/16頭+0.6秒 12/24 大井3R 3着/10頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 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。

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 ◎

エッジ

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○16ベルウッドモア

6.4倍

EV +36%

▲A:▲7サイオウガウマ

7.5倍

EV -83%

出走馬全16頭

◎A:◎11

エッジ

ゴンサ（船橋）

1.7倍

+18%

›

○A:○16

ベルウッドモア

藤田凌（大井）

6.4倍

+36%

›

▲A:▲7

サイオウガウマ

小野俊（大井）

7.5倍

-83%

›

△A:△9

マーロウ

中山遥（浦和）

10.5倍

-77%

›

△A:△6

ルヴレアール

西啓太（大井）

12.9倍

-77%

›

△A:△13

アメージングヨシノ

安藤洋（大井）

13.1倍

-86%

›

×A:▽1

サリー

杉山海（大井）

26.0倍

-85%

›

×A:▽2

プラヤデルカルメン

高橋昭（大井）

59.3倍

-66%

›

×A:▽5

ホーリーモミジ

達城龍（大井）

38.1倍

-85%

›

×A:▽14

レガリアーナ

木澤奨（大井）

53.7倍

-79%

›

×A:▽8

アースフレンドリー

東原悠（大井）

66.2倍

-99%

›

×A:▽3

ジーティークィーン

西優哉（大井）

91.6倍

-99%

›

×A:▽12

ガリマド

藤本現（大井）

163.3倍

-99%

›

×A:▽10

ポロリス

石川駿（大井）

207.8倍

-99%

›

×A:▽15

フリホコマンドール

中村尚（大井）

266.1倍

-99%

›

×A:▽4

リュウノナナホシ

本村直（大井）

277.0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 16 ベルウッドモア ¥100 実6.4倍期待値 +37% ❌不的中3着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ベルウッドモア ¥100 実6.4倍期待値 +37% ❌不的中3着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サリー	杉山海（大井）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井4R 5着/14頭+1.1秒 07/02 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 12着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 8着/11頭+0.0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 5.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 3.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
2	プラヤデルカルメン	高橋昭（大井）	実59.3	▽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）
前5走 08/12 大井5R 9着/16頭+72.6秒 07/21 大井3R 7着/14頭+2.5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 8.0着 (不振) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	ジーティークィーン	西優哉（大井）	実91.6	▽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／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/13 大井5R 14着/14頭+3.8秒 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16頭 02/17 大井4R 2着/12頭+0.9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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
4	リュウノナナホシ	本村直（大井）	実277.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/12 大井4R 12着/14頭+2.9秒 07/21 大井3R 12着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 11着/12頭+0.0秒 06/09 大井2R 8着/13頭 05/21 大井2R 10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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
5	ホーリーモミジ逃げ	達城龍（大井）	実38.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／126日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井5R 7着/14頭+2.2秒 04/14 大井2R 6着/12頭+2.3秒 03/11 大井3R 7着/12頭+1.4秒 02/17 大井4R 3着/12頭+1.8秒 01/26 大井3R 2着/9頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 5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) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	ルヴレアール	西啓太（大井）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井5R 6着/16頭+72.0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 6.0着 ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
7	サイオウガウマ	小野俊（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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (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。
8	アースフレンドリー	東原悠（大井）	実66.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井5R 7着/14頭+1.1秒 07/21 大井3R 6着/14頭+1.9秒 07/01 大井3R 7着/11頭 06/10 大井4R 9着/14頭+0.0秒 05/21 大井3R 9着/16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 6.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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	マーロウ	中山遥（浦和）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/13 大井5R 9着/14頭+1.9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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 3.5% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	ポロリス	石川駿（大井）	実207.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/12 大井4R 7着/14頭+1.2秒 07/21 大井2R 9着/14頭+4.0秒 06/29 大井5R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井1R 7着/9頭+5.0秒 05/20 大井5R 8着/11頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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	エッジ	ゴンサ（船橋）	実1.7	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／104日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井5R 2着/11頭+1.0秒 02/16 大井5R 2着/13頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
12	ガリマド	藤本現（大井）	実163.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/13 大井5R 13着/14頭+3.5秒 07/21 大井3R 4着/14頭+1.9秒 06/29 大井6R 10着/14頭 06/09 大井2R 10着/13頭 05/21 大井1R 11着/11頭+4.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
13	アメージングヨシノ自在	安藤洋（大井）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6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5R 8着/14頭+1.8秒 07/21 大井3R 2着/14頭+1.3秒 06/29 大井2R 3着/14頭+0.0秒 12/03 大井4R 10着/14頭+2.4秒 11/13 大井3R 5着/10頭+2.5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 4.3着 × 当競馬場適性 6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 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
14	レガリアーナ	木澤奨（大井）	実53.7	▽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 14 ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
15	フリホコマンドール逃げ	中村尚（大井）	実266.1	▽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／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/12 大井5R 16着/16頭+74.9秒 07/21 大井2R 14着/14頭+9.2秒 06/29 大井6R 7着/14頭 06/10 大井4R 14着/14頭 05/18 大井1R 2着/12頭+0.6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 12.3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 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
16	ベルウッドモア推奨	藤田凌（大井）	実6.4	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／231日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/13 大井4R 3着/16頭+0.6秒 12/24 大井3R 3着/10頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エッジ

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○16ベルウッドモア

6.4倍

EV +34%

▲7サイオウガウマ

7.5倍

EV -59%

出走馬全16頭

◎11

エッジ

ゴンサ（船橋）

1.7倍

-17%

›

○16

ベルウッドモア

藤田凌（大井）

6.4倍

+34%

›

▲7

サイオウガウマ

小野俊（大井）

7.5倍

-59%

›

△13

アメージングヨシノ

安藤洋（大井）

13.1倍

-41%

›

△6

ルヴレアール

西啓太（大井）

12.9倍

-50%

›

△9

マーロウ

中山遥（浦和）

10.5倍

-63%

›

▽1

サリー

杉山海（大井）

26.0倍

-23%

›

▽5

ホーリーモミジ

達城龍（大井）

38.1倍

+2%

›

▽14

レガリアーナ

木澤奨（大井）

53.7倍

-8%

›

▽8

アースフレンドリー

東原悠（大井）

66.2倍

-13%

›

▽3

ジーティークィーン

西優哉（大井）

91.6倍

+7%

›

▽2

プラヤデルカルメン

高橋昭（大井）

59.3倍

-36%

›

▽12

ガリマド

藤本現（大井）

163.3倍

+26%

›

▽15

フリホコマンドール

中村尚（大井）

266.1倍

+93%

›

▽10

ポロリス

石川駿（大井）

207.8倍

+16%

›

▽4

リュウノナナホシ

本村直（大井）

277.0倍

+2%

›

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▶ 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 16 ベルウッドモア ¥100 実6.4倍期待値 +35% ❌不的中3着単勝 6.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ベルウッドモア ¥100 実6.4倍期待値 +35% ❌不的中3着単勝 6.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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