大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カレンマウラー	新原周（川崎）	実281.4	B× A▽勝率0% EV+12% 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6R 9着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 10着/11頭+3.5秒 06/30 大井7R 11着/11頭+0.0秒 06/10 大井8R 10着/12頭 05/21 大井7R 10着/11頭+2.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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 0.4% / 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。
2	エヌケイサイボウ逃げ	鷹見陸（大井）	実44.1	B× A△勝率4% EV+86% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／81日ぶりの実戦）
前5走 06/12 大井1R 7着/9頭 05/18 大井9R 7着/7頭+3.0秒 05/01 大井1R 1着/10頭勝利 04/17 大井2R 5着/11頭+0.5秒 03/26 大井4R 6着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 +86% ※ 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	フェスティヴハート	西啓太（大井）	実3.1	B▲ A○勝率13% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（181日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 5着/11頭+1.5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 5.0着 △ ローテーション 181日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 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。
4	ケンオーシャン先行	和田譲（大井）	実69.6	B△ A▽勝率2% EV+29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/15 大井10R 2着/14頭+0.8秒 07/21 大井10R 8着/14頭+1.6秒 04/29 大井10R 11着/14頭+2.2秒 04/14 大井7R 7着/10頭+1.4秒 03/24 大井10R 2着/14頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
5	ユウユウスターリー	西優哉（大井）	実52.3	B× A▽勝率1% EV-35% 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6R 12着/12頭+3.2秒 07/21 大井8R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井6R 1着/9頭 06/11 大井6R 3着/9頭 05/20 大井6R 9着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 80走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 34走で勝率 18% ▽ 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 12位 / 勝率 1.2% / 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。
6	アクアジェット先行	小野俊（大井）	実51.8	B× A▽勝率2% EV+9% 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%）
前5走 08/12 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/12 大井12R 4着/14頭+0.7秒 02/17 大井8R 3着/10頭+0.4秒 01/29 大井9R 4着/8頭+1.5秒 12/29 大井11R 2着/13頭+0.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
7	ハイアップグレード自在	千田洋（大井）	実239.7	B× A▽勝率1% 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 08/14 大井6R 7着/11頭+1.5秒 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 0.6% / 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。
8	ウィルデッドリフト自在	吉井章（大井）	実104.1	B× A▽勝率1% EV+28% 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7R 8着/8頭+1.7秒 01/15 大井8R 5着/7頭+2.4秒 12/05 大井7R 9着/10頭+2.1秒 11/14 大井4R 2着/9頭+0.2秒 09/18 大井5R 8着/9頭+3.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3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 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 +28% ※ 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	アルマヴィーナス逃げ	杉山海（大井）	実44.5	B△ A▽勝率3% EV+52% 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25%と適性高／63日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井8R 13着/16頭 06/10 大井9R 4着/14頭 05/18 大井12R 3着/14頭+0.5秒 04/29 大井9R 7着/13頭+0.6秒 04/17 大井9R 1着/14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 6.7着 ◎ 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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。
10	キュアフローラ推奨	藤田凌（大井）	実15.2	B○ A▲勝率11% EV+63% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯で勝率43%と得意）
前5走 06/29 大井8R 2着/14頭+4.0秒 06/09 大井7R 11着/14頭 05/22 大井5R 1着/10頭 04/30 大井5R 2着/10頭+0.4秒 11/13 大井8R 5着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 +63% ※ 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	ディアモアー	達城龍（大井）	実24.5	B× A△勝率5% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/17 大井7R 2着/12頭+0.5秒 07/24 大井4R 4着/11頭+0.2秒 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11頭 05/22 大井1R 2着/13頭
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 3.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 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。
12	アジャイルブラック	安藤洋（大井）	実1.5	B🌟◎ A🌟◎勝率45% EV-32% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 95.1% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.2% / 期待値 -32% ※ 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	トーアナカヨシ差し	町田直（川崎）	実52.5	B× A▽勝率2% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/17 大井6R 2着/12頭+0.3秒 07/23 大井6R 4着/14頭+1.1秒 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
14	ボラボラフレイバー追込	野畑凌（川崎）	実14.4	B△ A△勝率8% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/23 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/29 大井8R 3着/14頭 06/09 大井7R 8着/14頭 05/18 大井8R 5着/13頭+0.2秒
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 3.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 +21% ※ 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 ◎

アジャイルブラック

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10キュアフローラ

15.2倍

EV -64%

▲A:○3フェスティヴハート

3.1倍

EV -98%

出走馬全14頭

◎A:◎12

アジャイルブラック

安藤洋（大井）

1.5倍

+42%

›

○A:▲10

キュアフローラ

藤田凌（大井）

15.2倍

-64%

›

▲A:○3

フェスティヴハート

西啓太（大井）

3.1倍

-98%

›

△A:▽9

アルマヴィーナス

杉山海（大井）

44.5倍

-77%

›

△A:▽4

ケンオーシャン

和田譲（大井）

69.6倍

-64%

›

△A:△14

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

14.4倍

-96%

›

×A:▽13

トーアナカヨシ

町田直（川崎）

52.5倍

-85%

›

×A:△11

ディアモアー

達城龍（大井）

24.5倍

-95%

›

×A:▽6

アクアジェット

小野俊（大井）

51.8倍

-90%

›

×A:△2

エヌケイサイボウ

鷹見陸（大井）

44.1倍

-94%

›

×A:▽5

ユウユウスターリー

西優哉（大井）

52.3倍

-99%

›

×A:▽8

ウィルデッドリフト

吉井章（大井）

104.1倍

-99%

›

×A:▽7

ハイアップグレード

千田洋（大井）

239.7倍

-99%

›

×A:▽1

カレンマウラー

新原周（川崎）

281.4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

A. 市場込みモデル

単勝 10 キュアフローラ ¥100 実15.2倍期待値 -65% ❌不的中2着単勝 15.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カレンマウラー	新原周（川崎）	実281.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/12 大井6R 9着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 10着/11頭+3.5秒 06/30 大井7R 11着/11頭+0.0秒 06/10 大井8R 10着/12頭 05/21 大井7R 10着/11頭+2.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) +12% (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。
2	エヌケイサイボウ逃げ	鷹見陸（大井）	実44.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／81日ぶりの実戦）
前5走 06/12 大井1R 7着/9頭 05/18 大井9R 7着/7頭+3.0秒 05/01 大井1R 1着/10頭勝利 04/17 大井2R 5着/11頭+0.5秒 03/26 大井4R 6着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
3	フェスティヴハート	西啓太（大井）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（181日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 5着/11頭+1.5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 5.0着 △ ローテーション 181日休養明け × 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 13.1% (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。
4	ケンオーシャン先行	和田譲（大井）	実69.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/15 大井10R 2着/14頭+0.8秒 07/21 大井10R 8着/14頭+1.6秒 04/29 大井10R 11着/14頭+2.2秒 04/14 大井7R 7着/10頭+1.4秒 03/24 大井10R 2着/14頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
5	ユウユウスターリー	西優哉（大井）	実52.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 大井6R 12着/12頭+3.2秒 07/21 大井8R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井6R 1着/9頭 06/11 大井6R 3着/9頭 05/20 大井6R 9着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 80走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 34走で勝率 18% ▽ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
6	アクアジェット先行	小野俊（大井）	実51.8	▽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%）
前5走 08/12 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/12 大井12R 4着/14頭+0.7秒 02/17 大井8R 3着/10頭+0.4秒 01/29 大井9R 4着/8頭+1.5秒 12/29 大井11R 2着/13頭+0.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
7	ハイアップグレード自在	千田洋（大井）	実239.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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8.3着と低調）
前5走 08/14 大井6R 7着/11頭+1.5秒 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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 2% (やや苦戦) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	ウィルデッドリフト自在	吉井章（大井）	実104.1	▽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 08/13 大井7R 8着/8頭+1.7秒 01/15 大井8R 5着/7頭+2.4秒 12/05 大井7R 9着/10頭+2.1秒 11/14 大井4R 2着/9頭+0.2秒 09/18 大井5R 8着/9頭+3.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
9	アルマヴィーナス逃げ	杉山海（大井）	実44.5	▽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25%と適性高／63日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井8R 13着/16頭 06/10 大井9R 4着/14頭 05/18 大井12R 3着/14頭+0.5秒 04/29 大井9R 7着/13頭+0.6秒 04/17 大井9R 1着/14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 6.7着 ◎ 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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	キュアフローラ推奨	藤田凌（大井）	実15.2	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯で勝率43%と得意）
前5走 06/29 大井8R 2着/14頭+4.0秒 06/09 大井7R 11着/14頭 05/22 大井5R 1着/10頭 04/30 大井5R 2着/10頭+0.4秒 11/13 大井8R 5着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
11	ディアモアー	達城龍（大井）	実24.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/17 大井7R 2着/12頭+0.5秒 07/24 大井4R 4着/11頭+0.2秒 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11頭 05/22 大井1R 2着/13頭
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 3.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (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。
12	アジャイルブラック	安藤洋（大井）	実1.5	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.2% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
13	トーアナカヨシ差し	町田直（川崎）	実52.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/17 大井6R 2着/12頭+0.3秒 07/23 大井6R 4着/14頭+1.1秒 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
14	ボラボラフレイバー追込	野畑凌（川崎）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/23 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/29 大井8R 3着/14頭 06/09 大井7R 8着/14頭 05/18 大井8R 5着/13頭+0.2秒
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 3.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アジャイルブラック

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3フェスティヴハート

3.1倍

EV -59%

▲10キュアフローラ

15.2倍

EV +63%

出走馬全14頭

◎12

アジャイルブラック

安藤洋（大井）

1.5倍

-32%

›

○3

フェスティヴハート

西啓太（大井）

3.1倍

-59%

›

▲10

キュアフローラ

藤田凌（大井）

15.2倍

+63%

›

△14

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

14.4倍

+21%

›

△11

ディアモアー

達城龍（大井）

24.5倍

+30%

›

△2

エヌケイサイボウ

鷹見陸（大井）

44.1倍

+86%

›

▽9

アルマヴィーナス

杉山海（大井）

44.5倍

+52%

›

▽13

トーアナカヨシ

町田直（川崎）

52.5倍

+12%

›

▽6

アクアジェット

小野俊（大井）

51.8倍

+9%

›

▽4

ケンオーシャン

和田譲（大井）

69.6倍

+29%

›

▽8

ウィルデッドリフト

吉井章（大井）

104.1倍

+28%

›

▽5

ユウユウスターリー

西優哉（大井）

52.3倍

-35%

›

▽7

ハイアップグレード

千田洋（大井）

239.7倍

+45%

›

▽1

カレンマウラー

新原周（川崎）

281.4倍

+12%

›

💡 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 10 キュアフローラ ¥100 実15.2倍期待値 +63% ❌不的中2着単勝 15.2倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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