大井 11R 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

11R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バンボリーナ追込	吉井章（大井）	実119.5	B× A▽勝率2% EV+117% 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 9着/14頭+2.7秒 01/20 船橋8R 5着/10頭+1.3秒 12/25 浦和11R 5着/12頭+1.3秒 12/08 船橋9R 5着/12頭+1.3秒 11/26 浦和12R 12着/13頭+2.5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 6.3着 ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 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) -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 1.8% / 期待値 +118% ※ 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	レディメローラ	杉山海（大井）	実290.8	B× A▽勝率1% EV+115% 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 14着/14頭+4.8秒 07/02 大井10R 12着/12頭+2.0秒 06/10 大井10R 11着/14頭 05/22 大井12R 14着/15頭 04/17 大井12R 14着/14頭+2.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 5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 14着 (大敗) ○ 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) -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 0.7% / 期待値 +116% ※ 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	モンゲーキララ追込	新原周（川崎）	実299.5	B× A▽勝率1% EV+85% 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 12着/14頭+3.4秒 04/15 大井12R 15着/16頭+4.2秒 03/24 大井11R 14着/16頭+2.3秒 03/11 大井11R 12着/12頭+1.6秒 02/16 大井8R 12着/13頭+4.6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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.6% / 期待値 +85% ※ 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	サムデイ	高橋優（大井）	実171.7	B× A▽勝率1% EV+115% 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 03/10 大井12R 12着/16頭+1.3秒 02/19 大井11R 15着/15頭+3.4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 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175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 1.3% / 期待値 +116% ※ 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	リック逃げ	張田昂（船橋）	実16.9	B△ A△勝率4% EV-36% 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30%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 08/17 大井5R 4着/8頭+1.0秒 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4秒 12/05 大井6R 1着/15頭勝利
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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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	リッキーフェイス逃げ	西優哉（大井）	実17.9	B× A△勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 06/09 大井9R 2着/14頭+1.0秒 05/19 大井12R 4着/16頭+0.6秒 04/29 大井12R 6着/16頭+1.9秒 04/17 大井12R 6着/14頭+1.0秒 03/10 大井12R 13着/16頭+1.5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 4.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 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。
7	フェスティヴルディ先行	西啓太（大井）	実14.3	B▲ A△勝率7% EV+2% 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47%と適性高／同距離帯14走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 06/30 大井9R 3着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 9着/14頭+3.0秒 05/19 大井12R 12着/16頭+1.5秒 03/10 大井12R 8着/16頭+0.7秒 02/19 大井11R 6着/15頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ○ 前走実績前走 3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 0.4% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
8	ドナシェーン	藤田凌（大井）	実52.5	B△ A▽勝率2% EV+30% 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 07/24 大井11R 5着/16頭+0.8秒 06/30 大井11R 12着/16頭 03/27 大井2R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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。
9	ショウナンカチドキ逃げ	本田重（船橋）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV-28% 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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/01 大井12R 1着/15頭 04/15 大井10R 1着/14頭勝利 01/29 大井10R 11着/15頭+2.2秒 01/15 大井10R 9着/12頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 79.2% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.2% / 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。
10	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実47.6	B× A▽勝率2% EV+6% 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 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9秒 12/25 大井10R 3着/11頭+0.1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 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 137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 9位 / 勝率 2.2% / 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。
11	スノーキャンドル逃げ	御神訓（大井）	実3.2	B○ A○勝率20% EV-37% 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44%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/19 大井12R 2着/16頭+0.1秒 03/10 大井12R 1着/16頭勝利 12/25 大井10R 1着/11頭勝利 11/12 大井8R 4着/14頭+1.3秒 09/16 大井9R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 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 19.3% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 期待値 -37% ※ 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	ゴールドカグヤヒメ	鷹見陸（大井）	実100.9	B× A▽勝率2% EV+133% 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27%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/15 大井8R 8着/11頭+3.0秒 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13頭 01/14 大井3R 3着/11頭+0.6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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +134% ※ 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	ユイノコミチ先行	岡村健（船橋）	実264.8	B× A▽勝率1% EV+153% 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 13着/14頭+4.8秒 07/23 大井12R 10着/12頭+3.3秒 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 1.0% / 期待値 +153% ※ 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	オーサムデアラー	東原悠（大井）	実292.5	B× A▽勝率0% EV0% 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 13着/14頭+3.6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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -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 0.3% / 期待値 -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。
15	モントーク先行	中山遥（浦和）	実9.7	B△ A▲勝率9% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（60日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井12R 11着/13頭 05/19 大井12R 10着/16頭+1.1秒 04/29 大井12R 2着/16頭+0.8秒 03/23 大井11R 2着/13頭+0.2秒 02/19 大井11R 13着/15頭+2.9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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 10.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 -17% ※ 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 ◎

ショウナンカチドキ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7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

○A:○11スノーキャンドル

3.2倍

EV -38%

▲A:△7フェスティヴルディ

14.3倍

EV -93%

出走馬全15頭

◎A:◎9

ショウナンカチドキ

本田重（船橋）

1.7倍

+34%

›

○A:○11

スノーキャンドル

御神訓（大井）

3.2倍

-38%

›

▲A:△7

フェスティヴルディ

西啓太（大井）

14.3倍

-93%

›

△A:▽8

ドナシェーン

藤田凌（大井）

52.5倍

-77%

›

△A:△5

リック

張田昂（船橋）

16.9倍

-96%

›

△A:▲15

モントーク

中山遥（浦和）

9.7倍

-98%

›

×A:△6

リッキーフェイス

西優哉（大井）

17.9倍

-97%

›

×A:▽12

ゴールドカグヤヒメ

鷹見陸（大井）

100.9倍

-89%

›

×A:▽10

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

47.6倍

-99%

›

×A:▽1

バンボリーナ

吉井章（大井）

119.5倍

-99%

›

×A:▽4

サムデイ

高橋優（大井）

171.7倍

-99%

›

×A:▽13

ユイノコミチ

岡村健（船橋）

264.8倍

-99%

›

×A:▽2

レディメローラ

杉山海（大井）

290.8倍

-99%

›

×A:▽14

オーサムデアラー

東原悠（大井）

292.5倍

-99%

›

×A:▽3

モンゲーキララ

新原周（川崎）

299.5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。

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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

11R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バンボリーナ追込	吉井章（大井）	実119.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/15 大井9R 9着/14頭+2.7秒 01/20 船橋8R 5着/10頭+1.3秒 12/25 浦和11R 5着/12頭+1.3秒 12/08 船橋9R 5着/12頭+1.3秒 11/26 浦和12R 12着/13頭+2.5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 6.3着 ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	レディメローラ	杉山海（大井）	実290.8	▽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／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/15 大井9R 14着/14頭+4.8秒 07/02 大井10R 12着/12頭+2.0秒 06/10 大井10R 11着/14頭 05/22 大井12R 14着/15頭 04/17 大井12R 14着/14頭+2.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 5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 14着 (大敗) ○ 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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	モンゲーキララ追込	新原周（川崎）	実299.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7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13.7着と低調）
前5走 08/15 大井9R 12着/14頭+3.4秒 04/15 大井12R 15着/16頭+4.2秒 03/24 大井11R 14着/16頭+2.3秒 03/11 大井11R 12着/12頭+1.6秒 02/16 大井8R 12着/13頭+4.6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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	サムデイ	高橋優（大井）	実171.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/10 大井12R 12着/16頭+1.3秒 02/19 大井11R 15着/15頭+3.4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 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	リック逃げ	張田昂（船橋）	実16.9	△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30%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 08/17 大井5R 4着/8頭+1.0秒 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4秒 12/05 大井6R 1着/15頭勝利
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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	リッキーフェイス逃げ	西優哉（大井）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 06/09 大井9R 2着/14頭+1.0秒 05/19 大井12R 4着/16頭+0.6秒 04/29 大井12R 6着/16頭+1.9秒 04/17 大井12R 6着/14頭+1.0秒 03/10 大井12R 13着/16頭+1.5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 4.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (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。
7	フェスティヴルディ先行	西啓太（大井）	実14.3	△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47%と適性高／同距離帯14走で勝率50%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 06/30 大井9R 3着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 9着/14頭+3.0秒 05/19 大井12R 12着/16頭+1.5秒 03/10 大井12R 8着/16頭+0.7秒 02/19 大井11R 6着/15頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ドナシェーン	藤田凌（大井）	実52.5	▽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 07/24 大井11R 5着/16頭+0.8秒 06/30 大井11R 12着/16頭 03/27 大井2R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (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。
9	ショウナンカチドキ逃げ	本田重（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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/01 大井12R 1着/15頭 04/15 大井10R 1着/14頭勝利 01/29 大井10R 11着/15頭+2.2秒 01/15 大井10R 9着/12頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.2% (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。
10	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実47.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調／137日ぶりの実戦）
前5走 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9秒 12/25 大井10R 3着/11頭+0.1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 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 137日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。
11	スノーキャンドル逃げ	御神訓（大井）	実3.2	○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44%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/19 大井12R 2着/16頭+0.1秒 03/10 大井12R 1着/16頭勝利 12/25 大井10R 1着/11頭勝利 11/12 大井8R 4着/14頭+1.3秒 09/16 大井9R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	ゴールドカグヤヒメ	鷹見陸（大井）	実100.9	▽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27%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/15 大井8R 8着/11頭+3.0秒 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13頭 01/14 大井3R 3着/11頭+0.6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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
13	ユイノコミチ先行	岡村健（船橋）	実264.8	▽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／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/12 大井10R 13着/14頭+4.8秒 07/23 大井12R 10着/12頭+3.3秒 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	オーサムデアラー	東原悠（大井）	実292.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 08/15 大井9R 13着/14頭+3.6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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
15	モントーク先行	中山遥（浦和）	実9.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（60日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井12R 11着/13頭 05/19 大井12R 10着/16頭+1.1秒 04/29 大井12R 2着/16頭+0.8秒 03/23 大井11R 2着/13頭+0.2秒 02/19 大井11R 13着/15頭+2.9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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ショウナンカチドキ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11スノーキャンドル

3.2倍

EV -37%

▲15モントーク

9.7倍

EV -17%

出走馬全15頭

◎9

ショウナンカチドキ

本田重（船橋）

1.7倍

-28%

›

○11

スノーキャンドル

御神訓（大井）

3.2倍

-37%

›

▲15

モントーク

中山遥（浦和）

9.7倍

-17%

›

△7

フェスティヴルディ

西啓太（大井）

14.3倍

+2%

›

△6

リッキーフェイス

西優哉（大井）

17.9倍

+5%

›

△5

リック

張田昂（船橋）

16.9倍

-36%

›

▽8

ドナシェーン

藤田凌（大井）

52.5倍

+30%

›

▽12

ゴールドカグヤヒメ

鷹見陸（大井）

100.9倍

+133%

›

▽10

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

47.6倍

+6%

›

▽1

バンボリーナ

吉井章（大井）

119.5倍

+117%

›

▽4

サムデイ

高橋優（大井）

171.7倍

+115%

›

▽13

ユイノコミチ

岡村健（船橋）

264.8倍

+153%

›

▽2

レディメローラ

杉山海（大井）

290.8倍

+115%

›

▽3

モンゲーキララ

新原周（川崎）

299.5倍

+85%

›

▽14

オーサムデアラー

東原悠（大井）

292.5倍

›

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