大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マドモアゼルレンヌ逃げ	佐野遥（川崎）	実59.3	B× A▽勝率1% EV-15% 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8R 9着/13頭+1.2秒 07/24 大井8R 6着/12頭+0.6秒 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0秒 05/19 大井8R 6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 34走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -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 1.4% / 期待値 -15% ※ 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	インサイダー追込	高野誠（大井）	実221.8	B× A▽勝率0% EV-29% 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 05/19 大井8R 7着/9頭+2.3秒 04/29 大井9R 8着/13頭+0.6秒 04/15 大井7R 11着/12頭+2.7秒 02/17 大井9R 12着/12頭+0.8秒 01/29 大井10R 8着/15頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 105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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -29% ※ 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	マジックエレガンス逃げ	和田譲（大井）	実1.5	B🌟◎ A🌟◎勝率48% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井7R 1着/16頭勝利 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 91.5% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.8% / 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。
4	フルグライト逃げ	鷹見陸（大井）	実7.3	B○ A▲勝率11% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/12 大井8R 12着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 1着/11頭勝利 12/04 大井6R 1着/16頭勝利 11/12 大井6R 2着/14頭+0.1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% ▽ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 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。
5	ベネチアフレイバー逃げ	西啓太（大井）	実7.2	B△ A△勝率8% EV-40% 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24走で勝率29%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 08/14 大井8R 9着/16頭+1.6秒 07/22 大井12R 5着/11頭+1.7秒 02/18 大井10R 10着/11頭+1.4秒 01/30 大井12R 9着/13頭+1.1秒 09/19 大井12R 13着/16頭+3.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -40% ※ 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	スマイルケイ先行	達城龍（大井）	実22.9	B△ A△勝率4% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 大井8R 3着/13頭+0.3秒 07/21 大井9R 7着/12頭+1.7秒 06/30 大井8R 11着/16頭 06/10 大井8R 11着/12頭 05/18 大井12R 5着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 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。
7	シュルーズベリー逃げ	藤本現（大井）	実48.8	B× A▽勝率3% EV+22% 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 05/18 大井12R 11着/14頭+1.7秒 04/30 大井8R 7着/10頭+1.8秒 04/14 大井9R 4着/10頭+1.1秒 03/27 大井9R 4着/10頭+0.5秒 03/11 大井10R 3着/13頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106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 2.5% / 期待値 +22% ※ 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	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実158.8	B× A▽勝率0% EV-22% 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 10着/11頭+3.0秒 07/22 大井8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 11位 / 勝率 0.5% / 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。
9	インペリオ	安藤洋（大井）	実34.4	B△ A△勝率4% EV+37% 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8R 6着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 5着/9頭+0.6秒 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14頭 05/20 大井10R 6着/12頭
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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 +38% ※ 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	グラスコメット自在	張田昂（船橋）	実87.1	B× A▽勝率1% EV-21% 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8R 10着/16頭+1.9秒 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭 04/30 大井9R 13着/14頭+2.5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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -22% ※ 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	アンモニャイト先行	野畑凌（川崎）	実46.4	B× A▽勝率2% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井8R 5着/13頭+0.7秒 07/24 大井8R 5着/12頭+0.6秒 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭 05/19 大井6R 8着/14頭+0.9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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 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。
12	クチャモザクワジャ	笹川翼（大井）	実5.2	B▲ A○勝率17% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率40%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/12 大井8R 7着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 1着/9頭勝利 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭 05/22 大井8R 3着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 2.5% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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。

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 ◎

マジックエレガンス

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4フルグライト

7.3倍

EV -66%

▲A:○12クチャモザクワジャ

5.2倍

EV -87%

出走馬全12頭

◎A:◎3

マジックエレガンス

和田譲（大井）

1.5倍

+37%

›

○A:▲4

フルグライト

鷹見陸（大井）

7.3倍

-66%

›

▲A:○12

クチャモザクワジャ

笹川翼（大井）

5.2倍

-87%

›

△A:△5

ベネチアフレイバー

西啓太（大井）

7.2倍

-94%

›

△A:△9

インペリオ

安藤洋（大井）

34.4倍

-90%

›

△A:△6

スマイルケイ

達城龍（大井）

22.9倍

-95%

›

×A:▽11

アンモニャイト

野畑凌（川崎）

46.4倍

-94%

›

×A:▽7

シュルーズベリー

藤本現（大井）

48.8倍

-99%

›

×A:▽1

マドモアゼルレンヌ

佐野遥（川崎）

59.3倍

-99%

›

×A:▽10

グラスコメット

張田昂（船橋）

87.1倍

-99%

›

×A:▽8

サイレントブラック

瀬川将（大井）

158.8倍

-99%

›

×A:▽2

インサイダー

高野誠（大井）

221.8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

12R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マドモアゼルレンヌ逃げ	佐野遥（川崎）	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8R 9着/13頭+1.2秒 07/24 大井8R 6着/12頭+0.6秒 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0秒 05/19 大井8R 6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 34走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	インサイダー追込	高野誠（大井）	実221.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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8.7着と低調）
前5走 05/19 大井8R 7着/9頭+2.3秒 04/29 大井9R 8着/13頭+0.6秒 04/15 大井7R 11着/12頭+2.7秒 02/17 大井9R 12着/12頭+0.8秒 01/29 大井10R 8着/15頭+1.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (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。
3	マジックエレガンス逃げ	和田譲（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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井7R 1着/16頭勝利 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.8% (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。
4	フルグライト逃げ	鷹見陸（大井）	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/12 大井8R 12着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 1着/11頭勝利 12/04 大井6R 1着/16頭勝利 11/12 大井6R 2着/14頭+0.1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% ▽ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
5	ベネチアフレイバー逃げ	西啓太（大井）	実7.2	△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24走で勝率29%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 08/14 大井8R 9着/16頭+1.6秒 07/22 大井12R 5着/11頭+1.7秒 02/18 大井10R 10着/11頭+1.4秒 01/30 大井12R 9着/13頭+1.1秒 09/19 大井12R 13着/16頭+3.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	スマイルケイ先行	達城龍（大井）	実22.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 大井8R 3着/13頭+0.3秒 07/21 大井9R 7着/12頭+1.7秒 06/30 大井8R 11着/16頭 06/10 大井8R 11着/12頭 05/18 大井12R 5着/14頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	シュルーズベリー逃げ	藤本現（大井）	実48.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 05/18 大井12R 11着/14頭+1.7秒 04/30 大井8R 7着/10頭+1.8秒 04/14 大井9R 4着/10頭+1.1秒 03/27 大井9R 4着/10頭+0.5秒 03/11 大井10R 3着/13頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
8	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実158.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/14 大井6R 10着/11頭+3.0秒 07/22 大井8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	インペリオ	安藤洋（大井）	実34.4	△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8R 6着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 5着/9頭+0.6秒 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14頭 05/20 大井10R 6着/12頭
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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
10	グラスコメット自在	張田昂（船橋）	実87.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/14 大井8R 10着/16頭+1.9秒 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭 04/30 大井9R 13着/14頭+2.5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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
11	アンモニャイト先行	野畑凌（川崎）	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井8R 5着/13頭+0.7秒 07/24 大井8R 5着/12頭+0.6秒 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭 05/19 大井6R 8着/14頭+0.9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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
12	クチャモザクワジャ	笹川翼（大井）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率40%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/12 大井8R 7着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 1着/9頭勝利 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭 05/22 大井8R 3着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 17.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マジックエレガンス

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.5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

○12クチャモザクワジャ

5.2倍

EV -9%

▲4フルグライト

7.3倍

EV -18%

出走馬全12頭

◎3

マジックエレガンス

和田譲（大井）

1.5倍

-28%

›

○12

クチャモザクワジャ

笹川翼（大井）

5.2倍

-9%

›

▲4

フルグライト

鷹見陸（大井）

7.3倍

-18%

›

△5

ベネチアフレイバー

西啓太（大井）

7.2倍

-40%

›

△9

インペリオ

安藤洋（大井）

34.4倍

+37%

›

△6

スマイルケイ

達城龍（大井）

22.9倍

-8%

›

▽7

シュルーズベリー

藤本現（大井）

48.8倍

+22%

›

▽11

アンモニャイト

野畑凌（川崎）

46.4倍

-21%

›

▽1

マドモアゼルレンヌ

佐野遥（川崎）

59.3倍

-15%

›

▽10

グラスコメット

張田昂（船橋）

87.1倍

-21%

›

▽8

サイレントブラック

瀬川将（大井）

158.8倍

-22%

›

▽2

インサイダー

高野誠（大井）

221.8倍

-29%

›

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