大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミラクルロマンス	西優哉（大井）	実5.6	B△ A▲勝率10% EV-41% 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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 4着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14頭 05/21 大井2R 12着/14頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 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。
2	ジェイケイティアラ差し	中山遥（浦和）	実12.3	B▲ A△勝率9% EV+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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井4R 6着/14頭+2.4秒 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0秒 03/26 大井4R 8着/9頭+3.1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 7.0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 7走で勝ち無し ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
3	マドモアゼルロゼ	鷹見陸（大井）	実99.5	B× A▽勝率1% EV-31% 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3R 9着/13頭+2.4秒 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10着/14頭 05/21 大井2R 7着/14頭
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 11.0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 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) -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 0.7% / 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。
4	キングスアイ逃げ	本田重（船橋）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-14% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/14 大井1R 8着/10頭+2.6秒 03/12 大井4R 3着/9頭+1.1秒 02/16 大井4R 1着/12頭勝利 ― ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.6% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.3% / 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。
5	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実29.4	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 08/13 大井4R 10着/14頭+3.4秒 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0秒 05/18 大井1R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -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 2.6% / 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。
6	デリヴァランス自在	石川駿（大井）	実44.4	B△ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／125日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井2R 11着/12頭+1.8秒 04/15 大井3R 4着/10頭+2.1秒 03/25 大井2R 3着/10頭+0.2秒 12/05 大井6R 13着/15頭+2.1秒 11/14 大井3R 7着/11頭+1.4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 × 当競馬場適性 9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 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -26% ※ 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	ケテンビート	江里裕（大井）	実9.5	B× A△勝率5% EV-56% 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13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/14 大井2R 8着/16頭+2.0秒 07/23 大井5R 16着/16頭+48.4秒 07/02 大井5R 7着/16頭 06/10 大井5R 3着/13頭+4.0秒 05/21 大井3R 13着/16頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 -56% ※ 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	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実50.5	B× A×勝率1% EV-58% 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 08/13 大井3R 8着/13頭+2.3秒 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0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 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -58% ※ 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	モカットモネ差し	町田直（川崎）	実34.4	B× A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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 08/14 大井2R 9着/16頭+2.3秒 07/23 大井5R 10着/16頭+1.9秒 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -41% ※ 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	クレマチスノーブル推奨	和田譲（大井）	実7.6	B○ A○勝率14% EV+6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率43% × オッズ7.6倍で期待値+223%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/13 大井3R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0秒 05/21 大井2R 9着/14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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +223% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 42.5% (オッズ暗示: 13.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 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	アオイノコスメ自在	野畑凌（川崎）	実20.9	B△ A△勝率4% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/09 川崎1R 8着/11頭 06/16 川崎1R 3着/12頭 05/11 川崎1R 11着/12頭+3.9秒 04/10 川崎2R 2着/10頭+0.1秒 03/06 川崎2R 6着/10頭+1.3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 7.3着 (不振) × 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 0.5% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
12	ラブリーファンク	櫻井光（川崎）	実78.2	B× A×勝率1% EV-59% 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10.0着と低調）
前5走 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6着/14頭 05/22 大井2R 7着/15頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.5% / 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。

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 ◎

キングスアイ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10クレマチスノーブル

7.6倍

EV +223%

▲A:△2ジェイケイティアラ

12.3倍

EV -93%

出走馬全12頭

◎A:◎4

キングスアイ

本田重（船橋）

1.7倍

-5%

›

○A:○10

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

7.6倍

+223%

›

▲A:△2

ジェイケイティアラ

中山遥（浦和）

12.3倍

-93%

›

△A:△11

アオイノコスメ

野畑凌（川崎）

20.9倍

-88%

›

△A:▽6

デリヴァランス

石川駿（大井）

44.4倍

-84%

›

△A:▲1

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

5.6倍

-98%

›

×A:△7

ケテンビート

江里裕（大井）

9.5倍

-99%

›

×A:▽9

モカットモネ

町田直（川崎）

34.4倍

-96%

›

×A:×8

ショーンバローズ

高橋優（大井）

50.5倍

-99%

›

×A:×12

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

78.2倍

-98%

›

×A:▽5

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

29.4倍

-99%

›

×A:▽3

マドモアゼルロゼ

鷹見陸（大井）

99.5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。

▶ 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 クレマチスノーブル ¥800 実7.6倍期待値 +223% ❌不的中3着単勝 7.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミラクルロマンス	西優哉（大井）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井3R 4着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14頭 05/21 大井2R 12着/14頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
2	ジェイケイティアラ差し	中山遥（浦和）	実12.3	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井4R 6着/14頭+2.4秒 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0秒 03/26 大井4R 8着/9頭+3.1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 7.0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 7走で勝ち無し ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	マドモアゼルロゼ	鷹見陸（大井）	実99.5	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/13 大井3R 9着/13頭+2.4秒 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10着/14頭 05/21 大井2R 7着/14頭
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 11.0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 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	キングスアイ逃げ	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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/14 大井1R 8着/10頭+2.6秒 03/12 大井4R 3着/9頭+1.1秒 02/16 大井4R 1着/12頭勝利 ― ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.3% (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。
5	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井4R 10着/14頭+3.4秒 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0秒 05/18 大井1R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	デリヴァランス自在	石川駿（大井）	実44.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／125日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井2R 11着/12頭+1.8秒 04/15 大井3R 4着/10頭+2.1秒 03/25 大井2R 3着/10頭+0.2秒 12/05 大井6R 13着/15頭+2.1秒 11/14 大井3R 7着/11頭+1.4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 × 当競馬場適性 9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 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	ケテンビート	江里裕（大井）	実9.5	△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13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/14 大井2R 8着/16頭+2.0秒 07/23 大井5R 16着/16頭+48.4秒 07/02 大井5R 7着/16頭 06/10 大井5R 3着/13頭+4.0秒 05/21 大井3R 13着/16頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
8	ショーンバローズ	高橋優（大井）	実50.5	×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 08/13 大井3R 8着/13頭+2.3秒 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0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 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	モカットモネ差し	町田直（川崎）	実34.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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 08/14 大井2R 9着/16頭+2.3秒 07/23 大井5R 10着/16頭+1.9秒 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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	クレマチスノーブル推奨	和田譲（大井）	実7.6	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/13 大井3R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0秒 05/21 大井2R 9着/14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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
11	アオイノコスメ自在	野畑凌（川崎）	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/09 川崎1R 8着/11頭 06/16 川崎1R 3着/12頭 05/11 川崎1R 11着/12頭+3.9秒 04/10 川崎2R 2着/10頭+0.1秒 03/06 川崎2R 6着/10頭+1.3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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ラブリーファンク	櫻井光（川崎）	実78.2	×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10.0着と低調）
前5走 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6着/14頭 05/22 大井2R 7着/15頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

キングスアイ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10クレマチスノーブル

7.6倍

EV +6%

▲1ミラクルロマンス

5.6倍

EV -41%

出走馬全12頭

◎4

キングスアイ

本田重（船橋）

1.7倍

-14%

›

○10

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

7.6倍

+6%

›

▲1

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

5.6倍

-41%

›

△2

ジェイケイティアラ

中山遥（浦和）

12.3倍

+9%

›

△7

ケテンビート

江里裕（大井）

9.5倍

-56%

›

△11

アオイノコスメ

野畑凌（川崎）

20.9倍

-22%

›

▽5

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

29.4倍

-22%

›

▽9

モカットモネ

町田直（川崎）

34.4倍

-40%

›

▽6

デリヴァランス

石川駿（大井）

44.4倍

-26%

›

×8

ショーンバローズ

高橋優（大井）

50.5倍

-58%

›

▽3

マドモアゼルロゼ

鷹見陸（大井）

99.5倍

-31%

›

×12

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

78.2倍

-59%

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 クレマチスノーブル ¥800 実7.6倍期待値 +6% ❌不的中3着単勝 7.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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