大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実9.2	B△ A△勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井4R 8着/8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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
2	ソレイユダーム	西啓太（大井）	実18.3	B△ A△勝率4% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/15 大井3R 6着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 7着/9頭+5.0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 6.5着 ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -24% ※ 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	クシコス	ゴンサ（船橋）	実49.4	B▲ A▽勝率3% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 大井3R 7着/7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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 21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 4.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
4	アカノヘヤ	藤本現（大井）	実4.2	B△ A▲勝率9% EV-62% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/13 大井2R 7着/9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 7.0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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -62% ※ 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	ロヴァニエミ	櫻井光（川崎）	実57.6	B× A×勝率1% EV-54% 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 07/23 大井3R 9着/11頭+4.0秒 06/29 大井3R 8着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) × 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 0.8% / 期待値 -54% ※ 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	クルジェムゲーム	笹川翼（大井）	実3.6	B🌟◎ A○勝率20% EV-26% 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 07/20 大井4R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.8% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 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。
7	ダスマパーティ	田中洸（大井）	実100.4	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 08/15 大井3R 7着/9頭+4.1秒 07/20 大井4R 9着/10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 8.0着 (不振) △ 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 11位 / 勝率 0.7% / 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。
8	ユウユウプロースト	高橋優（大井）	実99.1	B× A▽勝率1% 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 08/15 大井3R 8着/9頭+4.5秒 07/23 大井3R 10着/11頭+4.2秒 06/29 大井4R 9着/9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 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 0.7% / 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。
9	ユウユウザローズ逃げ	杉山海（大井）	実44.2	B× A▽勝率3% 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 08/15 大井3R 9着/9頭+5.7秒 07/23 大井3R 8着/11頭+3.7秒 06/30 大井1R 8着/11頭+0.0秒 06/09 大井3R 9着/10頭+0.0秒 05/18 大井3R 6着/7頭+5.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 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 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 8位 / 勝率 2.5% / 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。
10	モーモールーツ	石川駿（大井）	実38.7	B× A△勝率3% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/15 大井3R 5着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 9着/9頭+0.0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 7.0着 (不振) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 +24% ※ 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	タワーコンサート	吉井章（大井）	実2.1	B○ A🌟◎勝率48% EV+0% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/20 大井4R 7着/10頭+5.0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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.9% / 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。

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 ○

クルジェムゲーム

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+187%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎11タワーコンサート

2.1倍

EV -70%

▲A:▽3クシコス

49.4倍

EV +117%

出走馬全11頭

◎A:○6

クルジェムゲーム

笹川翼（大井）

3.6倍

+187%

›

○A:◎11

タワーコンサート

吉井章（大井）

2.1倍

-70%

›

▲A:▽3

クシコス

ゴンサ（船橋）

49.4倍

+117%

›

△A:▲4

アカノヘヤ

藤本現（大井）

4.2倍

-94%

›

△A:△1

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

9.2倍

-99%

›

△A:△2

ソレイユダーム

西啓太（大井）

18.3倍

-98%

›

×A:△10

モーモールーツ

石川駿（大井）

38.7倍

-95%

›

×A:▽9

ユウユウザローズ

杉山海（大井）

44.2倍

-99%

›

×A:×5

ロヴァニエミ

櫻井光（川崎）

57.6倍

-99%

›

×A:▽8

ユウユウプロースト

高橋優（大井）

99.1倍

-99%

›

×A:▽7

ダスマパーティ

田中洸（大井）

100.4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

両モデルとも見送り

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェスティヴバディ	達城龍（大井）	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井4R 8着/8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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ソレイユダーム	西啓太（大井）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/15 大井3R 6着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 7着/9頭+5.0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 6.5着 ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	クシコス	ゴンサ（船橋）	実49.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 大井3R 7着/7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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (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。
4	アカノヘヤ	藤本現（大井）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/13 大井2R 7着/9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 7.0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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ロヴァニエミ	櫻井光（川崎）	実57.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 07/23 大井3R 9着/11頭+4.0秒 06/29 大井3R 8着/8頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	クルジェムゲーム	笹川翼（大井）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/20 大井4R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	ダスマパーティ	田中洸（大井）	実100.4	▽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 08/15 大井3R 7着/9頭+4.1秒 07/20 大井4R 9着/10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 8.0着 (不振) △ 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) -29% (オッズ過剰評価) 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。
8	ユウユウプロースト	高橋優（大井）	実99.1	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/15 大井3R 8着/9頭+4.5秒 07/23 大井3R 10着/11頭+4.2秒 06/29 大井4R 9着/9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) 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。
9	ユウユウザローズ逃げ	杉山海（大井）	実44.2	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/15 大井3R 9着/9頭+5.7秒 07/23 大井3R 8着/11頭+3.7秒 06/30 大井1R 8着/11頭+0.0秒 06/09 大井3R 9着/10頭+0.0秒 05/18 大井3R 6着/7頭+5.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 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 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
10	モーモールーツ	石川駿（大井）	実38.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/15 大井3R 5着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 9着/9頭+0.0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 7.0着 (不振) ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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。
11	タワーコンサート	吉井章（大井）	実2.1	🌟◎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 07/20 大井4R 7着/10頭+5.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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

タワーコンサート

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6クルジェムゲーム

3.6倍

EV -26%

▲4アカノヘヤ

4.2倍

EV -62%

出走馬全11頭

◎11

タワーコンサート

吉井章（大井）

2.1倍

+0%

›

○6

クルジェムゲーム

笹川翼（大井）

3.6倍

-26%

›

▲4

アカノヘヤ

藤本現（大井）

4.2倍

-62%

›

△1

フェスティヴバディ

達城龍（大井）

9.2倍

-29%

›

△2

ソレイユダーム

西啓太（大井）

18.3倍

-23%

›

△10

モーモールーツ

石川駿（大井）

38.7倍

+24%

›

▽3

クシコス

ゴンサ（船橋）

49.4倍

+44%

›

▽9

ユウユウザローズ

杉山海（大井）

44.2倍

+12%

›

×5

ロヴァニエミ

櫻井光（川崎）

57.6倍

-54%

›

▽8

ユウユウプロースト

高橋優（大井）

99.1倍

-29%

›

▽7

ダスマパーティ

田中洸（大井）

100.4倍

-28%

›

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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

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