大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アウフヴィント	岡村健（船橋）	実86.0	B× A▽勝率1% EV-34% 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4R 11着/12頭+3.1秒 07/21 大井6R 5着/13頭+0.8秒 07/03 大井6R 7着/9頭 06/12 大井4R 7着/9頭 05/22 大井5R 10着/10頭+0.0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 7.7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 4走で勝ち無し ▽ 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) -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 0.8% / 期待値 -35% ※ 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	マジックタイプ追込	ゴンサ（船橋）	実62.2	B× A▽勝率2% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 大井4R 5着/12頭+0.8秒 07/21 大井7R 13着/13頭+2.2秒 07/03 大井8R 5着/13頭 01/29 大井7R 6着/14頭+0.5秒 01/15 大井7R 7着/10頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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。
3	コロラドフォンテン	杉山海（大井）	実23.0	B× A▽勝率3% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井3R 6着/13頭+0.8秒 07/21 大井6R 2着/13頭+0.4秒 07/02 大井6R 4着/12頭+1.0秒 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0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 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -34% ※ 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	エムティキング	谷内貫（大井）	実4.0	B△ A◎勝率21% EV-16% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/14 大井3R 2着/13頭+0.0秒 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 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戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.8% / 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。
5	ゴーディアンノット	安藤洋（大井）	実11.0	B△ A△勝率5% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -48% ※ 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	エキゾチックガール	本田重（船橋）	実27.3	B× A▽勝率3% EV-29% 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5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井7R 5着/11頭+2.4秒 07/22 大井6R 6着/14頭+0.9秒 06/29 大井7R 5着/11頭 06/11 大井8R 3着/13頭 05/20 大井6R 12着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 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。
7	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実121.6	B× A▽勝率1% EV-20% 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 07/22 大井6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し × 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 -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。
8	ペイシャキセキ	笹川翼（大井）	実3.2	B○ A○勝率20% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/14 大井3R 3着/13頭+0.2秒 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.0% / 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。
9	ニシノコヌカアメ	西優哉（大井）	実5.5	B▲ A▲勝率17% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井6R 1着/12頭 07/24 大井1R 1着/15頭勝利 06/29 大井7R 9着/11頭 06/08 大井7R 9着/12頭 05/18 大井5R 3着/12頭+0.6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 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 期待値 -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	フェアクラウド自在	藤本現（大井）	実11.0	B△ A△勝率9% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%／前走3着）
前5走 07/21 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井9R 4着/12頭 06/11 大井6R 5着/9頭+0.0秒 01/13 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井4R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +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。
11	コーゲンマース	千田洋（大井）	実177.8	B× A▽勝率1% EV+5% 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 08/17 大井6R 10着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 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 16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 +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。
12	シルエットライド差し	新原周（川崎）	実63.9	B× A▽勝率2% EV-1% 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／124日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1秒 03/12 大井8R 5着/11頭+1.1秒 02/19 大井9R 4着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 124日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
13	ベラジオルークン先行推奨	矢野貴（大井）	実6.0	B🌟◎ A△勝率14% EV-17% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率54% × オッズ6.0倍で期待値+224%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 12/05 大井10R 7着/15頭+1.4秒 11/12 大井5R 1着/14頭勝利 10/22 大井8R 2着/14頭+1.0秒 09/09 川崎8R 5着/10頭+2.4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 271日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +224% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 54.1% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.8% / 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。
14	ジーニーキック差し	吉井章（大井）	実26.1	B× A▽勝率4% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 4着/13頭+0.5秒 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。

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

B推奨Aモデル △

ベラジオルークン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

6.0倍

AI期待値

+224%

買い目

¥1,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ペイシャキセキ

3.2倍

EV -65%

▲A:▲9ニシノコヌカアメ

5.5倍

EV -40%

出走馬全14頭

◎A:△13

ベラジオルークン

矢野貴（大井）

6.0倍

+224%

›

○A:○8

ペイシャキセキ

笹川翼（大井）

3.2倍

-65%

›

▲A:▲9

ニシノコヌカアメ

西優哉（大井）

5.5倍

-40%

›

△A:△10

フェアクラウド

藤本現（大井）

11.0倍

+19%

›

△A:◎4

エムティキング

谷内貫（大井）

4.0倍

-57%

›

△A:△5

ゴーディアンノット

安藤洋（大井）

11.0倍

-91%

›

×A:▽14

ジーニーキック

吉井章（大井）

26.1倍

-78%

›

×A:▽3

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

23.0倍

-90%

›

×A:▽6

エキゾチックガール

本田重（船橋）

27.3倍

-88%

›

×A:▽2

マジックタイプ

ゴンサ（船橋）

62.2倍

-95%

›

×A:▽12

シルエットライド

新原周（川崎）

63.9倍

-95%

›

×A:▽1

アウフヴィント

岡村健（船橋）

86.0倍

-99%

›

×A:▽7

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

121.6倍

-99%

›

×A:▽11

コーゲンマース

千田洋（大井）

177.8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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ベラジオルークン ¥1,100 実6.0倍期待値 +225% ❌不的中単勝 6.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アウフヴィント	岡村健（船橋）	実86.0	▽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4走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井4R 11着/12頭+3.1秒 07/21 大井6R 5着/13頭+0.8秒 07/03 大井6R 7着/9頭 06/12 大井4R 7着/9頭 05/22 大井5R 10着/10頭+0.0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 7.7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 4走で勝ち無し ▽ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	マジックタイプ追込	ゴンサ（船橋）	実62.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 大井4R 5着/12頭+0.8秒 07/21 大井7R 13着/13頭+2.2秒 07/03 大井8R 5着/13頭 01/29 大井7R 6着/14頭+0.5秒 01/15 大井7R 7着/10頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
3	コロラドフォンテン	杉山海（大井）	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井3R 6着/13頭+0.8秒 07/21 大井6R 2着/13頭+0.4秒 07/02 大井6R 4着/12頭+1.0秒 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0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 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	エムティキング	谷内貫（大井）	実4.0	◎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（前走2着）
前5走 08/14 大井3R 2着/13頭+0.0秒 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 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戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
5	ゴーディアンノット	安藤洋（大井）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
6	エキゾチックガール	本田重（船橋）	実27.3	▽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5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井7R 5着/11頭+2.4秒 07/22 大井6R 6着/14頭+0.9秒 06/29 大井7R 5着/11頭 06/11 大井8R 3着/13頭 05/20 大井6R 12着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
7	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実121.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ペイシャキセキ	笹川翼（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/14 大井3R 3着/13頭+0.2秒 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.0% (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。
9	ニシノコヌカアメ	西優哉（大井）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井6R 1着/12頭 07/24 大井1R 1着/15頭勝利 06/29 大井7R 9着/11頭 06/08 大井7R 9着/12頭 05/18 大井5R 3着/12頭+0.6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 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	フェアクラウド自在	藤本現（大井）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%／前走3着）
前5走 07/21 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井9R 4着/12頭 06/11 大井6R 5着/9頭+0.0秒 01/13 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井4R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	コーゲンマース	千田洋（大井）	実177.8	▽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 08/17 大井6R 10着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
12	シルエットライド差し	新原周（川崎）	実63.9	▽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／124日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1秒 03/12 大井8R 5着/11頭+1.1秒 02/19 大井9R 4着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 124日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
13	ベラジオルークン先行推奨	矢野貴（大井）	実6.0	△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3走で勝率33%と適性高／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 12/05 大井10R 7着/15頭+1.4秒 11/12 大井5R 1着/14頭勝利 10/22 大井8R 2着/14頭+1.0秒 09/09 川崎8R 5着/10頭+2.4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 271日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
14	ジーニーキック差し	吉井章（大井）	実26.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 4着/13頭+0.5秒 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エムティキング

騎手谷内貫（大井）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ペイシャキセキ

3.2倍

EV -36%

▲9ニシノコヌカアメ

5.5倍

EV -7%

出走馬全14頭

◎4

エムティキング

谷内貫（大井）

4.0倍

-16%

›

○8

ペイシャキセキ

笹川翼（大井）

3.2倍

-36%

›

▲9

ニシノコヌカアメ

西優哉（大井）

5.5倍

-7%

›

△13

ベラジオルークン

矢野貴（大井）

6.0倍

-17%

›

△10

フェアクラウド

藤本現（大井）

11.0倍

+3%

›

△5

ゴーディアンノット

安藤洋（大井）

11.0倍

-48%

›

▽14

ジーニーキック

吉井章（大井）

26.1倍

+3%

›

▽3

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

23.0倍

-34%

›

▽6

エキゾチックガール

本田重（船橋）

27.3倍

-29%

›

▽2

マジックタイプ

ゴンサ（船橋）

62.2倍

-3%

›

▽12

シルエットライド

新原周（川崎）

63.9倍

-1%

›

▽1

アウフヴィント

岡村健（船橋）

86.0倍

-34%

›

▽7

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

121.6倍

-20%

›

▽11

コーゲンマース

千田洋（大井）

177.8倍

+5%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 ベラジオルークン ¥1,100 実6.0倍期待値 -17% ❌不的中単勝 6.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項