大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスミン	佐野遥（川崎）	実8.8	B△ A△勝率4% EV-64% 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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/14 大井5R 3着/3頭 07/20 大井10R 3着/14頭 07/02 大井8R 6着/13頭 06/11 大井9R 8着/14頭 05/20 大井10R 2着/12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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 期待値 -64% ※ 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	ストライクルックス自在	西優哉（大井）	実15.0	B△ A×勝率3% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 08/14 大井4R 3着/12頭+0.2秒 03/13 大井6R 13着/14頭+2.7秒 02/20 大井9R 10着/15頭+1.8秒 01/27 大井10R 10着/15頭+1.7秒 01/15 大井7R 3着/10頭+1.0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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
3	スターメイデン	西啓太（大井）	実3.6	B🌟◎ A○勝率20% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +239% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 94.4% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.0% / 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	ハヴィティペイ自在	本村直（大井）	実247.4	B× A▽勝率0% EV-17% 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 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4秒 04/14 大井4R 10着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 82走で勝率 1% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.3% / 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	シストロン	東原悠（大井）	実219.0	B× A▽勝率0% EV-18% 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8R 11着/13頭+2.8秒 07/22 大井7R 10着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 14着/14頭 06/12 大井6R 8着/12頭 05/22 大井6R 12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戦の調子平均 11.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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 13位 / 勝率 0.4% / 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。
6	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	実46.0	B× A×勝率1% EV-51% 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10R 9着/12頭+2.3秒 07/22 大井7R 9着/13頭+1.3秒 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -52% ※ 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	マイフェアレディ先行	中山遥（浦和）	実44.3	B× A▽勝率3% EV+11% 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4R 6着/12頭+1.7秒 07/21 大井7R 9着/13頭+1.7秒 07/03 大井8R 13着/13頭+4.0秒 06/09 大井5R 1着/11頭 05/19 大井5R 11着/14頭+2.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +12% ※ 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	エスケイイーグル	藤本現（大井）	実4.9	B○ A▲勝率15% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井5R 1着/3頭 07/20 大井10R 5着/14頭 07/02 大井8R 5着/13頭 06/11 大井9R 5着/14頭 05/19 大井5R 4着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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。
9	チェイスザファイア	高橋優（大井）	実9.1	B△ A△勝率6% EV-48% 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23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/14 大井5R 2着/3頭 07/21 大井7R 10着/13頭+1.7秒 07/02 大井8R 7着/13頭 06/11 大井9R 7着/14頭+0.0秒 05/20 大井10R 3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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 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。
10	リコーグロック逃げ	町田直（川崎）	実14.6	B× A△勝率4% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯15走で勝率27%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/14 大井4R 10着/12頭+2.7秒 07/22 大井7R 12着/13頭+2.1秒 11/11 園田11R 7着/12頭+1.6秒 10/22 園田10R 7着/10頭+1.6秒 09/24 園田9R 1着/12頭勝利
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 9.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 期待値 -43% ※ 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	ブレスト	横川怜（大井）	実210.2	B× A▽勝率0% EV-48% 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10R 13着/14頭+4.3秒 07/21 大井10R 11着/14頭+2.5秒 07/02 大井9R 10着/10頭 06/10 大井6R 9着/10頭+3.0秒 05/19 大井9R 11着/11頭+3.8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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 15位 / 勝率 0.2% / 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。
12	トサノオウマサン	小野俊（大井）	実40.5	B× A×勝率1% EV-55% 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 07/21 大井7R 6着/13頭+1.4秒 07/02 大井8R 2着/13頭+1.0秒 06/11 大井8R 7着/13頭 05/20 大井8R 10着/11頭 04/29 大井5R 9着/11頭+1.7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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 10位 / 勝率 1.1% / 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。
13	レディヴィクトリア先行	杉山海（大井）	実64.9	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3R 7着/13頭+1.1秒 07/21 大井6R 6着/13頭+1.0秒 07/01 大井4R 9着/14頭 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 59走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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 9位 / 勝率 1.2% / 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。
14	ブラボーキングダム追込	安藤洋（大井）	実3.3	B▲ A🌟◎勝率41% EV+34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/21 大井7R 3着/13頭+1.1秒 07/01 大井5R 1着/14頭 03/14 大井6R 11着/14頭+2.2秒 02/21 大井9R 8着/14頭+1.0秒 01/31 大井12R 4着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.3% (オッズ暗示: 30.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.7% / 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。
15	ヤマノリッチ	江里裕（大井）	実86.3	B× A▽勝率1% EV-14% 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7R 10着/11頭+4.1秒 07/22 大井6R 10着/14頭+1.3秒 07/03 大井8R 7着/13頭 06/12 大井5R 2着/14頭 05/21 大井9R 7着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 -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。

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 ○

スターメイデン

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+239%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8エスケイイーグル

4.9倍

EV -85%

▲A:◎14ブラボーキングダム

3.3倍

EV -95%

出走馬全15頭

◎A:○3

スターメイデン

西啓太（大井）

3.6倍

+239%

›

○A:▲8

エスケイイーグル

藤本現（大井）

4.9倍

-85%

›

▲A:◎14

ブラボーキングダム

安藤洋（大井）

3.3倍

-95%

›

△A:△1

ジャスミン

佐野遥（川崎）

8.8倍

-96%

›

△A:×2

ストライクルックス

西優哉（大井）

15.0倍

-93%

›

△A:△9

チェイスザファイア

高橋優（大井）

9.1倍

-97%

›

×A:△10

リコーグロック

町田直（川崎）

14.6倍

-98%

›

×A:▽7

マイフェアレディ

中山遥（浦和）

44.3倍

-95%

›

×A:×12

トサノオウマサン

小野俊（大井）

40.5倍

-99%

›

×A:×6

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

46.0倍

-99%

›

×A:▽13

レディヴィクトリア

杉山海（大井）

64.9倍

-99%

›

×A:▽15

ヤマノリッチ

江里裕（大井）

86.3倍

-99%

›

×A:▽11

ブレスト

横川怜（大井）

210.2倍

-99%

›

×A:▽5

シストロン

東原悠（大井）

219.0倍

-99%

›

×A:▽4

ハヴィティペイ

本村直（大井）

247.4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

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスミン	佐野遥（川崎）	実8.8	△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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/14 大井5R 3着/3頭 07/20 大井10R 3着/14頭 07/02 大井8R 6着/13頭 06/11 大井9R 8着/14頭 05/20 大井10R 2着/12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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
2	ストライクルックス自在	西優哉（大井）	実15.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 08/14 大井4R 3着/12頭+0.2秒 03/13 大井6R 13着/14頭+2.7秒 02/20 大井9R 10着/15頭+1.8秒 01/27 大井10R 10着/15頭+1.7秒 01/15 大井7R 3着/10頭+1.0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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
3	スターメイデン	西啓太（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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.0% (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。
4	ハヴィティペイ自在	本村直（大井）	実247.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場82走で勝率1%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4秒 04/14 大井4R 10着/12頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 82走で勝率 1% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (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。
5	シストロン	東原悠（大井）	実219.0	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/17 大井8R 11着/13頭+2.8秒 07/22 大井7R 10着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 14着/14頭 06/12 大井6R 8着/12頭 05/22 大井6R 12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戦の調子平均 11.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	実46.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/17 大井10R 9着/12頭+2.3秒 07/22 大井7R 9着/13頭+1.3秒 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	マイフェアレディ先行	中山遥（浦和）	実44.3	▽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4R 6着/12頭+1.7秒 07/21 大井7R 9着/13頭+1.7秒 07/03 大井8R 13着/13頭+4.0秒 06/09 大井5R 1着/11頭 05/19 大井5R 11着/14頭+2.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +11% (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。
8	エスケイイーグル	藤本現（大井）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井5R 1着/3頭 07/20 大井10R 5着/14頭 07/02 大井8R 5着/13頭 06/11 大井9R 5着/14頭 05/19 大井5R 4着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
9	チェイスザファイア	高橋優（大井）	実9.1	△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23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/14 大井5R 2着/3頭 07/21 大井7R 10着/13頭+1.7秒 07/02 大井8R 7着/13頭 06/11 大井9R 7着/14頭+0.0秒 05/20 大井10R 3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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
10	リコーグロック逃げ	町田直（川崎）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯15走で勝率27%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/14 大井4R 10着/12頭+2.7秒 07/22 大井7R 12着/13頭+2.1秒 11/11 園田11R 7着/12頭+1.6秒 10/22 園田10R 7着/10頭+1.6秒 09/24 園田9R 1着/12頭勝利
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 9.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
11	ブレスト	横川怜（大井）	実210.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/15 大井10R 13着/14頭+4.3秒 07/21 大井10R 11着/14頭+2.5秒 07/02 大井9R 10着/10頭 06/10 大井6R 9着/10頭+3.0秒 05/19 大井9R 11着/11頭+3.8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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
12	トサノオウマサン	小野俊（大井）	実40.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/21 大井7R 6着/13頭+1.4秒 07/02 大井8R 2着/13頭+1.0秒 06/11 大井8R 7着/13頭 05/20 大井8R 10着/11頭 04/29 大井5R 9着/11頭+1.7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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し × 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 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
13	レディヴィクトリア先行	杉山海（大井）	実64.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/14 大井3R 7着/13頭+1.1秒 07/21 大井6R 6着/13頭+1.0秒 07/01 大井4R 9着/14頭 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 59走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
14	ブラボーキングダム追込	安藤洋（大井）	実3.3	🌟◎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8走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/21 大井7R 3着/13頭+1.1秒 07/01 大井5R 1着/14頭 03/14 大井6R 11着/14頭+2.2秒 02/21 大井9R 8着/14頭+1.0秒 01/31 大井12R 4着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ヤマノリッチ	江里裕（大井）	実86.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場63走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/12 大井7R 10着/11頭+4.1秒 07/22 大井6R 10着/14頭+1.3秒 07/03 大井8R 7着/13頭 06/12 大井5R 2着/14頭 05/21 大井9R 7着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブラボーキングダム

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

3.3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

○3スターメイデン

3.6倍

EV -28%

▲8エスケイイーグル

4.9倍

EV -27%

出走馬全15頭

◎14

ブラボーキングダム

安藤洋（大井）

3.3倍

+34%

›

○3

スターメイデン

西啓太（大井）

3.6倍

-28%

›

▲8

エスケイイーグル

藤本現（大井）

4.9倍

-27%

›

△9

チェイスザファイア

高橋優（大井）

9.1倍

-48%

›

△1

ジャスミン

佐野遥（川崎）

8.8倍

-64%

›

△10

リコーグロック

町田直（川崎）

14.6倍

-43%

›

×2

ストライクルックス

西優哉（大井）

15.0倍

-55%

›

▽7

マイフェアレディ

中山遥（浦和）

44.3倍

+11%

›

▽13

レディヴィクトリア

杉山海（大井）

64.9倍

-21%

›

×12

トサノオウマサン

小野俊（大井）

40.5倍

-55%

›

×6

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

46.0倍

-51%

›

▽15

ヤマノリッチ

江里裕（大井）

86.3倍

-14%

›

▽5

シストロン

東原悠（大井）

219.0倍

-18%

›

▽4

ハヴィティペイ

本村直（大井）

247.4倍

-17%

›

▽11

ブレスト

横川怜（大井）

210.2倍

-48%

›

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