大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーニングダリア	佐藤翔（JRA）	実39.1	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -51% ※ 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	ラウターユーベル	小林脩（JRA）	実16.6	B× A×勝率3% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋7R 5着/10頭+0.8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 5.0着 △ ローテーション 118日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 6.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -57% ※ 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	ルールオーヴァー推奨	本田重（船橋）	実15.6	B○ A△勝率6% EV-4% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+89%の中穴候補（騎手は近50戦勝率24%と好調）
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 24% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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。
4	サクセスゴールド	矢野貴（大井）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV+20% 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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.4% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.7% / 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。
5	ハオカノア	笹川翼（大井）	実4.4	B▲ A○勝率16% EV-30% 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 5 ◎ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 期待値 -31% ※ 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	リリーサンダー	野畑凌（川崎）	実4.6	B△ A▲勝率12% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 期待値 -44% ※ 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	ブラッククラウズ	藤田凌（大井）	実35.5	B× A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -25% ※ 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	フジパールマン	杉山海（大井）	実42.3	B× A×勝率1% EV-57% 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4R 4着/8頭 07/24 大井4R 6着/11頭+0.8秒 06/09 大井1R 1着/9頭 05/21 大井3R 6着/16頭 04/28 大井3R 4着/14頭+1.9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 11走で勝率 9% ○ 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 12位 / 勝率 1.0% / 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	トビーンズ	千田洋（大井）	実158.1	B× A▽勝率1% EV0% 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7R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井9R 8着/8頭 07/02 大井3R 3着/8頭 06/10 大井3R 3着/11頭+4.0秒 05/21 大井1R 4着/11頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 -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	ムサシタルマエ追込	達城龍（大井）	実17.1	B△ A△勝率5% EV-7% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井6R 1着/11頭勝利 07/22 大井8R 6着/11頭+1.6秒 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -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。
11	ドリームミヤギ逃げ	西啓太（大井）	実6.9	B△ A△勝率8% EV-45% 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2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/20 大井9R 3着/8頭+2.0秒 05/22 大井10R 2着/8頭 04/17 大井2R 2着/11頭+0.0秒 03/24 大井3R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 5着/13頭+1.6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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -46% ※ 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	ノンフィクション追込	吉井章（大井）	実58.1	B× A▽勝率1% EV-33% 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 08/15 大井4R 5着/8頭 03/09 大井11R 5着/10頭+2.2秒 02/20 大井2R 1着/12頭勝利 01/29 大井4R 6着/12頭+1.2秒 01/14 大井4R 3着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
13	マイトリックスター	ゴンサ（船橋）	実21.9	B× A×勝率2% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 1.7% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -51% ※ 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 ◎

サクセスゴールド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3ルールオーヴァー

15.6倍

EV +89%

▲A:○5ハオカノア

4.4倍

EV -47%

出走馬全13頭

◎A:◎4

サクセスゴールド

矢野貴（大井）

2.9倍

+75%

›

○A:△3

ルールオーヴァー

本田重（船橋）

15.6倍

+89%

›

▲A:○5

ハオカノア

笹川翼（大井）

4.4倍

-47%

›

△A:△11

ドリームミヤギ

西啓太（大井）

6.9倍

-64%

›

△A:△10

ムサシタルマエ

達城龍（大井）

17.1倍

-53%

›

△A:▲6

リリーサンダー

野畑凌（川崎）

4.6倍

-87%

›

×A:×13

マイトリックスター

ゴンサ（船橋）

21.9倍

-61%

›

×A:×2

ラウターユーベル

小林脩（JRA）

16.6倍

-84%

›

×A:▽7

ブラッククラウズ

藤田凌（大井）

35.5倍

-67%

›

×A:×1

モーニングダリア

佐藤翔（JRA）

39.1倍

-64%

›

×A:▽12

ノンフィクション

吉井章（大井）

58.1倍

-73%

›

×A:×8

フジパールマン

杉山海（大井）

42.3倍

-99%

›

×A:▽9

トビーンズ

千田洋（大井）

158.1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 3 ルールオーヴァー ¥100 実15.6倍期待値 +89% ❌不的中11着単勝 15.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーニングダリア	佐藤翔（JRA）	実39.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	ラウターユーベル	小林脩（JRA）	実16.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/07 船橋7R 5着/10頭+0.8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 5.0着 △ ローテーション 118日休養明け × 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 2.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
3	ルールオーヴァー推奨	本田重（船橋）	実15.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率24%と好調）
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 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
4	サクセスゴールド	矢野貴（大井）	実2.9	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.7% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	ハオカノア	笹川翼（大井）	実4.4	○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 5 ◎ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	リリーサンダー	野畑凌（川崎）	実4.6	▲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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ブラッククラウズ	藤田凌（大井）	実35.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	フジパールマン	杉山海（大井）	実42.3	×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 08/15 大井4R 4着/8頭 07/24 大井4R 6着/11頭+0.8秒 06/09 大井1R 1着/9頭 05/21 大井3R 6着/16頭 04/28 大井3R 4着/14頭+1.9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 11走で勝率 9% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	トビーンズ	千田洋（大井）	実158.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/17 大井7R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井9R 8着/8頭 07/02 大井3R 3着/8頭 06/10 大井3R 3着/11頭+4.0秒 05/21 大井1R 4着/11頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -0% (オッズ過剰評価) 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。
10	ムサシタルマエ追込	達城龍（大井）	実17.1	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井6R 1着/11頭勝利 07/22 大井8R 6着/11頭+1.6秒 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ドリームミヤギ逃げ	西啓太（大井）	実6.9	△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2.3着と安定／前走3着）
前5走 07/20 大井9R 3着/8頭+2.0秒 05/22 大井10R 2着/8頭 04/17 大井2R 2着/11頭+0.0秒 03/24 大井3R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 5着/13頭+1.6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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	ノンフィクション追込	吉井章（大井）	実58.1	▽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 08/15 大井4R 5着/8頭 03/09 大井11R 5着/10頭+2.2秒 02/20 大井2R 1着/12頭勝利 01/29 大井4R 6着/12頭+1.2秒 01/14 大井4R 3着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
13	マイトリックスター	ゴンサ（船橋）	実21.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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

サクセスゴールド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ハオカノア

4.4倍

EV -30%

▲6リリーサンダー

4.6倍

EV -44%

出走馬全13頭

◎4

サクセスゴールド

矢野貴（大井）

2.9倍

+20%

›

○5

ハオカノア

笹川翼（大井）

4.4倍

-30%

›

▲6

リリーサンダー

野畑凌（川崎）

4.6倍

-44%

›

△11

ドリームミヤギ

西啓太（大井）

6.9倍

-45%

›

△3

ルールオーヴァー

本田重（船橋）

15.6倍

-4%

›

△10

ムサシタルマエ

達城龍（大井）

17.1倍

-7%

›

×2

ラウターユーベル

小林脩（JRA）

16.6倍

-56%

›

×13

マイトリックスター

ゴンサ（船橋）

21.9倍

-50%

›

▽7

ブラッククラウズ

藤田凌（大井）

35.5倍

-24%

›

×1

モーニングダリア

佐藤翔（JRA）

39.1倍

-51%

›

▽12

ノンフィクション

吉井章（大井）

58.1倍

-33%

›

×8

フジパールマン

杉山海（大井）

42.3倍

-57%

›

▽9

トビーンズ

千田洋（大井）

158.1倍

›

💡 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 3 ルールオーヴァー ¥100 実15.6倍期待値 -4% ❌不的中11着単勝 15.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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