大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンセイスコピオン自在	笹川翼（大井）	実1.3	B🌟◎ A×勝率30% EV-61% 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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 大井7R 1着/11頭勝利 07/22 大井5R 1着/11頭勝利 06/29 大井7R 2着/11頭+2.0秒 05/20 大井6R 3着/12頭 04/14 大井4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 70.4% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.6% / 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。
2	ハボタン追込	千田洋（大井）	実60.9	B× A▽勝率3% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／124日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井3R 5着/9頭+0.6秒 04/17 大井4R 5着/7頭+3.0秒 03/26 大井9R 3着/7頭+1.2秒 03/13 大井7R 6着/10頭+1.9秒 02/18 大井9R 4着/11頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 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 124日休養明け × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +83% ※ 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	ビップクララ逃げ	野畑凌（川崎）	実68.5	B▲ A▽勝率3% EV+115% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 04/28 大井9R 6着/10頭+1.2秒 04/17 大井8R 4着/14頭+0.5秒 03/13 大井3R 1着/12頭勝利 02/18 大井6R 10着/16頭+1.8秒 01/27 大井10R 4着/15頭+0.8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 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +115% ※ 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	ドレインザスワンプ	西優哉（大井）	実12.9	B△ A△勝率11% EV+43% 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8R 6着/16頭+1.2秒 07/03 大井7R 3着/9頭 06/12 大井2R 4着/11頭 05/21 大井4R 4着/13頭+2.0秒 05/01 大井4R 6着/8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 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 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。
5	ナックジャスパー先行	高橋昭（大井）	実39.1	B△ A△勝率6% EV+141% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井3R 8着/13頭+1.2秒 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3秒 12/29 大井11R 4着/13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 5.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 +141% ※ 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	マオノジーニー追込	西啓太（大井）	実40.9	B× A▽勝率5% EV+97% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井6R 5着/9頭 05/20 大井9R 6着/14頭 12/26 大井8R 13着/16頭+3.0秒 12/03 大井12R 5着/16頭+0.6秒 11/19 川崎11R 10着/13頭+2.7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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +97% ※ 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	バイアホーン逃げ	藤本現（大井）	実64.6	B× A▽勝率3% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井8R 10着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5秒 10/09 大井8R 6着/11頭+0.8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 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 期待値 +83% ※ 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	スタールビーピアス追込	和田譲（大井）	実7.3	B△ A○勝率15% EV+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走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井10R 4着/9頭+1.1秒 07/03 大井7R 2着/9頭 06/11 大井5R 1着/14頭 03/12 大井5R 2着/12頭+0.7秒 02/20 大井1R 4着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 13.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.0% / 期待値 +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。
9	クインズアトリア先行	本田重（船橋）	実80.7	B× A▽勝率2% EV+55% 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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/14 大井8R 12着/16頭+2.0秒 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3秒 01/12 大井10R 2着/11頭+0.4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 9.3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 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 +55% ※ 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	ニジノカナタニ先行推奨	江里裕（大井）	実15.8	B○ A△勝率8% EV+26% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ15.8倍で期待値+183%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率23%と相性良／同馬場と相性良）
前5走 08/14 大井6R 6着/11頭+1.5秒 07/23 大井7R 1着/12頭勝利 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5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 13走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
11	サンピアノソナタ先行推奨	藤田凌（大井）	実12.5	B× A▲勝率12% EV+55% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率50%と得意／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/16 大井7R 9着/11頭+1.9秒 07/23 大井9R 5着/9頭+0.3秒 07/01 大井8R 4着/14頭 12/31 園田8R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 3着/12頭+0.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ ローテーション 17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 0.9% (オッズ暗示: 8.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
12	サントグラール追込	本橋孝（船橋）	実106.5	B× A▽勝率1% EV+19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井4R 9着/12頭+2.3秒 04/16 大井5R 8着/14頭+2.9秒 03/24 大井8R 3着/12頭+0.7秒 03/13 大井3R 7着/12頭+0.8秒 02/18 大井6R 6着/16頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 +19% ※ 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	ニンリル差し	谷内貫（大井）	実110.4	B× A▽勝率1% EV-4% 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8R 7着/16頭+1.4秒 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 13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) ○ 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 13位 / 勝率 0.9% / 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。

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 ×

ナンセイスコピオン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ニジノカナタニ

15.8倍

EV +183%

▲A:▽3ビップクララ

68.5倍

EV +313%

出走馬全13頭

◎A:×1

ナンセイスコピオン

笹川翼（大井）

1.3倍

-8%

›

○A:△10

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

15.8倍

+183%

›

▲A:▽3

ビップクララ

野畑凌（川崎）

68.5倍

+313%

›

△A:○8

スタールビーピアス

和田譲（大井）

7.3倍

-89%

›

△A:△4

ドレインザスワンプ

西優哉（大井）

12.9倍

-82%

›

△A:△5

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

39.1倍

-45%

›

×A:▲11

サンピアノソナタ

藤田凌（大井）

12.5倍

-89%

›

×A:▽9

クインズアトリア

本田重（船橋）

80.7倍

-81%

›

×A:▽12

サントグラール

本橋孝（船橋）

106.5倍

-75%

›

×A:▽6

マオノジーニー

西啓太（大井）

40.9倍

-98%

›

×A:▽2

ハボタン

千田洋（大井）

60.9倍

-97%

›

×A:▽7

バイアホーン

藤本現（大井）

64.6倍

-97%

›

×A:▽13

ニンリル

谷内貫（大井）

110.4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

A. 市場込みモデル

単勝 11 サンピアノソナタ ¥100 実12.5倍期待値 -89% ❌不的中10着単勝 12.5倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ニジノカナタニ ¥300 実15.8倍期待値 +184% ❌不的中12着単勝 15.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンセイスコピオン自在	笹川翼（大井）	実1.3	×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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 大井7R 1着/11頭勝利 07/22 大井5R 1着/11頭勝利 06/29 大井7R 2着/11頭+2.0秒 05/20 大井6R 3着/12頭 04/14 大井4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ハボタン追込	千田洋（大井）	実60.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／124日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井3R 5着/9頭+0.6秒 04/17 大井4R 5着/7頭+3.0秒 03/26 大井9R 3着/7頭+1.2秒 03/13 大井7R 6着/10頭+1.9秒 02/18 大井9R 4着/11頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 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 124日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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	ビップクララ逃げ	野畑凌（川崎）	実68.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 04/28 大井9R 6着/10頭+1.2秒 04/17 大井8R 4着/14頭+0.5秒 03/13 大井3R 1着/12頭勝利 02/18 大井6R 10着/16頭+1.8秒 01/27 大井10R 4着/15頭+0.8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 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
4	ドレインザスワンプ	西優哉（大井）	実12.9	△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8R 6着/16頭+1.2秒 07/03 大井7R 3着/9頭 06/12 大井2R 4着/11頭 05/21 大井4R 4着/13頭+2.0秒 05/01 大井4R 6着/8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 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ナックジャスパー先行	高橋昭（大井）	実39.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井3R 8着/13頭+1.2秒 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3秒 12/29 大井11R 4着/13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 5.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	マオノジーニー追込	西啓太（大井）	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井6R 5着/9頭 05/20 大井9R 6着/14頭 12/26 大井8R 13着/16頭+3.0秒 12/03 大井12R 5着/16頭+0.6秒 11/19 川崎11R 10着/13頭+2.7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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
7	バイアホーン逃げ	藤本現（大井）	実64.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井8R 10着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5秒 10/09 大井8R 6着/11頭+0.8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 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.8% (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。
8	スタールビーピアス追込	和田譲（大井）	実7.3	○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5走 07/22 大井10R 4着/9頭+1.1秒 07/03 大井7R 2着/9頭 06/11 大井5R 1着/14頭 03/12 大井5R 2着/12頭+0.7秒 02/20 大井1R 4着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
9	クインズアトリア先行	本田重（船橋）	実80.7	▽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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/14 大井8R 12着/16頭+2.0秒 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3秒 01/12 大井10R 2着/11頭+0.4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 9.3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 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	ニジノカナタニ先行推奨	江里裕（大井）	実15.8	△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／当競馬場で勝率23%と相性良／同馬場と相性良）
前5走 08/14 大井6R 6着/11頭+1.5秒 07/23 大井7R 1着/12頭勝利 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5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 13走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
11	サンピアノソナタ先行推奨	藤田凌（大井）	実12.5	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率50%と得意／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/16 大井7R 9着/11頭+1.9秒 07/23 大井9R 5着/9頭+0.3秒 07/01 大井8R 4着/14頭 12/31 園田8R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 3着/12頭+0.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
12	サントグラール追込	本橋孝（船橋）	実106.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井4R 9着/12頭+2.3秒 04/16 大井5R 8着/14頭+2.9秒 03/24 大井8R 3着/12頭+0.7秒 03/13 大井3R 7着/12頭+0.8秒 02/18 大井6R 6着/16頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
13	ニンリル差し	谷内貫（大井）	実110.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井8R 7着/16頭+1.4秒 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 13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) ○ 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 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナンセイスコピオン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8スタールビーピアス

7.3倍

EV +9%

▲11サンピアノソナタ

12.5倍

EV +55%

出走馬全13頭

×1

ナンセイスコピオン

笹川翼（大井）

1.3倍

-61%

›

○8

スタールビーピアス

和田譲（大井）

7.3倍

+9%

›

▲11

サンピアノソナタ

藤田凌（大井）

12.5倍

+55%

›

△4

ドレインザスワンプ

西優哉（大井）

12.9倍

+43%

›

△10

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

15.8倍

+26%

›

△5

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

39.1倍

+141%

›

▽6

マオノジーニー

西啓太（大井）

40.9倍

+97%

›

▽3

ビップクララ

野畑凌（川崎）

68.5倍

+115%

›

▽2

ハボタン

千田洋（大井）

60.9倍

+82%

›

▽7

バイアホーン

藤本現（大井）

64.6倍

+82%

›

▽9

クインズアトリア

本田重（船橋）

80.7倍

+55%

›

▽12

サントグラール

本橋孝（船橋）

106.5倍

+19%

›

▽13

ニンリル

谷内貫（大井）

110.4倍

-4%

›

💡 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

単勝 11 サンピアノソナタ ¥100 実12.5倍期待値 +56% ❌不的中10着単勝 12.5倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ニジノカナタニ ¥300 実15.8倍期待値 +26% ❌不的中12着単勝 15.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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