大井 11R 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

11R 大井競馬場アフター５スター賞３上オープン重賞ダ1200m ダート1200m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユスティニアン逃げ	藤本現（大井）	実467.9	B× A▽勝率1% EV+141% 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9R 9着/11頭+1.5秒 07/02 大井11R 9着/10頭+2.0秒 04/29 大井7R 4着/8頭+1.9秒 03/11 大井7R 7着/7頭+1.7秒 02/16 大井11R 14着/16頭+2.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 15位 / 勝率 0.5% / 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。
2	ティアラフォーカス逃げ	町田直（川崎）	実255.8	B× A▽勝率1% EV+194% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率33%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/06 船橋11R 10着/14頭+1.3秒 05/12 川崎11R 4着/12頭+1.4秒 03/10 大井11R 14着/16頭+2.6秒 03/02 川崎11R 3着/9頭+0.6秒 01/14 大井11R 4着/11頭+1.3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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ○ 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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 +194% ※ 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	ティントレット逃げ	矢野貴（大井）	実2.0	B△ A○勝率23% EV-53% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 04/15 大井11R 2着/14頭+0.2秒 01/14 大井11R 1着/11頭勝利 12/23 浦和11R 12着/13頭+3.5秒 09/23 浦和11R 5着/12頭+1.2秒 07/16 大井11R 10着/13頭+2.2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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 50.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.2% / 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。
4	フルム自在推奨	和田譲（大井）	実5.7	B🌟◎ A▲勝率14% EV-20% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率65% × オッズ5.7倍で期待値+269%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/12 大井9R 2着/11頭+0.1秒 06/11 大井11R 1着/12頭 05/27 浦和11R 4着/13頭 04/28 大井11R 2着/16頭+0.4秒 03/26 大井11R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +269% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 64.8% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 期待値 -20% ※ 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	フリーダム先行	達城龍（大井）	実87.3	B× A▽勝率2% EV+45% 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33%と適性高）
前5走 08/06 船橋11R 4着/14頭+0.5秒 05/12 川崎11R 3着/12頭+0.9秒 04/22 浦和11R 8着/13頭+0.7秒 03/19 浦和10R 2着/13頭+0.0秒 03/02 川崎11R 5着/9頭+0.7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 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27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 0.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。
6	ファーンヒル逃げ	笹川翼（大井）	実8.8	B▲ A△勝率7% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 船橋11R 12着/14頭+1.8秒 04/15 大井11R 7着/14頭+1.3秒 11/03 船橋10R 1着/14頭勝利 09/03 大井11R 1着/16頭勝利 07/30 船橋11R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 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。
7	ブルーメンガルテン	中山遥（浦和）	実69.6	B× A▽勝率2% EV+44% 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 06/30 大井11R 16着/16頭 06/04 船橋11R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 16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 10位 / 勝率 2.1% / 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。
8	マスターオブライフ逃げ	御神訓（大井）	実3.9	B○ A◎勝率26% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率60%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 07/23 大井11R 1着/10頭勝利 04/29 大井12R 1着/16頭勝利 09/19 大井12R 2着/16頭+0.3秒 07/16 大井12R 2着/12頭+0.0秒 07/03 大井9R 6着/12頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 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。
9	プライルード自在	ゴンサ（船橋）	実32.7	B× A△勝率4% EV+45% 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 05/12 川崎11R 2着/12頭+0.9秒 03/02 川崎11R 1着/9頭勝利 12/10 船橋11R 14着/14頭+2.2秒 10/14 川崎11R 3着/11頭+0.4秒 07/30 船橋11R 9着/14頭+1.5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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け × 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 6位 / 勝率 4.5% / 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。
10	シーサーペント自在	山中悠（船橋）	実304.3	B× A▽勝率1% EV+218% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率36%／前走3着）
前5走 07/15 浦和11R 3着/8頭 06/11 大井11R 10着/12頭 02/05 川崎8R 4着/5頭+0.5秒 01/03 川崎11R 9着/11頭+4.2秒 12/23 浦和11R 6着/13頭+1.1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 5.7着 ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 +219% ※ 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	ドリームビリーバー自在	吉井章（大井）	実54.5	B× A▽勝率2% 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 08/12 大井9R 4着/11頭+0.2秒 07/02 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/11 大井11R 8着/12頭 04/28 大井11R 4着/16頭+1.8秒 04/15 大井11R 11着/14頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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 9位 / 勝率 2.4% / 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。
12	マックス逃げ	安藤洋（大井）	実188.0	B× A▽勝率1% EV+125% 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9R 10着/11頭+1.5秒 03/26 大井11R 10着/13頭+1.2秒 11/03 船橋10R 9着/14頭+1.0秒 10/09 大井11R 5着/15頭+1.6秒 09/03 大井11R 4着/16頭+1.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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 1.2% / 期待値 +125% ※ 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	ナスティウェザー逃げ	本田重（船橋）	実56.0	B△ A▽勝率4% EV+100% 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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井9R 6着/11頭+0.9秒 06/11 大井11R 4着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 3着/16頭+0.9秒 03/10 大井11R 16着/16頭+2.9秒 02/17 大井11R 7着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 期待値 +100% ※ 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	サンライズホーク先行	野畑凌（川崎）	実11.5	B△ A△勝率7% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（251日ぶりの実戦）
前5走 12/25 園田11R 7着/11頭+0.9秒 04/16 大井11R 2着/15頭+0.0秒 02/24 名古屋7R 2着/10頭+0.1秒 12/25 園田11R 2着/12頭+0.0秒 09/18 浦和11R 3着/7頭+0.2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 3.7着 △ ローテーション 251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 0.4% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -23% ※ 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	ザイデルバスト追込	本橋孝（船橋）	実49.9	B× A▽勝率4% EV+100% 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 08/06 船橋11R 5着/14頭+0.5秒 04/15 大井11R 10着/14頭+1.5秒 03/26 大井11R 3着/13頭+0.3秒 12/10 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 11/03 船橋10R 8着/14頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ ローテーション 27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 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 +101% ※ 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。
16	ミルトクレイモー追込	西啓太（大井）	実451.7	B× A▽勝率0% EV+101% 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9R 7着/11頭+1.4秒 06/11 大井11R 12着/12頭+5.0秒 03/10 大井11R 10着/16頭+2.4秒 02/10 船橋11R 4着/10頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 3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 16% ○ 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 16位 / 勝率 0.4% / 期待値 +101% ※ 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 ▲

フルム

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

5.7倍

AI期待値

+269%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8マスターオブライフ

3.9倍

EV -26%

▲A:△6ファーンヒル

8.8倍

EV +29%

出走馬全16頭

◎A:▲4

フルム

和田譲（大井）

5.7倍

+269%

›

○A:◎8

マスターオブライフ

御神訓（大井）

3.9倍

-26%

›

▲A:△6

ファーンヒル

笹川翼（大井）

8.8倍

+29%

›

△A:○3

ティントレット

矢野貴（大井）

2.0倍

-98%

›

△A:△14

サンライズホーク

野畑凌（川崎）

11.5倍

-95%

›

△A:▽13

ナスティウェザー

本田重（船橋）

56.0倍

-92%

›

×A:▽10

シーサーペント

山中悠（船橋）

304.3倍

-56%

›

×A:▽5

フリーダム

達城龍（大井）

87.3倍

-97%

›

×A:▽2

ティアラフォーカス

町田直（川崎）

255.8倍

-93%

›

×A:△9

プライルード

ゴンサ（船橋）

32.7倍

-99%

›

×A:▽15

ザイデルバスト

本橋孝（船橋）

49.9倍

-99%

›

×A:▽11

ドリームビリーバー

吉井章（大井）

54.5倍

-99%

›

×A:▽7

ブルーメンガルテン

中山遥（浦和）

69.6倍

-99%

›

×A:▽12

マックス

安藤洋（大井）

188.0倍

-99%

›

×A:▽16

ミルトクレイモー

西啓太（大井）

451.7倍

-99%

›

×A:▽1

ユスティニアン

藤本現（大井）

467.9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 4 フルム ¥1,400 実5.7倍期待値 +269% ❌不的中5着単勝 5.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 大井競馬場アフター５スター賞３上オープン重賞ダ1200m ダート1200m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユスティニアン逃げ	藤本現（大井）	実467.9	▽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 08/12 大井9R 9着/11頭+1.5秒 07/02 大井11R 9着/10頭+2.0秒 04/29 大井7R 4着/8頭+1.9秒 03/11 大井7R 7着/7頭+1.7秒 02/16 大井11R 14着/16頭+2.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	ティアラフォーカス逃げ	町田直（川崎）	実255.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率33%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/06 船橋11R 10着/14頭+1.3秒 05/12 川崎11R 4着/12頭+1.4秒 03/10 大井11R 14着/16頭+2.6秒 03/02 川崎11R 3着/9頭+0.6秒 01/14 大井11R 4着/11頭+1.3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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ○ 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 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	ティントレット逃げ	矢野貴（大井）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 04/15 大井11R 2着/14頭+0.2秒 01/14 大井11R 1着/11頭勝利 12/23 浦和11R 12着/13頭+3.5秒 09/23 浦和11R 5着/12頭+1.2秒 07/16 大井11R 10着/13頭+2.2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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け × 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 23.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	フルム自在推奨	和田譲（大井）	実5.7	▲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4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/12 大井9R 2着/11頭+0.1秒 06/11 大井11R 1着/12頭 05/27 浦和11R 4着/13頭 04/28 大井11R 2着/16頭+0.4秒 03/26 大井11R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	フリーダム先行	達城龍（大井）	実87.3	▽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33%と適性高）
前5走 08/06 船橋11R 4着/14頭+0.5秒 05/12 川崎11R 3着/12頭+0.9秒 04/22 浦和11R 8着/13頭+0.7秒 03/19 浦和10R 2着/13頭+0.0秒 03/02 川崎11R 5着/9頭+0.7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 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ファーンヒル逃げ	笹川翼（大井）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 船橋11R 12着/14頭+1.8秒 04/15 大井11R 7着/14頭+1.3秒 11/03 船橋10R 1着/14頭勝利 09/03 大井11R 1着/16頭勝利 07/30 船橋11R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27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 7.3% (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。
7	ブルーメンガルテン	中山遥（浦和）	実69.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／64日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井11R 16着/16頭 06/04 船橋11R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
8	マスターオブライフ逃げ	御神訓（大井）	実3.9	◎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（当競馬場10走で勝率60%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 07/23 大井11R 1着/10頭勝利 04/29 大井12R 1着/16頭勝利 09/19 大井12R 2着/16頭+0.3秒 07/16 大井12R 2着/12頭+0.0秒 07/03 大井9R 6着/12頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
9	プライルード自在	ゴンサ（船橋）	実32.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/12 川崎11R 2着/12頭+0.9秒 03/02 川崎11R 1着/9頭勝利 12/10 船橋11R 14着/14頭+2.2秒 10/14 川崎11R 3着/11頭+0.4秒 07/30 船橋11R 9着/14頭+1.5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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	シーサーペント自在	山中悠（船橋）	実304.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率36%／前走3着）
前5走 07/15 浦和11R 3着/8頭 06/11 大井11R 10着/12頭 02/05 川崎8R 4着/5頭+0.5秒 01/03 川崎11R 9着/11頭+4.2秒 12/23 浦和11R 6着/13頭+1.1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 5.7着 ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 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) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ドリームビリーバー自在	吉井章（大井）	実54.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 大井9R 4着/11頭+0.2秒 07/02 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/11 大井11R 8着/12頭 04/28 大井11R 4着/16頭+1.8秒 04/15 大井11R 11着/14頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
12	マックス逃げ	安藤洋（大井）	実188.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/12 大井9R 10着/11頭+1.5秒 03/26 大井11R 10着/13頭+1.2秒 11/03 船橋10R 9着/14頭+1.0秒 10/09 大井11R 5着/15頭+1.6秒 09/03 大井11R 4着/16頭+1.3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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
13	ナスティウェザー逃げ	本田重（船橋）	実56.0	▽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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/12 大井9R 6着/11頭+0.9秒 06/11 大井11R 4着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 3着/16頭+0.9秒 03/10 大井11R 16着/16頭+2.9秒 02/17 大井11R 7着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
14	サンライズホーク先行	野畑凌（川崎）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（251日ぶりの実戦）
前5走 12/25 園田11R 7着/11頭+0.9秒 04/16 大井11R 2着/15頭+0.0秒 02/24 名古屋7R 2着/10頭+0.1秒 12/25 園田11R 2着/12頭+0.0秒 09/18 浦和11R 3着/7頭+0.2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 3.7着 △ ローテーション 251日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
15	ザイデルバスト追込	本橋孝（船橋）	実49.9	▽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12走で勝率42%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 08/06 船橋11R 5着/14頭+0.5秒 04/15 大井11R 10着/14頭+1.5秒 03/26 大井11R 3着/13頭+0.3秒 12/10 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 11/03 船橋10R 8着/14頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
16	ミルトクレイモー追込	西啓太（大井）	実451.7	▽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9.7着と低調）
前5走 08/12 大井9R 7着/11頭+1.4秒 06/11 大井11R 12着/12頭+5.0秒 03/10 大井11R 10着/16頭+2.4秒 02/10 船橋11R 4着/10頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 3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 16% ○ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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

マスターオブライフ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ティントレット

2.0倍

EV -53%

▲4フルム

5.7倍

EV -20%

出走馬全16頭

◎8

マスターオブライフ

御神訓（大井）

3.9倍

+2%

›

○3

ティントレット

矢野貴（大井）

2.0倍

-53%

›

▲4

フルム

和田譲（大井）

5.7倍

-20%

›

△6

ファーンヒル

笹川翼（大井）

8.8倍

-36%

›

△14

サンライズホーク

野畑凌（川崎）

11.5倍

-23%

›

△9

プライルード

ゴンサ（船橋）

32.7倍

+45%

›

▽15

ザイデルバスト

本橋孝（船橋）

49.9倍

+100%

›

▽13

ナスティウェザー

本田重（船橋）

56.0倍

+100%

›

▽11

ドリームビリーバー

吉井章（大井）

54.5倍

+29%

›

▽7

ブルーメンガルテン

中山遥（浦和）

69.6倍

+44%

›

▽5

フリーダム

達城龍（大井）

87.3倍

+45%

›

▽12

マックス

安藤洋（大井）

188.0倍

+125%

›

▽2

ティアラフォーカス

町田直（川崎）

255.8倍

+194%

›

▽10

シーサーペント

山中悠（船橋）

304.3倍

+218%

›

▽1

ユスティニアン

藤本現（大井）

467.9倍

+141%

›

▽16

ミルトクレイモー

西啓太（大井）

451.7倍

+101%

›

💡 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 4 フルム ¥1,400 実5.7倍期待値 -20% ❌不的中5着単勝 5.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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