大井 3R 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

3R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:54

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チャトラン	西優哉（大井）	実43.1	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/17 大井3R 7着/7頭+3.0秒 07/21 大井5R 3着/9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 5.0着 ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -59% ※ 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	グングン	杉山海（大井）	実6.5	B× A▲勝率11% EV-30% 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3.0着と安定／前走3着／66日ぶりの実戦）
前5走 06/29 大井3R 3着/8頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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。
3	ムサシウォリアー	中村尚（大井）	実23.7	B× A▽勝率2% EV-47% 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 07/20 大井3R 4着/7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 × 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 2.2% / 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。
4	ベルウッドスバル推奨	笹川翼（大井）	実6.9	B○ A△勝率8% EV-42% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 大井3R 3着/7頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22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 20.7% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -42% ※ 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	デンティンブリッジ	野畑凌（川崎）	実7.0	B▲ A△勝率7% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/13 大井2R 3着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -53% ※ 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	ポッドマデラ	藤田凌（大井）	実2.9	B△ A🌟◎勝率41% EV+17% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/17 大井4R 7着/8頭+2.1秒 07/21 大井4R 3着/8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 5.0着 ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.6% / 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。
7	ポケットブルー	鷹見陸（大井）	実56.1	B△ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 大井2R 3着/5頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
8	デストロイヤー差し	和田譲（大井）	実30.3	B× A▽勝率2% 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 08/16 大井3R 3着/10頭+1.8秒 07/23 大井3R 4着/11頭+1.4秒 06/30 大井1R 10着/11頭 06/09 大井3R 8着/10頭+1.0秒 05/18 大井4R 6着/7頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 8位 / 勝率 1.8% / 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。
9	ディセントラリーフ	町田直（川崎）	実13.1	B△ A△勝率4% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井2R 4着/5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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -50% ※ 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	バイナリーパルサー	藤本現（大井）	実3.4	B🌟◎ A○勝率24% EV-19% 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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/20 大井3R 3着/7頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 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。

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 ○

バイナリーパルサー

騎手藤本現（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4ベルウッドスバル

6.9倍

EV +43%

▲A:△5デンティンブリッジ

7.0倍

EV +19%

出走馬全10頭

◎A:○10

バイナリーパルサー

藤本現（大井）

3.4倍

+9%

›

○A:△4

ベルウッドスバル

笹川翼（大井）

6.9倍

+43%

›

▲A:△5

デンティンブリッジ

野畑凌（川崎）

7.0倍

+19%

›

△A:▽7

ポケットブルー

鷹見陸（大井）

56.1倍

+405%

›

△A:◎6

ポッドマデラ

藤田凌（大井）

2.9倍

-74%

›

△A:△9

ディセントラリーフ

町田直（川崎）

13.1倍

+15%

›

×A:▲2

グングン

杉山海（大井）

6.5倍

-83%

›

×A:×1

チャトラン

西優哉（大井）

43.1倍

-74%

›

×A:▽3

ムサシウォリアー

中村尚（大井）

23.7倍

-99%

›

×A:▽8

デストロイヤー

和田譲（大井）

30.3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 ベルウッドスバル ¥100 実6.9倍期待値 +43% ❌不的中10着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:54

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チャトラン	西優哉（大井）	実43.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/17 大井3R 7着/7頭+3.0秒 07/21 大井5R 3着/9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 5.0着 ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	グングン	杉山海（大井）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／66日ぶりの実戦）
前5走 06/29 大井3R 3着/8頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.7% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ムサシウォリアー	中村尚（大井）	実23.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/20 大井3R 4着/7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 × 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 2.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	ベルウッドスバル推奨	笹川翼（大井）	実6.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 大井3R 3着/7頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。
5	デンティンブリッジ	野畑凌（川崎）	実7.0	△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3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/13 大井2R 3着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
6	ポッドマデラ	藤田凌（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
前5走 08/17 大井4R 7着/8頭+2.1秒 07/21 大井4R 3着/8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 5.0着 ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.6% (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。
7	ポケットブルー	鷹見陸（大井）	実56.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 大井2R 3着/5頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (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。
8	デストロイヤー差し	和田譲（大井）	実30.3	▽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／前走3着）
前5走 08/16 大井3R 3着/10頭+1.8秒 07/23 大井3R 4着/11頭+1.4秒 06/30 大井1R 10着/11頭 06/09 大井3R 8着/10頭+1.0秒 05/18 大井4R 6着/7頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ディセントラリーフ	町田直（川崎）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 大井2R 4着/5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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	バイナリーパルサー	藤本現（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 07/20 大井3R 3着/7頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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の本命

AI評価1位

ポッドマデラ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10バイナリーパルサー

3.4倍

EV -19%

▲2グングン

6.5倍

EV -30%

出走馬全10頭

◎6

ポッドマデラ

藤田凌（大井）

2.9倍

+17%

›

○10

バイナリーパルサー

藤本現（大井）

3.4倍

-19%

›

▲2

グングン

杉山海（大井）

6.5倍

-30%

›

△4

ベルウッドスバル

笹川翼（大井）

6.9倍

-42%

›

△5

デンティンブリッジ

野畑凌（川崎）

7.0倍

-53%

›

△9

ディセントラリーフ

町田直（川崎）

13.1倍

-50%

›

▽3

ムサシウォリアー

中村尚（大井）

23.7倍

-47%

›

▽8

デストロイヤー

和田譲（大井）

30.3倍

-45%

›

▽7

ポケットブルー

鷹見陸（大井）

56.1倍

-30%

›

×1

チャトラン

西優哉（大井）

43.1倍

-59%

›

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▶ 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 ベルウッドスバル ¥100 実6.9倍期待値 -42% ❌不的中10着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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