大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドレヴィーナス	安藤洋（大井）	実10.8	B△ A△勝率11% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0秒 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 06/11 大井5R 10着/14頭 05/20 大井5R 1着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 4.5% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 +15% ※ 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	ザレインソング	木澤奨（大井）	実4.5	B× A▲勝率13% EV-39% 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 07/23 大井5R 2着/16頭+0.3秒 07/02 大井5R 8着/16頭 06/11 大井5R 8着/14頭 05/22 大井2R 10着/15頭 04/17 大井2R 11着/11頭+4.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 -40% ※ 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	ヒガシナデシコ逃げ	和田譲（大井）	実18.6	B× A▽勝率3% EV-41% 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2R 16着/16頭+4.7秒 03/12 大井4R 6着/9頭+1.8秒 02/20 大井5R 10着/13頭+2.7秒 09/01 大井5R 1着/8頭勝利 ―
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 10.7着 (不振) ◎ 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% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 20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 3.1% / 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。
4	ウィルイルミ逃げ推奨	吉井章（大井）	実16.6	B▲ A▽勝率4% EV-33% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+85%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 08/13 大井5R 2着/14頭+0.2秒 07/23 大井5R 8着/16頭+1.3秒 07/02 大井4R 6着/13頭+3.0秒 05/18 大井2R 1着/14頭勝利 04/13 大井4R 4着/10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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
5	カクヒメ先行	横川怜（大井）	実6.5	B△ A○勝率13% EV-12% 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5走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井2R 6着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 4着/16頭+0.7秒 02/20 大井1R 3着/14頭+1.6秒 01/14 大井5R 3着/11頭+2.3秒 12/26 大井1R 4着/12頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 期待値 -13% ※ 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	トキオゴリン	西優哉（大井）	実8.7	B△ A△勝率7% EV-42% 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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/13 大井5R 3着/14頭+0.4秒 07/22 大井4R 3着/3頭 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井3R 8着/16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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
7	ニュークチュール自在	野畑凌（川崎）	実15.9	B○ A△勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/14 大井1R 1着/11頭勝利 03/24 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/09 大井7R 7着/10頭+2.6秒 10/09 大井3R 4着/11頭+1.2秒 09/19 大井6R 5着/8頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 142日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
8	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	実147.0	B▽ A▽勝率1% EV+88% 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走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井7R 15着/16頭+2.4秒 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 15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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 期待値 +89% ※ 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	アメジストハート	高橋優（大井）	実176.8	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 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0秒 07/02 大井5R 15着/16頭 06/11 大井3R 9着/9頭 05/22 大井4R 15着/16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 14.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 20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 -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。
10	ゴールドモア自在	中山遥（浦和）	実63.8	B× A▽勝率2% EV+4% 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5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/14 大井2R 10着/16頭+2.4秒 06/11 大井4R 14着/14頭 05/21 大井2R 2着/14頭 04/15 大井5R 7着/14頭+1.0秒 03/25 大井3R 3着/14頭+0.8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 8.7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 5走で勝ち無し ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。
11	エマーユ逃げ	佐野遥（川崎）	実147.6	B× A▽勝率1% EV+93% 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2R 14着/16頭+3.5秒 07/23 大井5R 15着/16頭+3.1秒 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 20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 1.3% / 期待値 +93% ※ 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	アークルージエ	谷内貫（大井）	実167.0	B× A▽勝率0% EV-22% 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2R 15着/16頭+3.7秒 07/23 大井5R 9着/16頭+1.5秒 07/02 大井5R 9着/16頭 06/11 大井5R 11着/14頭 05/22 大井2R 4着/15頭
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 11.0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 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 20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 14位 / 勝率 0.5% / 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。
13	リコーブルーアイ追込	澤田龍（船橋）	実2.5	B🌟◎ A🌟◎勝率34% EV-15% 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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/14 大井2R 3着/16頭+0.8秒 07/23 大井5R 3着/16頭+0.5秒 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0秒 02/19 大井5R 5着/14頭+1.9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 6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 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.8% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.6% / 期待値 -16% ※ 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	サマニデンカ逃げ	江里裕（大井）	実33.8	B× A▽勝率2% EV-40% 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7R 14着/16頭+2.2秒 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8秒 02/17 大井4R 1着/12頭勝利
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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -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 1.8% / 期待値 -40% ※ 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	ヤッティライネン差し	藤本現（大井）	実35.6	B× A▽勝率2% EV-20% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井2R 7着/16頭+1.9秒 04/17 大井3R 8着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 2着/13頭+0.4秒 03/12 大井5R 5着/12頭+1.6秒 02/19 大井6R 3着/14頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。

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 ◎

リコーブルーアイ

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ニュークチュール

15.9倍

EV +77%

▲A:▽4ウィルイルミ

16.6倍

EV +85%

出走馬全15頭

◎A:◎13

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

2.5倍

+59%

›

○A:△7

ニュークチュール

野畑凌（川崎）

15.9倍

+77%

›

▲A:▽4

ウィルイルミ

吉井章（大井）

16.6倍

+85%

›

△A:△6

トキオゴリン

西優哉（大井）

8.7倍

-60%

›

△A:△1

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

10.8倍

-51%

›

△A:○5

カクヒメ

横川怜（大井）

6.5倍

-80%

›

×A:▽15

ヤッティライネン

藤本現（大井）

35.6倍

-79%

›

×A:▽10

ゴールドモア

中山遥（浦和）

63.8倍

-62%

›

▽A:▽8

アンパンタイム

杉山海（大井）

147.0倍

-13%

›

×A:▲2

ザレインソング

木澤奨（大井）

4.5倍

-99%

›

×A:▽3

ヒガシナデシコ

和田譲（大井）

18.6倍

-99%

›

×A:▽14

サマニデンカ

江里裕（大井）

33.8倍

-99%

›

×A:▽11

エマーユ

佐野遥（川崎）

147.6倍

-99%

›

×A:▽12

アークルージエ

谷内貫（大井）

167.0倍

-99%

›

×A:▽9

アメジストハート

高橋優（大井）

176.8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 ウィルイルミ ¥100 実16.6倍期待値 +86% ❌不的中12着単勝 16.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドレヴィーナス	安藤洋（大井）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0秒 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 06/11 大井5R 10着/14頭 05/20 大井5R 1着/11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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20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 10.6% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ザレインソング	木澤奨（大井）	実4.5	▲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33%／前走2着）
前5走 07/23 大井5R 2着/16頭+0.3秒 07/02 大井5R 8着/16頭 06/11 大井5R 8着/14頭 05/22 大井2R 10着/15頭 04/17 大井2R 11着/11頭+4.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	ヒガシナデシコ逃げ	和田譲（大井）	実18.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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33%）
前5走 08/14 大井2R 16着/16頭+4.7秒 03/12 大井4R 6着/9頭+1.8秒 02/20 大井5R 10着/13頭+2.7秒 09/01 大井5R 1着/8頭勝利 ―
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 10.7着 (不振) ◎ 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% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 20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 3.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ウィルイルミ逃げ推奨	吉井章（大井）	実16.6	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 08/13 大井5R 2着/14頭+0.2秒 07/23 大井5R 8着/16頭+1.3秒 07/02 大井4R 6着/13頭+3.0秒 05/18 大井2R 1着/14頭勝利 04/13 大井4R 4着/10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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (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。
5	カクヒメ先行	横川怜（大井）	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井2R 6着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 4着/16頭+0.7秒 02/20 大井1R 3着/14頭+1.6秒 01/14 大井5R 3着/11頭+2.3秒 12/26 大井1R 4着/12頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (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。
6	トキオゴリン	西優哉（大井）	実8.7	△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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/13 大井5R 3着/14頭+0.4秒 07/22 大井4R 3着/3頭 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井3R 8着/16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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ニュークチュール自在	野畑凌（川崎）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/14 大井1R 1着/11頭勝利 03/24 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/09 大井7R 7着/10頭+2.6秒 10/09 大井3R 4着/11頭+1.2秒 09/19 大井6R 5着/8頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 142日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
8	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	実147.0	▽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走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井7R 15着/16頭+2.4秒 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 15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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	アメジストハート	高橋優（大井）	実176.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0秒 07/02 大井5R 15着/16頭 06/11 大井3R 9着/9頭 05/22 大井4R 15着/16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 14.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 20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 0.5% (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	ゴールドモア自在	中山遥（浦和）	実63.8	▽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5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/14 大井2R 10着/16頭+2.4秒 06/11 大井4R 14着/14頭 05/21 大井2R 2着/14頭 04/15 大井5R 7着/14頭+1.0秒 03/25 大井3R 3着/14頭+0.8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 8.7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 5走で勝ち無し ○ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
11	エマーユ逃げ	佐野遥（川崎）	実147.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 大井2R 14着/16頭+3.5秒 07/23 大井5R 15着/16頭+3.1秒 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	アークルージエ	谷内貫（大井）	実167.0	▽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12走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/14 大井2R 15着/16頭+3.7秒 07/23 大井5R 9着/16頭+1.5秒 07/02 大井5R 9着/16頭 06/11 大井5R 11着/14頭 05/22 大井2R 4着/15頭
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 11.0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 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 20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 0.5% (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。
13	リコーブルーアイ追込	澤田龍（船橋）	実2.5	🌟◎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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/14 大井2R 3着/16頭+0.8秒 07/23 大井5R 3着/16頭+0.5秒 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0秒 02/19 大井5R 5着/14頭+1.9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 6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 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
14	サマニデンカ逃げ	江里裕（大井）	実33.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井7R 14着/16頭+2.2秒 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8秒 02/17 大井4R 1着/12頭勝利
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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
15	ヤッティライネン差し	藤本現（大井）	実35.6	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井2R 7着/16頭+1.9秒 04/17 大井3R 8着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 2着/13頭+0.4秒 03/12 大井5R 5着/12頭+1.6秒 02/19 大井6R 3着/14頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リコーブルーアイ

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5カクヒメ

6.5倍

EV -12%

▲2ザレインソング

4.5倍

EV -39%

出走馬全15頭

◎13

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

2.5倍

-15%

›

○5

カクヒメ

横川怜（大井）

6.5倍

-12%

›

▲2

ザレインソング

木澤奨（大井）

4.5倍

-39%

›

△1

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

10.8倍

+15%

›

△6

トキオゴリン

西優哉（大井）

8.7倍

-42%

›

△7

ニュークチュール

野畑凌（川崎）

15.9倍

-3%

›

▽4

ウィルイルミ

吉井章（大井）

16.6倍

-33%

›

▽3

ヒガシナデシコ

和田譲（大井）

18.6倍

-41%

›

▽15

ヤッティライネン

藤本現（大井）

35.6倍

-20%

›

▽14

サマニデンカ

江里裕（大井）

33.8倍

-40%

›

▽10

ゴールドモア

中山遥（浦和）

63.8倍

+4%

›

▽11

エマーユ

佐野遥（川崎）

147.6倍

+93%

›

▽8

アンパンタイム

杉山海（大井）

147.0倍

+88%

›

▽12

アークルージエ

谷内貫（大井）

167.0倍

-22%

›

▽9

アメジストハート

高橋優（大井）

176.8倍

-17%

›

💡 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。

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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 ウィルイルミ ¥100 実16.6倍期待値 -34% ❌不的中12着単勝 16.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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