大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:04

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノウィザード先行	横川怜（大井）	実27.0	B× A▽勝率2% EV-37% 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10R 12着/14頭+4.1秒 07/23 大井6R 6着/14頭+1.4秒 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5秒 01/14 大井8R 6着/13頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 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) -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 2.3% / 期待値 -38% ※ 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	シャークウォーニン差し	中山遥（浦和）	実17.6	B× A△勝率6% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/23 大井6R 8着/14頭+1.6秒 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 36走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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。
3	ロイヤルカラット自在	達城龍（大井）	実38.6	B× A×勝率1% EV-58% 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10R 7着/12頭+2.0秒 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 4% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.1% / 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。
4	フロントドア差し	鷹見陸（大井）	実84.5	B× A▽勝率1% EV-21% 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6R 8着/12頭+1.6秒 07/22 大井5R 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9頭 10/24 大井7R 6着/12頭+0.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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	カレーウドン	藤田凌（大井）	実5.9	B△ A▲勝率11% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/22 大井5R 6着/11頭+0.6秒 06/29 大井8R 7着/14頭 06/09 大井7R 6着/14頭 05/22 大井5R 4着/10頭 12/30 大井7R 10着/14頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% × 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 0.5% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 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。
6	ワールドフォンテン	杉山海（大井）	実2.5	B○ A🌟◎勝率35% EV-12% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 08/17 大井6R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.0% / 期待値 -12% ※ 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	モンサンヴデット先行	ゴンサ（船橋）	実12.2	B▲ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 08/12 大井7R 9着/11頭+2.9秒 07/23 大井7R 5着/12頭+0.6秒 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6秒 04/14 大井12R 11着/14頭+2.1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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -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	オメガオリーブ自在	本村直（大井）	実122.1	B× A×勝率0% EV-60% 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 07/22 大井7R 11着/13頭+2.1秒 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10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戦の調子平均 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -60% ※ 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	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.4	B🌟◎ A○勝率22% EV-2% 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（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井3R 1着/13頭勝利 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.3% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 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。
10	ファーストフォルテ自在	藤本現（大井）	実21.5	B△ A▽勝率5% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/17 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井6R 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -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。
11	シンアルマトゥラ	中村尚（大井）	実6.0	B× A△勝率6% EV-65% 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59走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/22 大井5R 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9頭+0.0秒 05/22 大井5R 7着/10頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 59走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -65% ※ 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	シタベッド	高橋昭（大井）	実29.5	B△ A▽勝率3% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/17 大井6R 12着/12頭+2.7秒 07/23 大井6R 9着/14頭+1.9秒 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 46走で勝率 13% △ 距離適性同距離 46走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 24% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 0.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -14% ※ 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 ○

ビートリニティ

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

+235%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6ワールドフォンテン

2.5倍

EV -54%

▲A:△7モンサンヴデット

12.2倍

EV -69%

出走馬全12頭

◎A:○9

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.4倍

+235%

›

○A:◎6

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

2.5倍

-54%

›

▲A:△7

モンサンヴデット

ゴンサ（船橋）

12.2倍

-69%

›

△A:▽10

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

21.5倍

-81%

›

△A:▽12

シタベッド

高橋昭（大井）

29.5倍

-74%

›

△A:▲5

カレーウドン

藤田凌（大井）

5.9倍

-96%

›

×A:△2

シャークウォーニン

中山遥（浦和）

17.6倍

-90%

›

×A:△11

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

6.0倍

-98%

›

×A:▽1

リュウノウィザード

横川怜（大井）

27.0倍

-99%

›

×A:×3

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

38.6倍

-99%

›

×A:▽4

フロントドア

鷹見陸（大井）

84.5倍

-99%

›

×A:×8

オメガオリーブ

本村直（大井）

122.1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

両モデルとも見送り

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:04

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノウィザード先行	横川怜（大井）	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/15 大井10R 12着/14頭+4.1秒 07/23 大井6R 6着/14頭+1.4秒 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5秒 01/14 大井8R 6着/13頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	シャークウォーニン差し	中山遥（浦和）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/23 大井6R 8着/14頭+1.6秒 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 36走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
3	ロイヤルカラット自在	達城龍（大井）	実38.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26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8.0着と低調）
前5走 08/17 大井10R 7着/12頭+2.0秒 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 26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 4% (やや苦戦) ○ 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 1.1% (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。
4	フロントドア差し	鷹見陸（大井）	実84.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/17 大井6R 8着/12頭+1.6秒 07/22 大井5R 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9頭 10/24 大井7R 6着/12頭+0.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	カレーウドン	藤田凌（大井）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/22 大井5R 6着/11頭+0.6秒 06/29 大井8R 7着/14頭 06/09 大井7R 6着/14頭 05/22 大井5R 4着/10頭 12/30 大井7R 10着/14頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% × 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 11.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
6	ワールドフォンテン	杉山海（大井）	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23走で勝率30%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 08/17 大井6R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.0% (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。
7	モンサンヴデット先行	ゴンサ（船橋）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 08/12 大井7R 9着/11頭+2.9秒 07/23 大井7R 5着/12頭+0.6秒 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6秒 04/14 大井12R 11着/14頭+2.1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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
8	オメガオリーブ自在	本村直（大井）	実122.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/22 大井7R 11着/13頭+2.1秒 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10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戦の調子平均 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 大井3R 1着/13頭勝利 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.1% (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。
10	ファーストフォルテ自在	藤本現（大井）	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/17 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井6R 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	シンアルマトゥラ	中村尚（大井）	実6.0	△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59走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/22 大井5R 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9頭+0.0秒 05/22 大井5R 7着/10頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 59走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	シタベッド	高橋昭（大井）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/17 大井6R 12着/12頭+2.7秒 07/23 大井6R 9着/14頭+1.9秒 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 46走で勝率 13% △ 距離適性同距離 46走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 24% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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

ワールドフォンテン

騎手杉山海（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ビートリニティ

4.4倍

EV -2%

▲5カレーウドン

5.9倍

EV -33%

出走馬全12頭

◎6

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

2.5倍

-12%

›

○9

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.4倍

-2%

›

▲5

カレーウドン

藤田凌（大井）

5.9倍

-33%

›

△7

モンサンヴデット

ゴンサ（船橋）

12.2倍

-8%

›

△2

シャークウォーニン

中山遥（浦和）

17.6倍

+7%

›

△11

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

6.0倍

-65%

›

▽10

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

21.5倍

-1%

›

▽12

シタベッド

高橋昭（大井）

29.5倍

-13%

›

▽1

リュウノウィザード

横川怜（大井）

27.0倍

-37%

›

×3

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

38.6倍

-58%

›

▽4

フロントドア

鷹見陸（大井）

84.5倍

-21%

›

×8

オメガオリーブ

本村直（大井）

122.1倍

-60%

›

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