大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サントレッダー逃げ	木澤奨（大井）	実107.5	B× A▽勝率1% 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6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
2	ウイングウインド逃げ	田中洸（大井）	実10.8	B× A△勝率6% EV-34% 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8R 5着/13頭+0.6秒 06/11 大井8R 10着/13頭+1.0秒 05/20 大井8R 5着/11頭 04/30 大井6R 4着/14頭+1.2秒 04/16 大井5R 2着/14頭+0.9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 6.7着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% ▽ 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 6位 / 勝率 6.1% / 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。
3	チマル	鷹見陸（大井）	実4.1	B○ A◎勝率26% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/20 大井8R 1着/13頭 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3秒 12/04 大井1R 1着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.2% (オッズ暗示: 24.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.8% / 期待値 +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	ヘビーキュー	和田譲（大井）	実31.3	B× A▽勝率4% EV+30% 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8R 13着/13頭+3.6秒 07/22 大井6R 13着/14頭+2.4秒 07/03 大井8R 3着/13頭 06/12 大井5R 13着/14頭+2.0秒 05/22 大井6R 6着/12頭
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 9.7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 20% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 13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) -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 4.2% / 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。
5	ベイステート自在	新原周（川崎）	実79.2	B× A▽勝率1% EV-3% 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8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5秒 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0秒 05/18 大井10R 6着/9頭+0.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10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) -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 1.2% / 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。
6	アサネガミ	高橋優（大井）	実103.6	B× A×勝率0% EV-64% 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6R 14着/14頭+4.1秒 07/03 大井8R 9着/13頭+0.0秒 06/12 大井6R 11着/12頭+2.0秒 05/22 大井6R 11着/12頭+5.0秒 04/17 大井7R 9着/10頭+2.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 14位 / 勝率 0.3% / 期待値 -64% ※ 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	ヨシノローズ自在	中村尚（大井）	実95.2	B× A▽勝率1% EV+15% 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7R 7着/11頭+2.7秒 07/23 大井6R 12着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 9着/14頭 06/09 大井7R 12着/14頭 05/18 大井8R 8着/13頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -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 +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。
8	ドレッドノート先行	小野俊（大井）	実19.5	B△ A▽勝率3% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0秒 10/23 大井10R 14着/14頭+2.9秒 07/03 大井2R 1着/10頭勝利 03/24 大井6R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 1.0% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。
9	パワーキングダム逃げ	中山遥（浦和）	実13.4	B▲ A△勝率7% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井8R 7着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 6着/12頭+0.7秒 06/30 大井8R 6着/16頭 06/10 大井9R 10着/14頭+0.0秒 05/19 大井7R 8着/10頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
10	リコーファルコン	藤本現（大井）	実2.2	B△ A○勝率24% EV-46% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/17 大井8R 2着/13頭+0.2秒 07/22 大井6R 2着/14頭+0.0秒 07/03 大井8R 4着/13頭+1.0秒 06/12 大井5R 4着/14頭 05/22 大井6R 7着/12頭+0.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 45.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.5% / 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。
11	アオイフォトグラフ	町田直（川崎）	実7.0	B△ A▲勝率14% EV-2% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井7R 4着/11頭+2.3秒 07/22 大井6R 3着/14頭+0.1秒 06/29 大井7R 6着/11頭+1.0秒 06/12 大井5R 10着/14頭 05/22 大井6R 2着/12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 4.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 期待値 -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。
12	メープルピア推奨	野畑凌（川崎）	実14.1	B◎ A△勝率9% EV+23% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率57% × オッズ14.1倍で期待値+697%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6秒 07/03 大井8R 6着/13頭 06/11 大井8R 2着/13頭 05/20 大井8R 4着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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) +697% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +24% ※ 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	サンサンラルーナ先行	石川駿（大井）	実35.9	B× A×勝率1% EV-50% 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8R 15着/16頭 06/10 大井9R 6着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 5着/10頭+0.4秒 04/29 大井8R 7着/13頭+1.5秒 04/15 大井10R 6着/14頭+1.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15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 1.4% / 期待値 -51% ※ 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	クレイジーフルーツ追込	谷内貫（大井）	実27.6	B× A▽勝率2% EV-46% 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8R 6着/13頭+1.0秒 07/23 大井8R 8着/9頭+1.1秒 04/28 大井12R 8着/13頭+1.3秒 04/14 大井12R 5着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 4着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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 9位 / 勝率 2.0% / 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。

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 △

メープルピア

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

14.1倍

AI期待値

+697%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3チマル

4.1倍

EV +7%

▲A:△9パワーキングダム

13.4倍

EV +8%

出走馬全14頭

◎A:△12

メープルピア

野畑凌（川崎）

14.1倍

+697%

›

○A:◎3

チマル

鷹見陸（大井）

4.1倍

+7%

›

▲A:△9

パワーキングダム

中山遥（浦和）

13.4倍

+8%

›

△A:○10

リコーファルコン

藤本現（大井）

2.2倍

-87%

›

△A:▲11

アオイフォトグラフ

町田直（川崎）

7.0倍

-83%

›

△A:▽8

ドレッドノート

小野俊（大井）

19.5倍

-81%

›

×A:△2

ウイングウインド

田中洸（大井）

10.8倍

-99%

›

×A:▽14

クレイジーフルーツ

谷内貫（大井）

27.6倍

-99%

›

×A:▽4

ヘビーキュー

和田譲（大井）

31.3倍

-99%

›

×A:×13

サンサンラルーナ

石川駿（大井）

35.9倍

-99%

›

×A:▽5

ベイステート

新原周（川崎）

79.2倍

-99%

›

×A:▽7

ヨシノローズ

中村尚（大井）

95.2倍

-99%

›

×A:×6

アサネガミ

高橋優（大井）

103.6倍

-99%

›

×A:▽1

サントレッダー

木澤奨（大井）

107.5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 12 メープルピア ¥1,300 実14.1倍期待値 +697% ❌不的中6着単勝 14.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サントレッダー逃げ	木澤奨（大井）	実107.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/23 大井6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.6% (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。
2	ウイングウインド逃げ	田中洸（大井）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井8R 5着/13頭+0.6秒 06/11 大井8R 10着/13頭+1.0秒 05/20 大井8R 5着/11頭 04/30 大井6R 4着/14頭+1.2秒 04/16 大井5R 2着/14頭+0.9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 6.7着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% ▽ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	チマル	鷹見陸（大井）	実4.1	◎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8走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/20 大井8R 1着/13頭 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3秒 12/04 大井1R 1着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ヘビーキュー	和田譲（大井）	実31.3	▽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40%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/17 大井8R 13着/13頭+3.6秒 07/22 大井6R 13着/14頭+2.4秒 07/03 大井8R 3着/13頭 06/12 大井5R 13着/14頭+2.0秒 05/22 大井6R 6着/12頭
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 9.7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 20% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 13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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ベイステート自在	新原周（川崎）	実79.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/17 大井8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5秒 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0秒 05/18 大井10R 6着/9頭+0.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	アサネガミ	高橋優（大井）	実103.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/22 大井6R 14着/14頭+4.1秒 07/03 大井8R 9着/13頭+0.0秒 06/12 大井6R 11着/12頭+2.0秒 05/22 大井6R 11着/12頭+5.0秒 04/17 大井7R 9着/10頭+2.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ヨシノローズ自在	中村尚（大井）	実95.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/12 大井7R 7着/11頭+2.7秒 07/23 大井6R 12着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 9着/14頭 06/09 大井7R 12着/14頭 05/18 大井8R 8着/13頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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 1.2% (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。
8	ドレッドノート先行	小野俊（大井）	実19.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0秒 10/23 大井10R 14着/14頭+2.9秒 07/03 大井2R 1着/10頭勝利 03/24 大井6R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
9	パワーキングダム逃げ	中山遥（浦和）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井8R 7着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 6着/12頭+0.7秒 06/30 大井8R 6着/16頭 06/10 大井9R 10着/14頭+0.0秒 05/19 大井7R 8着/10頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
10	リコーファルコン	藤本現（大井）	実2.2	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/17 大井8R 2着/13頭+0.2秒 07/22 大井6R 2着/14頭+0.0秒 07/03 大井8R 4着/13頭+1.0秒 06/12 大井5R 4着/14頭 05/22 大井6R 7着/12頭+0.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	アオイフォトグラフ	町田直（川崎）	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/12 大井7R 4着/11頭+2.3秒 07/22 大井6R 3着/14頭+0.1秒 06/29 大井7R 6着/11頭+1.0秒 06/12 大井5R 10着/14頭 05/22 大井6R 2着/12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 4.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (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。
12	メープルピア推奨	野畑凌（川崎）	実14.1	△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／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6秒 07/03 大井8R 6着/13頭 06/11 大井8R 2着/13頭 05/20 大井8R 4着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
13	サンサンラルーナ先行	石川駿（大井）	実35.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調／65日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井8R 15着/16頭 06/10 大井9R 6着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 5着/10頭+0.4秒 04/29 大井8R 7着/13頭+1.5秒 04/15 大井10R 6着/14頭+1.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 1.4% (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。
14	クレイジーフルーツ追込	谷内貫（大井）	実27.6	▽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5%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/17 大井8R 6着/13頭+1.0秒 07/23 大井8R 8着/9頭+1.1秒 04/28 大井12R 8着/13頭+1.3秒 04/14 大井12R 5着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 4着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

チマル

騎手鷹見陸（大井）

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10リコーファルコン

2.2倍

EV -46%

▲11アオイフォトグラフ

7.0倍

EV -2%

出走馬全14頭

◎3

チマル

鷹見陸（大井）

4.1倍

+5%

›

○10

リコーファルコン

藤本現（大井）

2.2倍

-46%

›

▲11

アオイフォトグラフ

町田直（川崎）

7.0倍

-2%

›

△12

メープルピア

野畑凌（川崎）

14.1倍

+23%

›

△9

パワーキングダム

中山遥（浦和）

13.4倍

-4%

›

△2

ウイングウインド

田中洸（大井）

10.8倍

-34%

›

▽4

ヘビーキュー

和田譲（大井）

31.3倍

+30%

›

▽8

ドレッドノート

小野俊（大井）

19.5倍

-42%

›

▽14

クレイジーフルーツ

谷内貫（大井）

27.6倍

-46%

›

×13

サンサンラルーナ

石川駿（大井）

35.9倍

-50%

›

▽5

ベイステート

新原周（川崎）

79.2倍

-3%

›

▽7

ヨシノローズ

中村尚（大井）

95.2倍

+15%

›

▽1

サントレッダー

木澤奨（大井）

107.5倍

-39%

›

×6

アサネガミ

高橋優（大井）

103.6倍

-64%

›

💡 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 12 メープルピア ¥1,300 実14.1倍期待値 +24% ❌不的中6着単勝 14.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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