大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーマジカル逃げ	藤田凌（大井）	実4.0	B▲ A▲勝率16% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/23 大井8R 3着/9頭+0.2秒 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1秒 03/11 大井10R 4着/13頭+0.6秒 02/20 大井9R 3着/15頭+0.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 25.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.4% / 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。
2	クミンフレイバー差し	新原周（川崎）	実2.6	B🌟◎ A○勝率23% EV-41% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 大井7R 6着/11頭+2.5秒 07/21 大井7R 1着/13頭勝利 07/03 大井10R 3着/14頭 11/14 大井8R 5着/14頭+1.0秒 10/24 大井8R 10着/12頭+2.0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 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.6% / 期待値 -41% ※ 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	ケイコウギュウゴ逃げ	中山遥（浦和）	実107.4	B× A▽勝率1% EV-42% 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 12着/12頭+3.1秒 07/23 大井8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) -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 0.5% / 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	ダイヤメ自在	吉井章（大井）	実2.5	B○ A🌟◎勝率36% EV-10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/17 大井10R 3着/12頭+1.0秒 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.8% / 期待値 -11% ※ 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	イクノガキタゾ追込	和田譲（大井）	実51.9	B△ A△勝率4% EV+97% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/27 川崎9R 8着/12頭+1.5秒 07/06 川崎6R 5着/12頭 03/02 川崎9R 8着/11頭+0.8秒 02/05 川崎5R 9着/12頭+1.5秒 01/03 川崎6R 9着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 +98% ※ 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	パールペンダント自在	岡村健（船橋）	実76.2	B× A×勝率0% EV-62% 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 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 0.5% / 期待値 -63% ※ 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	フレーズボンボン	田中洸（大井）	実25.2	B△ A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井10R 6着/12頭+2.0秒 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭 05/01 大井8R 2着/10頭+0.7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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
8	リュウジンオー逃げ	鷹見陸（大井）	実16.1	B△ A△勝率6% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/17 大井8R 8着/13頭+1.9秒 07/21 大井10R 13着/14頭+3.1秒 06/30 大井8R 10着/16頭 06/10 大井9R 8着/14頭 05/19 大井7R 6着/10頭+0.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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。
9	ミチノディディ差し	達城龍（大井）	実57.0	B× A▽勝率2% EV-10% 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 8着/11頭+2.9秒 06/09 大井8R 8着/11頭 05/18 大井8R 13着/13頭+3.9秒 04/28 大井8R 8着/8頭+2.8秒 04/14 大井8R 9着/10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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 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 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -11% ※ 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	アルデフォックス	木澤奨（大井）	実25.1	B× A△勝率7% EV+80% 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 5着/12頭+1.8秒 07/22 大井7R 5着/13頭+0.7秒 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10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 7.3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 4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 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +81% ※ 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	デルバイス自在	遠藤健（大井）	実288.4	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 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5秒 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) -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 0.4% / 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。
12	アダラズプレイヤー先行	石川駿（大井）	実44.4	B× A▽勝率2% EV+1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井10R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井12R 10着/13頭+1.4秒 09/04 大井9R 11着/12頭+2.1秒 08/12 大井7R 3着/14頭+0.6秒 07/15 大井10R 6着/16頭+1.6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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ ローテーション 161日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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。

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 ○

クミンフレイバー

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4ダイヤメ

2.5倍

EV -28%

▲A:▲1ジーティーマジカル

4.0倍

EV -13%

出走馬全12頭

◎A:○2

クミンフレイバー

新原周（川崎）

2.6倍

+26%

›

○A:◎4

ダイヤメ

吉井章（大井）

2.5倍

-28%

›

▲A:▲1

ジーティーマジカル

藤田凌（大井）

4.0倍

-13%

›

△A:△8

リュウジンオー

鷹見陸（大井）

16.1倍

-89%

›

△A:△5

イクノガキタゾ

和田譲（大井）

51.9倍

-75%

›

△A:▽7

フレーズボンボン

田中洸（大井）

25.2倍

-96%

›

×A:▽12

アダラズプレイヤー

石川駿（大井）

44.4倍

-93%

›

×A:△10

アルデフォックス

木澤奨（大井）

25.1倍

-99%

›

×A:▽9

ミチノディディ

達城龍（大井）

57.0倍

-99%

›

×A:×6

パールペンダント

岡村健（船橋）

76.2倍

-99%

›

×A:▽3

ケイコウギュウゴ

中山遥（浦和）

107.4倍

-99%

›

×A:▽11

デルバイス

遠藤健（大井）

288.4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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーティーマジカル逃げ	藤田凌（大井）	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/23 大井8R 3着/9頭+0.2秒 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1秒 03/11 大井10R 4着/13頭+0.6秒 02/20 大井9R 3着/15頭+0.2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 5.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 16.4% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
2	クミンフレイバー差し	新原周（川崎）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 大井7R 6着/11頭+2.5秒 07/21 大井7R 1着/13頭勝利 07/03 大井10R 3着/14頭 11/14 大井8R 5着/14頭+1.0秒 10/24 大井8R 10着/12頭+2.0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 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
3	ケイコウギュウゴ逃げ	中山遥（浦和）	実107.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/17 大井10R 12着/12頭+3.1秒 07/23 大井8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	ダイヤメ自在	吉井章（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21走で勝率5%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/17 大井10R 3着/12頭+1.0秒 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8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 3.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.8% (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。
5	イクノガキタゾ追込	和田譲（大井）	実51.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/27 川崎9R 8着/12頭+1.5秒 07/06 川崎6R 5着/12頭 03/02 川崎9R 8着/11頭+0.8秒 02/05 川崎5R 9着/12頭+1.5秒 01/03 川崎6R 9着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	パールペンダント自在	岡村健（船橋）	実76.2	×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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/17 大井10R 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9秒 03/25 大井8R 10着/13頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
7	フレーズボンボン	田中洸（大井）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井10R 6着/12頭+2.0秒 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭 05/01 大井8R 2着/10頭+0.7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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
8	リュウジンオー逃げ	鷹見陸（大井）	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/17 大井8R 8着/13頭+1.9秒 07/21 大井10R 13着/14頭+3.1秒 06/30 大井8R 10着/16頭 06/10 大井9R 8着/14頭 05/19 大井7R 6着/10頭+0.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
9	ミチノディディ差し	達城龍（大井）	実57.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4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7R 8着/11頭+2.9秒 06/09 大井8R 8着/11頭 05/18 大井8R 13着/13頭+3.9秒 04/28 大井8R 8着/8頭+2.8秒 04/14 大井8R 9着/10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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
10	アルデフォックス	木澤奨（大井）	実25.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井10R 5着/12頭+1.8秒 07/22 大井7R 5着/13頭+0.7秒 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10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 7.3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 4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) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
11	デルバイス自在	遠藤健（大井）	実288.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5秒 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (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。
12	アダラズプレイヤー先行	石川駿（大井）	実44.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井10R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井12R 10着/13頭+1.4秒 09/04 大井9R 11着/12頭+2.1秒 08/12 大井7R 3着/14頭+0.6秒 07/15 大井10R 6着/16頭+1.6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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダイヤメ

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2クミンフレイバー

2.6倍

EV -41%

▲1ジーティーマジカル

4.0倍

EV -34%

出走馬全12頭

◎4

ダイヤメ

吉井章（大井）

2.5倍

-10%

›

○2

クミンフレイバー

新原周（川崎）

2.6倍

-41%

›

▲1

ジーティーマジカル

藤田凌（大井）

4.0倍

-34%

›

△10

アルデフォックス

木澤奨（大井）

25.1倍

+80%

›

△8

リュウジンオー

鷹見陸（大井）

16.1倍

-2%

›

△5

イクノガキタゾ

和田譲（大井）

51.9倍

+97%

›

▽7

フレーズボンボン

田中洸（大井）

25.2倍

-29%

›

▽12

アダラズプレイヤー

石川駿（大井）

44.4倍

+1%

›

▽9

ミチノディディ

達城龍（大井）

57.0倍

-10%

›

▽3

ケイコウギュウゴ

中山遥（浦和）

107.4倍

-42%

›

×6

パールペンダント

岡村健（船橋）

76.2倍

-62%

›

▽11

デルバイス

遠藤健（大井）

288.4倍

+22%

›

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