大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリメイラ追込	岡村健（船橋）	実84.9	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 05/04 名古屋8R 6着/9頭+2.8秒 04/23 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 03/12 名古屋11R 11着/12頭+2.5秒 01/05 名古屋7R 8着/12頭+2.9秒 12/05 名古屋11R 7着/12頭+2.1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 8.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 60% △ ローテーション 122日休養明け × 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 1.0% / 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	ココナッツガーデン逃げ	藤本現（大井）	実6.0	B▲ A▲勝率10% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率35%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/14 大井10R 3着/9頭+1.1秒 04/13 大井11R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 11着/15頭+2.9秒 02/17 大井12R 1着/16頭勝利 01/12 大井12R 14着/16頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 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。
3	ソルベット逃げ	澤田龍（船橋）	実14.2	B△ A△勝率4% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯14走で勝率43%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 05/22 大井7R 5着/9頭 04/28 大井10R 3着/9頭+0.5秒 03/26 大井12R 2着/13頭+0.2秒 03/13 大井12R 2着/9頭+0.1秒 10/05 大井6R 1着/13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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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	スタードラマー追込	西優哉（大井）	実190.8	B× A▽勝率0% EV-33% 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 07/21 大井11R 12着/13頭+2.7秒 05/20 大井12R 12着/14頭 05/01 大井12R 12着/16頭+2.2秒 03/25 大井7R 8着/8頭+2.8秒 07/16 大井12R 10着/12頭+2.3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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12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 0.3% / 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	テンドウ逃げ	ゴンサ（船橋）	実39.4	B× A▽勝率2% EV-36% 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9R 4着/7頭+1.4秒 06/29 大井10R 6着/11頭 12/31 大井12R 15着/16頭+1.6秒 10/06 大井9R 3着/12頭+2.0秒 09/16 大井11R 2着/11頭+0.4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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 1.6% / 期待値 -36% ※ 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	メイショウタビズキ追込	藤田凌（大井）	実8.7	B△ A△勝率9% EV-23% 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11走で勝率55%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/12 大井10R 1着/14頭勝利 07/21 大井12R 2着/16頭+1.0秒 07/02 大井10R 3着/12頭+0.0秒 05/21 大井10R 10着/16頭 04/30 大井7R 1着/13頭勝利
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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 11.5%) △ 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。
7	パレルモ先行	野畑凌（川崎）	実31.2	B× A▽勝率2% EV-26% 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 05/20 大井7R 6着/9頭 01/15 大井12R 1着/8頭勝利 12/24 大井9R 6着/11頭+1.6秒 11/28 浦和11R 3着/12頭+0.5秒 11/12 大井12R 8着/12頭+1.6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 34走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% △ ローテーション 106日休養明け × 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 2.4% / 期待値 -27% ※ 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	アイビーサムライオ逃げ	笹川翼（大井）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV+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（当競馬場10走で勝率70%と適性高／同距離帯10走で勝率70%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 08/12 大井10R 2着/14頭+0.2秒 02/16 大井8R 4着/13頭+1.2秒 11/10 大井12R 1着/13頭勝利 10/20 大井11R 1着/16頭勝利 09/18 大井8R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 70% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 70% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% ○ 前走実績前走 2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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.8% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.1% / 期待値 +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。
9	エルツ先行	和田譲（大井）	実25.6	B△ A△勝率4% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯25走で勝率28%）
前5走 08/14 大井10R 5着/9頭+1.4秒 07/24 大井11R 3着/16頭+0.4秒 07/03 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/12 大井7R 11着/11頭+2.0秒 01/12 大井11R 6着/9頭+1.3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 5.3着 ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 28% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 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。
10	レベリオス自在	安藤洋（大井）	実3.3	B○ A○勝率15% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯11走で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井9R 1着/7頭勝利 06/30 大井12R 5着/12頭+1.0秒 06/11 大井7R 2着/11頭 05/21 大井8R 5着/10頭 05/01 大井12R 6着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.0% / 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。
11	タッチャブル	東原悠（大井）	実106.9	B× A×勝率0% EV-67% 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10R 9着/9頭+3.6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 9.0着 (不振) ○ 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 11位 / 勝率 0.3% / 期待値 -68% ※ 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 ◎

アイビーサムライオ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10レベリオス

3.3倍

EV -86%

▲A:▲2ココナッツガーデン

6.0倍

EV -85%

出走馬全11頭

◎A:◎8

アイビーサムライオ

笹川翼（大井）

2.1倍

+90%

›

○A:○10

レベリオス

安藤洋（大井）

3.3倍

-86%

›

▲A:▲2

ココナッツガーデン

藤本現（大井）

6.0倍

-85%

›

△A:△6

メイショウタビズキ

藤田凌（大井）

8.7倍

-89%

›

△A:△3

ソルベット

澤田龍（船橋）

14.2倍

-89%

›

△A:△9

エルツ

和田譲（大井）

25.6倍

-83%

›

×A:▽7

パレルモ

野畑凌（川崎）

31.2倍

-99%

›

×A:▽5

テンドウ

ゴンサ（船橋）

39.4倍

-99%

›

×A:▽1

プリメイラ

岡村健（船橋）

84.9倍

-99%

›

×A:×11

タッチャブル

東原悠（大井）

106.9倍

-99%

›

×A:▽4

スタードラマー

西優哉（大井）

190.8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。

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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

10R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリメイラ追込	岡村健（船橋）	実84.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率60%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/04 名古屋8R 6着/9頭+2.8秒 04/23 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 03/12 名古屋11R 11着/12頭+2.5秒 01/05 名古屋7R 8着/12頭+2.9秒 12/05 名古屋11R 7着/12頭+2.1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 8.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 60% △ ローテーション 122日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ココナッツガーデン逃げ	藤本現（大井）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率35%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/14 大井10R 3着/9頭+1.1秒 04/13 大井11R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 11着/15頭+2.9秒 02/17 大井12R 1着/16頭勝利 01/12 大井12R 14着/16頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (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。
3	ソルベット逃げ	澤田龍（船橋）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯14走で勝率43%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 05/22 大井7R 5着/9頭 04/28 大井10R 3着/9頭+0.5秒 03/26 大井12R 2着/13頭+0.2秒 03/13 大井12R 2着/9頭+0.1秒 10/05 大井6R 1着/13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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 104日休養明け × 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 4.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
4	スタードラマー追込	西優哉（大井）	実190.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/21 大井11R 12着/13頭+2.7秒 05/20 大井12R 12着/14頭 05/01 大井12R 12着/16頭+2.2秒 03/25 大井7R 8着/8頭+2.8秒 07/16 大井12R 10着/12頭+2.3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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	テンドウ逃げ	ゴンサ（船橋）	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/22 大井9R 4着/7頭+1.4秒 06/29 大井10R 6着/11頭 12/31 大井12R 15着/16頭+1.6秒 10/06 大井9R 3着/12頭+2.0秒 09/16 大井11R 2着/11頭+0.4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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
6	メイショウタビズキ追込	藤田凌（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11走で勝率55%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/12 大井10R 1着/14頭勝利 07/21 大井12R 2着/16頭+1.0秒 07/02 大井10R 3着/12頭+0.0秒 05/21 大井10R 10着/16頭 04/30 大井7R 1着/13頭勝利
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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (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	パレルモ先行	野畑凌（川崎）	実31.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井7R 6着/9頭 01/15 大井12R 1着/8頭勝利 12/24 大井9R 6着/11頭+1.6秒 11/28 浦和11R 3着/12頭+0.5秒 11/12 大井12R 8着/12頭+1.6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 34走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
8	アイビーサムライオ逃げ	笹川翼（大井）	実2.1	🌟◎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10走で勝率70%と適性高／同距離帯10走で勝率70%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 08/12 大井10R 2着/14頭+0.2秒 02/16 大井8R 4着/13頭+1.2秒 11/10 大井12R 1着/13頭勝利 10/20 大井11R 1着/16頭勝利 09/18 大井8R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 70% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 70% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% ○ 前走実績前走 2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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 52.1% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
9	エルツ先行	和田譲（大井）	実25.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯25走で勝率28%）
前5走 08/14 大井10R 5着/9頭+1.4秒 07/24 大井11R 3着/16頭+0.4秒 07/03 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/12 大井7R 11着/11頭+2.0秒 01/12 大井11R 6着/9頭+1.3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 5.3着 ○ 当競馬場適性 35走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 28% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
10	レベリオス自在	安藤洋（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯11走で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井9R 1着/7頭勝利 06/30 大井12R 5着/12頭+1.0秒 06/11 大井7R 2着/11頭 05/21 大井8R 5着/10頭 05/01 大井12R 6着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 15.0% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
11	タッチャブル	東原悠（大井）	実106.9	×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 08/14 大井10R 9着/9頭+3.6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 9.0着 (不振) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アイビーサムライオ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1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

○10レベリオス

3.3倍

EV -50%

▲2ココナッツガーデン

6.0倍

EV -37%

出走馬全11頭

◎8

アイビーサムライオ

笹川翼（大井）

2.1倍

+9%

›

○10

レベリオス

安藤洋（大井）

3.3倍

-50%

›

▲2

ココナッツガーデン

藤本現（大井）

6.0倍

-37%

›

△6

メイショウタビズキ

藤田凌（大井）

8.7倍

-23%

›

△9

エルツ

和田譲（大井）

25.6倍

+5%

›

△3

ソルベット

澤田龍（船橋）

14.2倍

-42%

›

▽7

パレルモ

野畑凌（川崎）

31.2倍

-26%

›

▽5

テンドウ

ゴンサ（船橋）

39.4倍

-36%

›

▽1

プリメイラ

岡村健（船橋）

84.9倍

-15%

›

▽4

スタードラマー

西優哉（大井）

190.8倍

-33%

›

×11

タッチャブル

東原悠（大井）

106.9倍

-67%

›

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