大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェスタリス逃げ	澤田龍（船橋）	実23.7	B△ A▽勝率5% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/16 大井8R 13着/13頭+3.5秒 07/23 大井9R 9着/9頭+2.0秒 07/02 大井7R 11着/11頭+3.0秒 05/22 大井3R 1着/12頭 12/04 大井11R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 18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 1.3% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
2	ゴンザーゴ	安藤洋（大井）	実5.5	B▲ A▲勝率13% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12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 08/16 大井7R 5着/11頭+1.5秒 07/24 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/02 大井10R 8着/12頭 06/08 大井6R 3着/9頭+4.0秒 05/21 大井5R 2着/14頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 12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% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 -29% ※ 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	カヴァス先行	横川怜（大井）	実183.1	B× A▽勝率1% EV+2% 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8R 16着/16頭+3.0秒 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭 05/19 大井7R 3着/10頭+0.3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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 71走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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 10位 / 勝率 0.6% / 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。
4	ナイトウォーリア先行	西啓太（大井）	実3.8	B🌟◎ A○勝率25% EV-4% 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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 大井6R 3着/12頭+0.2秒 07/21 大井9R 4着/12頭+1.3秒 01/28 大井8R 2着/14頭+0.5秒 01/14 大井8R 9着/13頭+1.9秒 12/29 大井11R 5着/13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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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 3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) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.8% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.2% / 期待値 -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。
5	ヴォルクメア自在	ゴンサ（船橋）	実59.4	B× A▽勝率1% EV-11% 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6R 11着/11頭+3.9秒 07/23 大井10R 8着/14頭+3.4秒 07/02 大井12R 14着/14頭+4.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 9位 / 勝率 1.5% / 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。
6	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実11.4	B△ A△勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井6R 5着/11頭+1.0秒 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14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 4.3着 △ 当競馬場適性 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -25% ※ 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	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実5.0	B○ A△勝率13% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/16 大井6R 7着/13頭+0.9秒 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利 05/01 大井6R 1着/12頭勝利
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 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% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 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。
8	オメガドライヴ追込	本田重（船橋）	実3.2	B× A◎勝率28% 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 07/23 大井7R 7着/12頭+0.8秒 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 1位 / 勝率 27.9% / 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。
9	マイネルイージス差し	田中洸（大井）	実7.1	B× A△勝率5% EV-61% 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26走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/13 大井7R 6着/8頭+1.1秒 07/24 大井9R 10着/12頭+3.0秒 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14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 6.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -61% ※ 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	グレック逃げ	中山遥（浦和）	実59.8	B△ A▽勝率2% EV+32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/16 大井6R 13着/13頭+4.3秒 07/24 大井9R 12着/12頭+3.2秒 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 18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 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +33% ※ 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 ○

ナイトウォーリア

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+191%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7クアッズ

5.0倍

EV -27%

▲A:▲2ゴンザーゴ

5.5倍

EV -67%

出走馬全10頭

◎A:○4

ナイトウォーリア

西啓太（大井）

3.8倍

+191%

›

○A:△7

クアッズ

石川駿（大井）

5.0倍

-27%

›

▲A:▲2

ゴンザーゴ

安藤洋（大井）

5.5倍

-67%

›

△A:▽1

ヴェスタリス

澤田龍（船橋）

23.7倍

-69%

›

△A:△6

リケアミネオラ

千田洋（大井）

11.4倍

-90%

›

△A:▽10

グレック

中山遥（浦和）

59.8倍

-68%

›

×A:△9

マイネルイージス

田中洸（大井）

7.1倍

-98%

›

×A:◎8

オメガドライヴ

本田重（船橋）

3.2倍

-99%

›

×A:▽5

ヴォルクメア

ゴンサ（船橋）

59.4倍

-99%

›

×A:▽3

カヴァス

横川怜（大井）

183.1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

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェスタリス逃げ	澤田龍（船橋）	実23.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/16 大井8R 13着/13頭+3.5秒 07/23 大井9R 9着/9頭+2.0秒 07/02 大井7R 11着/11頭+3.0秒 05/22 大井3R 1着/12頭 12/04 大井11R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ゴンザーゴ	安藤洋（大井）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12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 08/16 大井7R 5着/11頭+1.5秒 07/24 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/02 大井10R 8着/12頭 06/08 大井6R 3着/9頭+4.0秒 05/21 大井5R 2着/14頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 12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% ○ ローテーション 18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 13.0% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	カヴァス先行	横川怜（大井）	実183.1	▽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13.0着と低調）
前5走 08/14 大井8R 16着/16頭+3.0秒 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭 05/19 大井7R 3着/10頭+0.3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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 71走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
4	ナイトウォーリア先行	西啓太（大井）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 大井6R 3着/12頭+0.2秒 07/21 大井9R 4着/12頭+1.3秒 01/28 大井8R 2着/14頭+0.5秒 01/14 大井8R 9着/13頭+1.9秒 12/29 大井11R 5着/13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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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 3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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
5	ヴォルクメア自在	ゴンサ（船橋）	実59.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/14 大井6R 11着/11頭+3.9秒 07/23 大井10R 8着/14頭+3.4秒 07/02 大井12R 14着/14頭+4.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
6	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井6R 5着/11頭+1.0秒 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14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 4.3着 △ 当競馬場適性 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
7	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/16 大井6R 7着/13頭+0.9秒 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利 05/01 大井6R 1着/12頭勝利
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 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% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 12.9% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	オメガドライヴ追込	本田重（船橋）	実3.2	◎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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/23 大井7R 7着/12頭+0.8秒 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	マイネルイージス差し	田中洸（大井）	実7.1	△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26走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/13 大井7R 6着/8頭+1.1秒 07/24 大井9R 10着/12頭+3.0秒 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14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 6.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 5.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
10	グレック逃げ	中山遥（浦和）	実59.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/16 大井6R 13着/13頭+4.3秒 07/24 大井9R 12着/12頭+3.2秒 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オメガドライヴ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.2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

○4ナイトウォーリア

3.8倍

EV -4%

▲2ゴンザーゴ

5.5倍

EV -28%

出走馬全10頭

◎8

オメガドライヴ

本田重（船橋）

3.2倍

-10%

›

○4

ナイトウォーリア

西啓太（大井）

3.8倍

-4%

›

▲2

ゴンザーゴ

安藤洋（大井）

5.5倍

-28%

›

△7

クアッズ

石川駿（大井）

5.0倍

-35%

›

△6

リケアミネオラ

千田洋（大井）

11.4倍

-25%

›

△9

マイネルイージス

田中洸（大井）

7.1倍

-61%

›

▽1

ヴェスタリス

澤田龍（船橋）

23.7倍

+11%

›

▽10

グレック

中山遥（浦和）

59.8倍

+32%

›

▽5

ヴォルクメア

ゴンサ（船橋）

59.4倍

-11%

›

▽3

カヴァス

横川怜（大井）

183.1倍

+2%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項