大井 3R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

3R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:54

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニジイロピカール逃げ	谷内貫（大井）	実38.9	B△ A▽勝率3% EV+7% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井6R 10着/13頭+2.3秒 02/18 大井9R 7着/11頭+1.8秒 01/29 大井5R 1着/7頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
2	マインゴールド	岡村健（船橋）	実5.8	B△ A△勝率11% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/15 大井7R 3着/16頭+0.9秒 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 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。
3	ポルタロマーナ逃げ	達城龍（大井）	実32.5	B× A△勝率4% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/10 大井5R 1着/13頭 05/21 大井1R 10着/11頭 04/30 大井3R 6着/10頭+2.7秒 04/15 大井5R 14着/14頭+4.4秒 01/06 浦和3R 8着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.3% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +44% ※ 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	アフロッチ	横川怜（大井）	実35.3	B▲ A▽勝率3% EV-9% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井5R 1着/14頭勝利 07/22 大井3R 14着/14頭+5.3秒 06/08 大井2R 1着/10頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 -10% ※ 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	ブイスリー自在	西啓太（大井）	実78.4	B× A▽勝率2% EV+48% 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7R 12着/16頭+2.1秒 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12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 1.9% / 期待値 +49% ※ 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	トゥーナウィッシュ差し	増田充（川崎）	実116.9	B× A▽勝率1% EV-16% 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 02/20 大井3R 9着/14頭+2.3秒 01/30 大井2R 8着/9頭+2.2秒 01/15 大井2R 4着/6頭+1.4秒 12/30 大井3R 3着/7頭+2.0秒 10/23 大井2R 10着/10頭+6.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 196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 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -17% ※ 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	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV-43% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/15 大井7R 2着/16頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 87.9% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.4% / 期待値 -43% ※ 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	ラスールフルール	木澤奨（大井）	実28.5	B× A△勝率5% EV+44% 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 07/27 川崎3R 10着/11頭+1.0秒 07/08 川崎5R 4着/11頭 06/15 川崎7R 7着/13頭 05/25 浦和5R 12着/12頭 05/13 川崎3R 6着/14頭+2.2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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 +45% ※ 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	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実118.4	B× A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井7R 13着/16頭+2.1秒 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16頭 04/15 大井5R 8着/14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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +16% ※ 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	リアンリーヴァ差し推奨	笹川翼（大井）	実14.5	B○ A○勝率14% EV+109% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8秒 02/20 大井3R 5着/14頭+1.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.4% / 期待値 +109% ※ 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	ボビー先行	藤本現（大井）	実65.8	B× A▽勝率3% EV+79% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6秒 04/06 川崎5R 4着/10頭+1.7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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 +80% ※ 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	サヴォア	櫻井光（川崎）	実124.3	B× A▽勝率1% EV-35% 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6R 11着/13頭+3.2秒 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5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 9.3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 10% ▽ 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 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -35% ※ 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	オレンジマン	中山遥（浦和）	実7.3	B△ A▲勝率12% EV-10% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/15 大井7R 4着/16頭+0.9秒 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。

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 ◎

レヴェルトディオ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10リアンリーヴァ

14.5倍

EV -5%

▲A:▽4アフロッチ

35.3倍

EV -28%

出走馬全13頭

◎A:◎7

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

1.4倍

+23%

›

○A:○10

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

14.5倍

-5%

›

▲A:▽4

アフロッチ

横川怜（大井）

35.3倍

-28%

›

△A:△2

マインゴールド

岡村健（船橋）

5.8倍

-92%

›

△A:▲13

オレンジマン

中山遥（浦和）

7.3倍

-95%

›

△A:▽1

ニジイロピカール

谷内貫（大井）

38.9倍

-74%

›

×A:▽11

ボビー

藤本現（大井）

65.8倍

-57%

›

×A:△3

ポルタロマーナ

達城龍（大井）

32.5倍

-91%

›

×A:▽9

タイセイディエティ

千田洋（大井）

118.4倍

-93%

›

×A:△8

ラスールフルール

木澤奨（大井）

28.5倍

-99%

›

×A:▽5

ブイスリー

西啓太（大井）

78.4倍

-99%

›

×A:▽6

トゥーナウィッシュ

増田充（川崎）

116.9倍

-99%

›

×A:▽12

サヴォア

櫻井光（川崎）

124.3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

単勝 10 リアンリーヴァ ¥200 実14.5倍期待値 -5% ❌不的中5着単勝 14.5倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

3R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:54

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニジイロピカール逃げ	谷内貫（大井）	実38.9	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井6R 10着/13頭+2.3秒 02/18 大井9R 7着/11頭+1.8秒 01/29 大井5R 1着/7頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。
2	マインゴールド	岡村健（船橋）	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/15 大井7R 3着/16頭+0.9秒 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ポルタロマーナ逃げ	達城龍（大井）	実32.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/10 大井5R 1着/13頭 05/21 大井1R 10着/11頭 04/30 大井3R 6着/10頭+2.7秒 04/15 大井5R 14着/14頭+4.4秒 01/06 浦和3R 8着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
4	アフロッチ	横川怜（大井）	実35.3	▽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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井5R 1着/14頭勝利 07/22 大井3R 14着/14頭+5.3秒 06/08 大井2R 1着/10頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
5	ブイスリー自在	西啓太（大井）	実78.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/15 大井7R 12着/16頭+2.1秒 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 1.9% (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	トゥーナウィッシュ差し	増田充（川崎）	実116.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（196日ぶりの実戦）
前5走 02/20 大井3R 9着/14頭+2.3秒 01/30 大井2R 8着/9頭+2.2秒 01/15 大井2R 4着/6頭+1.4秒 12/30 大井3R 3着/7頭+2.0秒 10/23 大井2R 10着/10頭+6.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	実1.4	🌟◎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2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/15 大井7R 2着/16頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.4% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
8	ラスールフルール	木澤奨（大井）	実28.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/27 川崎3R 10着/11頭+1.0秒 07/08 川崎5R 4着/11頭 06/15 川崎7R 7着/13頭 05/25 浦和5R 12着/12頭 05/13 川崎3R 6着/14頭+2.2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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
9	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実118.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井7R 13着/16頭+2.1秒 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16頭 04/15 大井5R 8着/14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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	リアンリーヴァ差し推奨	笹川翼（大井）	実14.5	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ14.5倍で期待値+109%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8秒 02/20 大井3R 5着/14頭+1.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
11	ボビー先行	藤本現（大井）	実65.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6秒 04/06 川崎5R 4着/10頭+1.7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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
12	サヴォア	櫻井光（川崎）	実124.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/15 大井6R 11着/13頭+3.2秒 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5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 9.3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 10% ▽ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	オレンジマン	中山遥（浦和）	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/15 大井7R 4着/16頭+0.9秒 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 12.2% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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

レヴェルトディオ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10リアンリーヴァ

14.5倍

EV +109%

▲13オレンジマン

7.3倍

EV -10%

出走馬全13頭

◎7

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

1.4倍

-43%

›

○10

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

14.5倍

+109%

›

▲13

オレンジマン

中山遥（浦和）

7.3倍

-10%

›

△2

マインゴールド

岡村健（船橋）

5.8倍

-34%

›

△8

ラスールフルール

木澤奨（大井）

28.5倍

+44%

›

△3

ポルタロマーナ

達城龍（大井）

32.5倍

+44%

›

▽1

ニジイロピカール

谷内貫（大井）

38.9倍

+7%

›

▽11

ボビー

藤本現（大井）

65.8倍

+79%

›

▽4

アフロッチ

横川怜（大井）

35.3倍

-9%

›

▽5

ブイスリー

西啓太（大井）

78.4倍

+48%

›

▽9

タイセイディエティ

千田洋（大井）

118.4倍

+16%

›

▽6

トゥーナウィッシュ

増田充（川崎）

116.9倍

-16%

›

▽12

サヴォア

櫻井光（川崎）

124.3倍

-35%

›

💡 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

単勝 10 リアンリーヴァ ¥200 実14.5倍期待値 +109% ❌不的中5着単勝 14.5倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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