大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サーブルエース	町田直（川崎）	実21.8	B× A△勝率3% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/16 大井4R 2着/3頭 07/21 大井5R 4着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 -28% ※ 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	モンサンマナオラナ	小野俊（大井）	実11.9	B△ A△勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井3R 1着/9頭勝利 07/21 大井4R 6着/8頭+8.0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 50% (絶好調) ◎ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +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。
3	ガブリン	藤田凌（大井）	実21.2	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3.0着と安定）
前5走 08/17 大井3R 4着/7頭+2.3秒 07/21 大井5R 2着/9頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
4	サラカノ	木澤奨（大井）	実52.1	B△ A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/16 大井4R 3着/3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -14% ※ 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	ゴールドシュミット	ゴンサ（船橋）	実3.3	B△ A▲勝率14% EV-54% 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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/17 大井4R 5着/8頭+1.9秒 07/24 大井3R 2着/5頭+0.2秒 06/29 大井4R 3着/9頭+3.0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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 30.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 期待値 -54% ※ 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	イントゥザライト	吉井章（大井）	実2.9	B🌟◎ A○勝率32% EV-8% 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3.0着と安定）
前5走 08/17 大井4R 4着/8頭+1.3秒 07/24 大井3R 3着/5頭+0.4秒 06/30 大井2R 2着/5頭+0.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.2% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.6% / 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。
7	キングビー	達城龍（大井）	実2.3	B▲ A🌟◎勝率36% EV-17% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／88日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井3R 2着/5頭+0.0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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.9% / 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。

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 ○

イントゥザライト

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+150%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3ガブリン

21.2倍

EV -12%

▲A:◎7キングビー

2.3倍

EV -94%

出走馬全7頭

◎A:○6

イントゥザライト

吉井章（大井）

2.9倍

+150%

›

○A:△3

ガブリン

藤田凌（大井）

21.2倍

-12%

›

▲A:◎7

キングビー

達城龍（大井）

2.3倍

-94%

›

△A:△2

モンサンマナオラナ

小野俊（大井）

11.9倍

-70%

›

△A:▽4

サラカノ

木澤奨（大井）

52.1倍

+27%

›

△A:▲5

ゴールドシュミット

ゴンサ（船橋）

3.3倍

-94%

›

×A:△1

サーブルエース

町田直（川崎）

21.8倍

-88%

›

💡 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サーブルエース	町田直（川崎）	実21.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/16 大井4R 2着/3頭 07/21 大井5R 4着/9頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19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 3.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	モンサンマナオラナ	小野俊（大井）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井3R 1着/9頭勝利 07/21 大井4R 6着/8頭+8.0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 50% (絶好調) ◎ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
3	ガブリン	藤田凌（大井）	実21.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/17 大井3R 4着/7頭+2.3秒 07/21 大井5R 2着/9頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 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 5.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
4	サラカノ	木澤奨（大井）	実52.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/16 大井4R 3着/3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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
5	ゴールドシュミット	ゴンサ（船橋）	実3.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/17 大井4R 5着/8頭+1.9秒 07/24 大井3R 2着/5頭+0.2秒 06/29 大井4R 3着/9頭+3.0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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (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。
6	イントゥザライト	吉井章（大井）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/17 大井4R 4着/8頭+1.3秒 07/24 大井3R 3着/5頭+0.4秒 06/30 大井2R 2着/5頭+0.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	キングビー	達城龍（大井）	実2.3	🌟◎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／88日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井3R 2着/5頭+0.0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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キングビー

騎手達城龍（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6イントゥザライト

2.9倍

EV -8%

▲5ゴールドシュミット

3.3倍

EV -54%

出走馬全7頭

◎7

キングビー

達城龍（大井）

2.3倍

-17%

›

○6

イントゥザライト

吉井章（大井）

2.9倍

-8%

›

▲5

ゴールドシュミット

ゴンサ（船橋）

3.3倍

-54%

›

△2

モンサンマナオラナ

小野俊（大井）

11.9倍

+0%

›

△3

ガブリン

藤田凌（大井）

21.2倍

+11%

›

△1

サーブルエース

町田直（川崎）

21.8倍

-28%

›

▽4

サラカノ

木澤奨（大井）

52.1倍

-13%

›

💡 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

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