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1800m ダート1800m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモギンガ差し	田中洸（大井）	実99.9	B× A×勝率0% EV-60% 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10R 12着/14頭+2.5秒 07/03 大井9R 9着/12頭 05/22 大井9R 6着/10頭 04/27 大井10R 9着/15頭+2.5秒 04/16 大井12R 5着/10頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 87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 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 14位 / 勝率 0.4% / 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。
2	ショーシャンク逃げ	達城龍（大井）	実6.4	B△ A△勝率5% EV-68% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/21 大井10R 3着/14頭+0.3秒 07/03 大井9R 8着/12頭 04/15 大井6R 4着/10頭+0.9秒 03/25 大井9R 1着/11頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
3	ラピード差し	本田重（船橋）	実43.3	B× A▽勝率2% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/14 大井3R 11着/13頭+2.0秒 07/21 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/02 大井6R 8着/12頭 10/09 大井8R 11着/11頭+3.5秒 09/16 大井8R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
4	コウフウセイゲツ逃げ	西啓太（大井）	実24.8	B× A▽勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／108日ぶりの実戦）
前5走 05/19 大井9R 8着/11頭+3.7秒 04/27 大井10R 15着/15頭+3.8秒 04/15 大井8R 2着/10頭+1.0秒 03/24 大井10R 9着/14頭+1.6秒 03/10 大井4R 5着/13頭+1.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 108日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
5	エクラシェール差し	藤田凌（大井）	実8.6	B△ A△勝率10% EV-14% 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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/17 大井8R 4着/13頭+0.3秒 07/23 大井7R 9着/12頭+0.9秒 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4秒 12/29 大井11R 9着/13頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
6	カルサパラストリス	中山遥（浦和）	実7.8	B▲ A△勝率6% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/13 大井6R 2着/12頭 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5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 24走で勝率 4% (苦戦) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -55% ※ 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	リバイブメイラード追込	西優哉（大井）	実3.4	B🌟◎ A🌟◎勝率34% EV+15% 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走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/17 大井6R 3着/12頭+0.3秒 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10頭 05/18 大井5R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.9% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.9% / 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。
8	デルマアリエル先行推奨	横川怜（大井）	実5.8	B○ A○勝率16% EV-7% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／同馬場状態で勝率33%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/15 大井10R 7着/14頭+1.4秒 07/21 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/15 大井8R 1着/10頭勝利 03/24 大井7R 5着/11頭+1.2秒 03/10 大井7R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 期待値 -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。
9	ディサイデッド	谷内貫（大井）	実46.6	B× A▽勝率2% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/15 大井10R 6着/14頭+1.3秒 07/20 大井7R 8着/10頭 07/02 大井6R 5着/12頭 06/10 大井6R 6着/10頭+1.0秒 05/19 大井9R 7着/11頭+2.4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 6.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。
10	イトウ追込	吉井章（大井）	実26.4	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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/23 大井6R 14着/14頭+3.1秒 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9秒 12/01 大井8R 3着/14頭+1.6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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 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。
11	サラニキケン	鷹見陸（大井）	実91.2	B× A×勝率1% EV-52% 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10R 14着/14頭+7.3秒 07/23 大井7R 8着/12頭+0.9秒 06/10 大井8R 8着/12頭 ― ―
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 -53% ※ 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	クルーミーズクライ追込	安藤洋（大井）	実45.5	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/17 大井6R 9着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 10着/11頭+3.4秒 10/23 大井7R 4着/9頭+0.5秒 10/09 大井9R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井10R 12着/12頭+3.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
13	デスタン追込	御神訓（大井）	実4.9	B△ A▲勝率15% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/15 大井10R 3着/14頭+1.1秒 07/21 大井10R 7着/14頭+1.1秒 07/02 大井9R 2着/10頭+0.0秒 01/30 大井10R 7着/16頭+1.0秒 01/14 大井10R 8着/15頭+2.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 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。
14	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実53.9	B× A▽勝率2% EV-7% 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40%／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2秒 01/16 大井4R 6着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 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。

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 ◎

リバイブメイラード

騎手西優哉（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+96%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8デルマアリエル

5.8倍

EV +37%

▲A:△6カルサパラストリス

7.8倍

EV -19%

出走馬全14頭

◎A:◎7

リバイブメイラード

西優哉（大井）

3.4倍

+96%

›

○A:○8

デルマアリエル

横川怜（大井）

5.8倍

+37%

›

▲A:△6

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

7.8倍

-19%

›

△A:▲13

デスタン

御神訓（大井）

4.9倍

-86%

›

△A:△5

エクラシェール

藤田凌（大井）

8.6倍

-76%

›

△A:△2

ショーシャンク

達城龍（大井）

6.4倍

-95%

›

×A:▽4

コウフウセイゲツ

西啓太（大井）

24.8倍

-83%

›

×A:▽3

ラピード

本田重（船橋）

43.3倍

-75%

›

×A:▽10

イトウ

吉井章（大井）

26.4倍

-91%

›

×A:×12

クルーミーズクライ

安藤洋（大井）

45.5倍

-94%

›

×A:▽9

ディサイデッド

谷内貫（大井）

46.6倍

-94%

›

×A:▽14

カズピレウス

石川駿（大井）

53.9倍

-93%

›

×A:×11

サラニキケン

鷹見陸（大井）

91.2倍

-99%

›

×A:×1

コスモギンガ

田中洸（大井）

99.9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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 デルマアリエル ¥100 実5.8倍期待値 +38% ❌不的中4着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモギンガ差し	田中洸（大井）	実99.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場87走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/21 大井10R 12着/14頭+2.5秒 07/03 大井9R 9着/12頭 05/22 大井9R 6着/10頭 04/27 大井10R 9着/15頭+2.5秒 04/16 大井12R 5着/10頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 87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 12着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ショーシャンク逃げ	達城龍（大井）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井10R 5着/14頭+1.2秒 07/21 大井10R 3着/14頭+0.3秒 07/03 大井9R 8着/12頭 04/15 大井6R 4着/10頭+0.9秒 03/25 大井9R 1着/11頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
3	ラピード差し	本田重（船橋）	実43.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/14 大井3R 11着/13頭+2.0秒 07/21 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/02 大井6R 8着/12頭 10/09 大井8R 11着/11頭+3.5秒 09/16 大井8R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
4	コウフウセイゲツ逃げ	西啓太（大井）	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／108日ぶりの実戦）
前5走 05/19 大井9R 8着/11頭+3.7秒 04/27 大井10R 15着/15頭+3.8秒 04/15 大井8R 2着/10頭+1.0秒 03/24 大井10R 9着/14頭+1.6秒 03/10 大井4R 5着/13頭+1.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 108日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
5	エクラシェール差し	藤田凌（大井）	実8.6	△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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/17 大井8R 4着/13頭+0.3秒 07/23 大井7R 9着/12頭+0.9秒 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4秒 12/29 大井11R 9着/13頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
6	カルサパラストリス	中山遥（浦和）	実7.8	△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24走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/13 大井6R 2着/12頭 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5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 24走で勝率 4% (苦戦) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	リバイブメイラード追込	西優哉（大井）	実3.4	🌟◎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走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/17 大井6R 3着/12頭+0.3秒 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10頭 05/18 大井5R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	デルマアリエル先行推奨	横川怜（大井）	実5.8	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／同馬場状態で勝率33%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/15 大井10R 7着/14頭+1.4秒 07/21 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/15 大井8R 1着/10頭勝利 03/24 大井7R 5着/11頭+1.2秒 03/10 大井7R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (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。
9	ディサイデッド	谷内貫（大井）	実46.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/15 大井10R 6着/14頭+1.3秒 07/20 大井7R 8着/10頭 07/02 大井6R 5着/12頭 06/10 大井6R 6着/10頭+1.0秒 05/19 大井9R 7着/11頭+2.4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 6.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	イトウ追込	吉井章（大井）	実26.4	▽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12.0着と低調）
前5走 07/23 大井6R 14着/14頭+3.1秒 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9秒 12/01 大井8R 3着/14頭+1.6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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
11	サラニキケン	鷹見陸（大井）	実91.2	×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10.0着と低調）
前5走 08/15 大井10R 14着/14頭+7.3秒 07/23 大井7R 8着/12頭+0.9秒 06/10 大井8R 8着/12頭 ― ―
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
12	クルーミーズクライ追込	安藤洋（大井）	実45.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/17 大井6R 9着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 10着/11頭+3.4秒 10/23 大井7R 4着/9頭+0.5秒 10/09 大井9R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井10R 12着/12頭+3.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
13	デスタン追込	御神訓（大井）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/15 大井10R 3着/14頭+1.1秒 07/21 大井10R 7着/14頭+1.1秒 07/02 大井9R 2着/10頭+0.0秒 01/30 大井10R 7着/16頭+1.0秒 01/14 大井10R 8着/15頭+2.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
14	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実53.9	▽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40%／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2秒 01/16 大井4R 6着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リバイブメイラード

騎手西優哉（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8デルマアリエル

5.8倍

EV -7%

▲13デスタン

4.9倍

EV -27%

出走馬全14頭

◎7

リバイブメイラード

西優哉（大井）

3.4倍

+15%

›

○8

デルマアリエル

横川怜（大井）

5.8倍

-7%

›

▲13

デスタン

御神訓（大井）

4.9倍

-27%

›

△5

エクラシェール

藤田凌（大井）

8.6倍

-14%

›

△6

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

7.8倍

-54%

›

△2

ショーシャンク

達城龍（大井）

6.4倍

-68%

›

▽4

コウフウセイゲツ

西啓太（大井）

24.8倍

-11%

›

▽10

イトウ

吉井章（大井）

26.4倍

-5%

›

▽3

ラピード

本田重（船橋）

43.3倍

-6%

›

▽14

カズピレウス

石川駿（大井）

53.9倍

-7%

›

▽9

ディサイデッド

谷内貫（大井）

46.6倍

-21%

›

×12

クルーミーズクライ

安藤洋（大井）

45.5倍

-51%

›

×11

サラニキケン

鷹見陸（大井）

91.2倍

-52%

›

×1

コスモギンガ

田中洸（大井）

99.9倍

-60%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 デルマアリエル ¥100 実5.8倍期待値 -7% ❌不的中4着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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