大井 11R 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

11R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラペルシェール	谷内貫（大井）	実86.6	B× A×勝率0% EV-64% 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9R 8着/14頭+2.3秒 07/24 大井11R 10着/16頭+1.1秒 07/03 大井12R 10着/13頭+0.0秒 06/09 大井10R 6着/13頭 05/22 大井12R 12着/15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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42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) -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 0.4% / 期待値 -65% ※ 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	エスプリボクチャン逃げ	藤田凌（大井）	実16.9	B△ A△勝率5% EV-21% 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 06/09 大井10R 12着/13頭+1.0秒 05/22 大井12R 5着/15頭 04/27 大井11R 2着/16頭+0.3秒 12/04 大井12R 2着/15頭+0.4秒 11/07 大井12R 4着/16頭+0.5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 6.3着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ▽ 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 4位 / 勝率 4.6% / 期待値 -21% ※ 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	ラブリールチア逃げ推奨	御神訓（大井）	実12.8	B○ A○勝率12% EV+54% 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／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率67%と得意）
前5走 08/12 大井10R 8着/14頭+1.9秒 07/23 大井9R 1着/9頭勝利 04/27 大井11R 6着/16頭+0.9秒 04/13 大井11R 4着/10頭+0.8秒 03/13 大井9R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 7.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.1% / 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。
4	アルティメットサガ先行	藤本現（大井）	実58.4	B× A▽勝率2% 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 08/15 大井9R 11着/14頭+2.7秒 06/18 名古屋10R 1着/8頭 06/03 名古屋11R 4着/10頭+4.0秒 05/08 名古屋11R 5着/10頭+1.7秒 04/23 名古屋9R 6着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 33走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 24走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 8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。
5	シンギングブルース自在	和田譲（大井）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率63% EV-30% 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19走で勝率79%と適性高／同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 08/15 大井8R 1着/11頭勝利 07/24 大井12R 1着/9頭勝利 06/30 大井8R 1着/16頭 05/19 大井8R 2着/9頭+0.0秒 05/01 大井8R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 79% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 98.5% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 63.4% / 期待値 -30% ※ 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	イチニチショチョウ自在	江里裕（大井）	実68.0	B× A×勝率1% EV-58% 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9R 6着/14頭+2.1秒 07/23 大井11R 9着/10頭+3.2秒 07/03 大井12R 9着/13頭 05/21 大井12R 13着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 10着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -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 -58% ※ 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	グラシアレス	鷹見陸（大井）	実37.6	B△ A△勝率3% EV+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／86日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井10R 8着/14頭 05/19 大井10R 7着/13頭+0.7秒 02/20 大井4R 4着/10頭+0.9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 6.3着 × 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 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。
8	シビックフォイル先行	笹川翼（大井）	実14.2	B▲ A▲勝率7% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井9R 7着/14頭+2.2秒 05/21 大井4R 1着/13頭 04/30 大井11R 9着/11頭+3.6秒 03/27 大井7R 2着/8頭+1.0秒 02/18 大井9R 1着/11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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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	ジーゲル	遠藤健（大井）	実142.5	B× A×勝率0% EV-77% 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 08/16 大井5R 7着/9頭+4.7秒 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4秒 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 0.2% / 期待値 -77% ※ 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	ポリトナリティー	東原悠（大井）	実133.8	B× A×勝率0% EV-76% 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 08/16 大井5R 9着/9頭+9.6秒 07/21 大井12R 16着/16頭+5.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.5着 (不振) ○ 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) -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 0.2% / 期待値 -77% ※ 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	ノーブルジーク差し	中山遥（浦和）	実65.6	B× A▽勝率1% EV-38% 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 08/17 大井5R 7着/8頭+1.7秒 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2秒 12/29 大井8R 8着/13頭+2.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -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 0.9% / 期待値 -39% ※ 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	ヴィルミーキスミー逃げ	達城龍（大井）	実39.1	B× A▽勝率2% EV-6% 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 08/12 大井10R 4着/14頭+1.5秒 04/10 川崎12R 1着/11頭勝利 03/17 浦和10R 7着/12頭+1.9秒 03/05 川崎12R 5着/11頭+0.9秒 02/02 川崎12R 4着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 23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 7位 / 勝率 2.4% / 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。
13	サトノエンパイア差し	西啓太（大井）	実25.3	B△ A△勝率4% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/12 大井10R 3着/14頭+0.3秒 07/21 大井12R 5着/16頭+1.5秒 07/03 大井12R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井12R 5着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 4着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 23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 0.0% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 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。

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 ◎

シンギングブルース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ラブリールチア

12.8倍

EV -83%

▲A:▲8シビックフォイル

14.2倍

EV -98%

出走馬全13頭

◎A:◎5

シンギングブルース

和田譲（大井）

1.1倍

+8%

›

○A:○3

ラブリールチア

御神訓（大井）

12.8倍

-83%

›

▲A:▲8

シビックフォイル

笹川翼（大井）

14.2倍

-98%

›

△A:△13

サトノエンパイア

西啓太（大井）

25.3倍

-98%

›

△A:△7

グラシアレス

鷹見陸（大井）

37.6倍

-98%

›

△A:△2

エスプリボクチャン

藤田凌（大井）

16.9倍

-99%

›

×A:▽12

ヴィルミーキスミー

達城龍（大井）

39.1倍

-99%

›

×A:▽4

アルティメットサガ

藤本現（大井）

58.4倍

-99%

›

×A:▽11

ノーブルジーク

中山遥（浦和）

65.6倍

-99%

›

×A:×6

イチニチショチョウ

江里裕（大井）

68.0倍

-99%

›

×A:×1

ラペルシェール

谷内貫（大井）

86.6倍

-99%

›

×A:×10

ポリトナリティー

東原悠（大井）

133.8倍

-99%

›

×A:×9

ジーゲル

遠藤健（大井）

142.5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 3 ラブリールチア ¥100 実12.8倍期待値 -83% ❌不的中8着単勝 12.8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。

11R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラペルシェール	谷内貫（大井）	実86.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場64走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/15 大井9R 8着/14頭+2.3秒 07/24 大井11R 10着/16頭+1.1秒 07/03 大井12R 10着/13頭+0.0秒 06/09 大井10R 6着/13頭 05/22 大井12R 12着/15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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	エスプリボクチャン逃げ	藤田凌（大井）	実16.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率31%／87日ぶりの実戦）
前5走 06/09 大井10R 12着/13頭+1.0秒 05/22 大井12R 5着/15頭 04/27 大井11R 2着/16頭+0.3秒 12/04 大井12R 2着/15頭+0.4秒 11/07 大井12R 4着/16頭+0.5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 6.3着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
3	ラブリールチア逃げ推奨	御神訓（大井）	実12.8	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率67%と得意）
前5走 08/12 大井10R 8着/14頭+1.9秒 07/23 大井9R 1着/9頭勝利 04/27 大井11R 6着/16頭+0.9秒 04/13 大井11R 4着/10頭+0.8秒 03/13 大井9R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
4	アルティメットサガ先行	藤本現（大井）	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯33走で勝率30%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井9R 11着/14頭+2.7秒 06/18 名古屋10R 1着/8頭 06/03 名古屋11R 4着/10頭+4.0秒 05/08 名古屋11R 5着/10頭+1.7秒 04/23 名古屋9R 6着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 33走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 24走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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。
5	シンギングブルース自在	和田譲（大井）	実1.1	🌟◎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19走で勝率79%と適性高／同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 08/15 大井8R 1着/11頭勝利 07/24 大井12R 1着/9頭勝利 06/30 大井8R 1着/16頭 05/19 大井8R 2着/9頭+0.0秒 05/01 大井8R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 79% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 75% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 63.4% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
6	イチニチショチョウ自在	江里裕（大井）	実68.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場50走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/15 大井9R 6着/14頭+2.1秒 07/23 大井11R 9着/10頭+3.2秒 07/03 大井12R 9着/13頭 05/21 大井12R 13着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 10着/12頭+3.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
7	グラシアレス	鷹見陸（大井）	実37.6	△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／86日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井10R 8着/14頭 05/19 大井10R 7着/13頭+0.7秒 02/20 大井4R 4着/10頭+0.9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 6.3着 × 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	シビックフォイル先行	笹川翼（大井）	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8走で勝率38%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井9R 7着/14頭+2.2秒 05/21 大井4R 1着/13頭 04/30 大井11R 9着/11頭+3.6秒 03/27 大井7R 2着/8頭+1.0秒 02/18 大井9R 1着/11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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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 7.2% (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。
9	ジーゲル	遠藤健（大井）	実142.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20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 08/16 大井5R 7着/9頭+4.7秒 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4秒 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
10	ポリトナリティー	東原悠（大井）	実133.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.5着と低調）
前5走 08/16 大井5R 9着/9頭+9.6秒 07/21 大井12R 16着/16頭+5.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.5着 (不振) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	ノーブルジーク差し	中山遥（浦和）	実65.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/17 大井5R 7着/8頭+1.7秒 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2秒 12/29 大井8R 8着/13頭+2.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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	ヴィルミーキスミー逃げ	達城龍（大井）	実39.1	▽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）
前5走 08/12 大井10R 4着/14頭+1.5秒 04/10 川崎12R 1着/11頭勝利 03/17 浦和10R 7着/12頭+1.9秒 03/05 川崎12R 5着/11頭+0.9秒 02/02 川崎12R 4着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 23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 2.4% (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。
13	サトノエンパイア差し	西啓太（大井）	実25.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/12 大井10R 3着/14頭+0.3秒 07/21 大井12R 5着/16頭+1.5秒 07/03 大井12R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井12R 5着/14頭+0.0秒 04/27 大井12R 4着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 23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 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シンギングブルース

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ラブリールチア

12.8倍

EV +54%

▲8シビックフォイル

14.2倍

EV +2%

出走馬全13頭

◎5

シンギングブルース

和田譲（大井）

1.1倍

-30%

›

○3

ラブリールチア

御神訓（大井）

12.8倍

+54%

›

▲8

シビックフォイル

笹川翼（大井）

14.2倍

+2%

›

△2

エスプリボクチャン

藤田凌（大井）

16.9倍

-21%

›

△13

サトノエンパイア

西啓太（大井）

25.3倍

-4%

›

△7

グラシアレス

鷹見陸（大井）

37.6倍

+2%

›

▽12

ヴィルミーキスミー

達城龍（大井）

39.1倍

-6%

›

▽4

アルティメットサガ

藤本現（大井）

58.4倍

-10%

›

▽11

ノーブルジーク

中山遥（浦和）

65.6倍

-38%

›

×6

イチニチショチョウ

江里裕（大井）

68.0倍

-58%

›

×1

ラペルシェール

谷内貫（大井）

86.6倍

-64%

›

×10

ポリトナリティー

東原悠（大井）

133.8倍

-76%

›

×9

ジーゲル

遠藤健（大井）

142.5倍

-77%

›

💡 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 3 ラブリールチア ¥100 実12.8倍期待値 +54% ❌不的中8着単勝 12.8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。

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