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1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤンノカステップ追込	達城龍（大井）	実29.0	B× A▽勝率2% EV-32% 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 5着/16頭+1.1秒 07/22 大井12R 3着/11頭+1.3秒 06/30 大井8R 5着/16頭 06/10 大井9R 5着/14頭 05/19 大井8R 4着/9頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 50走で勝率 6% △ 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) -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 2.3% / 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。
2	グルナルーフス逃げ	和田譲（大井）	実8.0	B○ A▲勝率12% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/16 大井8R 3着/13頭+1.1秒 07/01 大井12R 2着/15頭 06/09 大井8R 1着/11頭 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。
3	トップレジェンド自在	西啓太（大井）	実2.3	B▲ A🌟◎勝率37% EV-13% 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100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 08/17 大井10R 1着/12頭勝利 07/22 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井6R 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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ○ 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 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 2.3% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.4% / 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。
4	ドピエッタ自在	小野俊（大井）	実44.0	B× A▽勝率2% 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 08/12 大井8R 1着/13頭勝利 07/21 大井9R 11着/12頭+3.0秒 06/30 大井8R 16着/16頭 06/10 大井9R 9着/14頭 05/19 大井8R 8着/9頭+2.7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) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -12% ※ 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	ヤマノウォーリア先行	藤本現（大井）	実28.8	B× A△勝率3% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/16 大井8R 6着/13頭+1.4秒 07/24 大井12R 2着/9頭+0.4秒 07/01 大井7R 6着/12頭 06/09 大井9R 8着/14頭 05/19 大井12R 14着/16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 4.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 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。
6	ワンウェイ差し	高橋優（大井）	実31.0	B× A▽勝率2% EV-47% 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8R 7着/13頭+1.5秒 07/24 大井10R 7着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 5着/11頭 06/09 大井9R 5着/14頭+0.0秒 05/19 大井12R 6着/16頭+0.9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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 -48% ※ 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	エイシンネクタル差し	古岡勇（川崎）	実85.3	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8R 10着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭 05/21 大井12R 10着/14頭 04/29 大井12R 13着/16頭+3.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 15位 / 勝率 0.3% / 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。
8	シャンデリアソング差し	岡村健（船橋）	実8.3	B△ A△勝率7% EV-41% 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7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/16 大井8R 2着/13頭+0.8秒 05/18 大井12R 2着/14頭+0.2秒 04/14 大井9R 3着/10頭+0.8秒 03/26 大井10R 2着/14頭+0.2秒 03/11 大井9R 5着/11頭+0.5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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -41% ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実45.7	B× A▽勝率1% 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 08/16 大井8R 5着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 12位 / 勝率 1.1% / 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。
10	ジューンアカデミー追込	安藤洋（大井）	実44.5	B△ A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 大井8R 2着/16頭+0.8秒 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭 05/01 大井2R 1着/13頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
11	サブノリョウマ逃げ	石川駿（大井）	実87.4	B× A×勝率1% EV-50% 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8R 9着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 9着/9頭+1.3秒 07/01 大井7R 10着/12頭 06/09 大井9R 13着/14頭+4.0秒 05/19 大井12R 16着/16頭+3.5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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ○ 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 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -50% ※ 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	マジシャンガール差し	本田重（船橋）	実18.7	B△ A△勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/14 大井8R 3着/16頭+0.8秒 07/24 大井8R 7着/12頭+0.6秒 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6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 4.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 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。
13	フレンドリーシップ差し	吉井章（大井）	実61.8	B× A▽勝率1% EV-46% 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8R 8着/13頭+1.7秒 07/24 大井8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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 0.9% / 期待値 -46% ※ 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	トーキングザゴッド	笹川翼（大井）	実3.3	B🌟◎ A○勝率22% EV-27% 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100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 07/22 大井10R 1着/9頭勝利 07/02 大井5R 1着/16頭 06/08 大井5R 1着/12頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.6% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 期待値 -27% ※ 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。
15	ドナソレイ差し	藤田凌（大井）	実51.1	B× A▽勝率2% EV-8% 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 07/28 川崎8R 6着/12頭+1.0秒 07/09 川崎8R 4着/10頭 06/18 川崎2R 2着/10頭+2.0秒 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒 04/24 浦和4R 9着/10頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 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 1.8% / 期待値 -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 ○

トーキングザゴッド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+202%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2グルナルーフス

8.0倍

EV -59%

▲A:◎3トップレジェンド

2.3倍

EV -94%

出走馬全15頭

◎A:○14

トーキングザゴッド

笹川翼（大井）

3.3倍

+202%

›

○A:▲2

グルナルーフス

和田譲（大井）

8.0倍

-59%

›

▲A:◎3

トップレジェンド

西啓太（大井）

2.3倍

-94%

›

△A:△12

マジシャンガール

本田重（船橋）

18.7倍

-90%

›

△A:▽10

ジューンアカデミー

安藤洋（大井）

44.5倍

-77%

›

△A:△8

シャンデリアソング

岡村健（船橋）

8.3倍

-99%

›

×A:△5

ヤマノウォーリア

藤本現（大井）

28.8倍

-98%

›

×A:▽1

ヤンノカステップ

達城龍（大井）

29.0倍

-99%

›

×A:▽6

ワンウェイ

高橋優（大井）

31.0倍

-99%

›

×A:▽4

ドピエッタ

小野俊（大井）

44.0倍

-99%

›

×A:▽9

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

45.7倍

-99%

›

×A:▽15

ドナソレイ

藤田凌（大井）

51.1倍

-99%

›

×A:▽13

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

61.8倍

-99%

›

×A:×7

エイシンネクタル

古岡勇（川崎）

85.3倍

-99%

›

×A:×11

サブノリョウマ

石川駿（大井）

87.4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。

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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1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤンノカステップ追込	達城龍（大井）	実29.0	▽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8R 5着/16頭+1.1秒 07/22 大井12R 3着/11頭+1.3秒 06/30 大井8R 5着/16頭 06/10 大井9R 5着/14頭 05/19 大井8R 4着/9頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 50走で勝率 6% △ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	グルナルーフス逃げ	和田譲（大井）	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/16 大井8R 3着/13頭+1.1秒 07/01 大井12R 2着/15頭 06/09 大井8R 1着/11頭 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
3	トップレジェンド自在	西啓太（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（当競馬場3走で勝率100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 08/17 大井10R 1着/12頭勝利 07/22 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井6R 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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ○ 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 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 37.4% (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。
4	ドピエッタ自在	小野俊（大井）	実44.0	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 大井8R 1着/13頭勝利 07/21 大井9R 11着/12頭+3.0秒 06/30 大井8R 16着/16頭 06/10 大井9R 9着/14頭 05/19 大井8R 8着/9頭+2.7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) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
5	ヤマノウォーリア先行	藤本現（大井）	実28.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/16 大井8R 6着/13頭+1.4秒 07/24 大井12R 2着/9頭+0.4秒 07/01 大井7R 6着/12頭 06/09 大井9R 8着/14頭 05/19 大井12R 14着/16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 4.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
6	ワンウェイ差し	高橋優（大井）	実31.0	▽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30%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率42%）
前5走 08/16 大井8R 7着/13頭+1.5秒 07/24 大井10R 7着/14頭+1.3秒 07/02 大井7R 5着/11頭 06/09 大井9R 5着/14頭+0.0秒 05/19 大井12R 6着/16頭+0.9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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
7	エイシンネクタル差し	古岡勇（川崎）	実85.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井8R 10着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭 05/21 大井12R 10着/14頭 04/29 大井12R 13着/16頭+3.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.3% (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。
8	シャンデリアソング差し	岡村健（船橋）	実8.3	△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7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/16 大井8R 2着/13頭+0.8秒 05/18 大井12R 2着/14頭+0.2秒 04/14 大井9R 3着/10頭+0.8秒 03/26 大井10R 2着/14頭+0.2秒 03/11 大井9R 5着/11頭+0.5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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実45.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場53走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/16 大井8R 5着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -49% (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。
10	ジューンアカデミー追込	安藤洋（大井）	実44.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 大井8R 2着/16頭+0.8秒 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭 05/01 大井2R 1着/13頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
11	サブノリョウマ逃げ	石川駿（大井）	実87.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場69走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/16 大井8R 9着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 9着/9頭+1.3秒 07/01 大井7R 10着/12頭 06/09 大井9R 13着/14頭+4.0秒 05/19 大井12R 16着/16頭+3.5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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	マジシャンガール差し	本田重（船橋）	実18.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/14 大井8R 3着/16頭+0.8秒 07/24 大井8R 7着/12頭+0.6秒 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6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 4.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
13	フレンドリーシップ差し	吉井章（大井）	実61.8	▽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 08/16 大井8R 8着/13頭+1.7秒 07/24 大井8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
14	トーキングザゴッド	笹川翼（大井）	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100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 07/22 大井10R 1着/9頭勝利 07/02 大井5R 1着/16頭 06/08 大井5R 1着/12頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.1% (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。
15	ドナソレイ差し	藤田凌（大井）	実51.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/28 川崎8R 6着/12頭+1.0秒 07/09 川崎8R 4着/10頭 06/18 川崎2R 2着/10頭+2.0秒 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒 04/24 浦和4R 9着/10頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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

トップレジェンド

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14トーキングザゴッド

3.3倍

EV -27%

▲2グルナルーフス

8.0倍

EV -2%

出走馬全15頭

◎3

トップレジェンド

西啓太（大井）

2.3倍

-13%

›

○14

トーキングザゴッド

笹川翼（大井）

3.3倍

-27%

›

▲2

グルナルーフス

和田譲（大井）

8.0倍

-2%

›

△8

シャンデリアソング

岡村健（船橋）

8.3倍

-41%

›

△12

マジシャンガール

本田重（船橋）

18.7倍

+10%

›

△5

ヤマノウォーリア

藤本現（大井）

28.8倍

-20%

›

▽1

ヤンノカステップ

達城龍（大井）

29.0倍

-32%

›

▽4

ドピエッタ

小野俊（大井）

44.0倍

-11%

›

▽10

ジューンアカデミー

安藤洋（大井）

44.5倍

-13%

›

▽15

ドナソレイ

藤田凌（大井）

51.1倍

-8%

›

▽6

ワンウェイ

高橋優（大井）

31.0倍

-47%

›

▽9

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

45.7倍

-48%

›

▽13

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

61.8倍

-46%

›

×11

サブノリョウマ

石川駿（大井）

87.4倍

-50%

›

×7

エイシンネクタル

古岡勇（川崎）

85.3倍

-76%

›

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