大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テルケンユミカブト自在	高橋優（大井）	実77.6	B× A▽勝率2% 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 08/31 大井1R 6着/13頭+0.4秒 08/13 大井1R 9着/12頭+4.6秒 07/24 大井1R 14着/15頭+5.1秒 07/01 大井1R 8着/12頭+0.0秒 04/27 大井1R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 14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 2.1% / 期待値 +60% ※ 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	マーナーパス	遠藤健（大井）	実31.4	B△ A▽勝率3% EV+1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場56走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 9着/14頭+2.2秒 07/20 大井2R 7着/15頭 07/01 大井1R 3着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 5着/11頭 05/19 大井2R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し × 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: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
3	ドッチナンダイ差し	東原悠（大井）	実75.1	B× A▽勝率2% EV+42% 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 04/30 大井1R 13着/14頭+3.4秒 04/13 大井1R 5着/13頭+0.4秒 03/25 大井1R 2着/10頭+0.1秒 03/09 大井1R 7着/14頭+1.1秒 02/16 大井2R 7着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 137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 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 +42% ※ 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	チュウオーサラ逃げ	杉山海（大井）	実3.8	B▲ A○勝率13% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（285日ぶりの実戦）
前5走 12/03 大井2R 5着/13頭+0.7秒 11/14 大井2R 11着/12頭+2.6秒 10/20 大井2R 2着/12頭+0.4秒 10/06 大井4R 3着/10頭+1.0秒 12/06 大井3R 3着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 285日休養明け × 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 5.8% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 期待値 -52% ※ 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	ワイズゴーゴー自在	谷内貫（大井）	実16.5	B△ A△勝率7% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／329日ぶりの実戦）
前5走 10/20 大井5R 4着/9頭+2.0秒 10/08 大井2R 4着/10頭+0.4秒 06/03 大井5R 5着/6頭+4.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 329日休養明け × 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 2.0% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
6	ソフィアトート	石川駿（大井）	実211.7	B× A▽勝率0% EV-18% 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 07/20 大井1R 11着/14頭+1.0秒 07/01 大井1R 11着/12頭+2.0秒 06/08 大井1R 11着/11頭 05/19 大井3R 12着/12頭+2.6秒 04/27 大井2R 12着/14頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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 -19% ※ 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	ブレイクルージュ逃げ	古岡勇（川崎）	実147.1	B× A▽勝率1% EV-23% 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 08/13 大井1R 12着/12頭+5.5秒 07/20 大井1R 12着/14頭 07/02 大井2R 11着/11頭+4.0秒 03/10 大井2R 13着/13頭+4.6秒 02/17 大井1R 13着/15頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 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 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -24% ※ 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	ヘニーアイリス自在	吉井章（大井）	実2.0	B◎ A◎勝率43% EV-14% 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（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/15 大井2R 4着/14頭+0.9秒 10/05 大井1R 5着/10頭+1.8秒 09/16 大井1R 14着/14頭+2.8秒 09/01 大井2R 7着/14頭+1.7秒 08/12 大井2R 3着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 60.0% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.9% / 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。
9	ツクシ推奨	藤田凌（大井）	実6.2	B○ A▲勝率13% EV-22% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（前走3着で力を示す）
前5走 08/15 大井2R 3着/14頭+0.7秒 07/20 大井2R 6着/15頭 07/01 大井1R 2着/12頭 06/08 大井1R 2着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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	ゴルデューク差し	江里裕（大井）	実110.9	B× A▽勝率1% 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 08/31 大井1R 9着/13頭+1.6秒 08/15 大井1R 8着/12頭+1.3秒 07/24 大井1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 14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 1.0% / 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。
11	アンビータブルニコ	瀬川将（大井）	実80.7	B× A▽勝率1% EV+20% 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2R 9着/9頭+2.3秒 07/16 浦和7R 7着/12頭 06/26 浦和12R 8着/11頭 05/29 浦和2R 9着/12頭 04/21 浦和2R 8着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0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 6走で勝ち無し × 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 1.5% / 期待値 +20% ※ 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	ソリタリオカズ自在	西優哉（大井）	実15.5	B× A△勝率4% EV-43% 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2R 7着/14頭+1.4秒 07/20 大井2R 3着/15頭 07/01 大井1R 5着/12頭 03/23 大井1R 10着/11頭+2.3秒 03/09 大井1R 10着/14頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 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 6位 / 勝率 3.6% / 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。
13	ファルコンブラック逃げ	高野誠（大井）	実138.3	B× A▽勝率1% EV0% 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 08/31 大井1R 7着/13頭+0.9秒 08/15 大井1R 9着/12頭+1.5秒 07/24 大井1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 14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 0.7% / 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。
14	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実8.9	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（前走3着）
前5走 08/31 大井2R 3着/3頭 08/15 大井2R 11着/14頭+2.5秒 07/20 大井2R 9着/15頭 07/01 大井1R 4着/12頭 06/08 大井1R 3着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 7% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14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 5.8% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。

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 ◎

ヘニーアイリス

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ツクシ

6.2倍

EV +61%

▲A:○4チュウオーサラ

3.8倍

EV -77%

出走馬全14頭

◎A:◎8

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

2.0倍

+20%

›

○A:▲9

ツクシ

藤田凌（大井）

6.2倍

+61%

›

▲A:○4

チュウオーサラ

杉山海（大井）

3.8倍

-77%

›

△A:△14

ドンナドンナ

田中洸（大井）

8.9倍

-47%

›

△A:△5

ワイズゴーゴー

谷内貫（大井）

16.5倍

-67%

›

△A:▽2

マーナーパス

遠藤健（大井）

31.4倍

-91%

›

×A:△12

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

15.5倍

-99%

›

×A:▽3

ドッチナンダイ

東原悠（大井）

75.1倍

-99%

›

×A:▽1

テルケンユミカブト

高橋優（大井）

77.6倍

-99%

›

×A:▽11

アンビータブルニコ

瀬川将（大井）

80.7倍

-99%

›

×A:▽10

ゴルデューク

江里裕（大井）

110.9倍

-99%

›

×A:▽13

ファルコンブラック

高野誠（大井）

138.3倍

-99%

›

×A:▽7

ブレイクルージュ

古岡勇（川崎）

147.1倍

-99%

›

×A:▽6

ソフィアトート

石川駿（大井）

211.7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 9 ツクシ ¥200 実6.2倍期待値 +62% 不的中2着単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テルケンユミカブト自在	高橋優（大井）	実77.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/31 大井1R 6着/13頭+0.4秒 08/13 大井1R 9着/12頭+4.6秒 07/24 大井1R 14着/15頭+5.1秒 07/01 大井1R 8着/12頭+0.0秒 04/27 大井1R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
2	マーナーパス	遠藤健（大井）	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場56走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 9着/14頭+2.2秒 07/20 大井2R 7着/15頭 07/01 大井1R 3着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 5着/11頭 05/19 大井2R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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。
3	ドッチナンダイ差し	東原悠（大井）	実75.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／137日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井1R 13着/14頭+3.4秒 04/13 大井1R 5着/13頭+0.4秒 03/25 大井1R 2着/10頭+0.1秒 03/09 大井1R 7着/14頭+1.1秒 02/16 大井2R 7着/12頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 137日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (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。
4	チュウオーサラ逃げ	杉山海（大井）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（285日ぶりの実戦）
前5走 12/03 大井2R 5着/13頭+0.7秒 11/14 大井2R 11着/12頭+2.6秒 10/20 大井2R 2着/12頭+0.4秒 10/06 大井4R 3着/10頭+1.0秒 12/06 大井3R 3着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 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% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 285日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ワイズゴーゴー自在	谷内貫（大井）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／329日ぶりの実戦）
前5走 10/20 大井5R 4着/9頭+2.0秒 10/08 大井2R 4着/10頭+0.4秒 06/03 大井5R 5着/6頭+4.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 329日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
6	ソフィアトート	石川駿（大井）	実211.7	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/20 大井1R 11着/14頭+1.0秒 07/01 大井1R 11着/12頭+2.0秒 06/08 大井1R 11着/11頭 05/19 大井3R 12着/12頭+2.6秒 04/27 大井2R 12着/14頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ブレイクルージュ逃げ	古岡勇（川崎）	実147.1	▽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／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/13 大井1R 12着/12頭+5.5秒 07/20 大井1R 12着/14頭 07/02 大井2R 11着/11頭+4.0秒 03/10 大井2R 13着/13頭+4.6秒 02/17 大井1R 13着/15頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	ヘニーアイリス自在	吉井章（大井）	実2.0	◎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（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/15 大井2R 4着/14頭+0.9秒 10/05 大井1R 5着/10頭+1.8秒 09/16 大井1R 14着/14頭+2.8秒 09/01 大井2R 7着/14頭+1.7秒 08/12 大井2R 3着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ツクシ推奨	藤田凌（大井）	実6.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す）
前5走 08/15 大井2R 3着/14頭+0.7秒 07/20 大井2R 6着/15頭 07/01 大井1R 2着/12頭 06/08 大井1R 2着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	ゴルデューク差し	江里裕（大井）	実110.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/31 大井1R 9着/13頭+1.6秒 08/15 大井1R 8着/12頭+1.3秒 07/24 大井1R 7着/15頭+3.0秒 07/02 大井1R 8着/14頭 06/10 大井1R 9着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	アンビータブルニコ	瀬川将（大井）	実80.7	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/28 川崎2R 9着/9頭+2.3秒 07/16 浦和7R 7着/12頭 06/26 浦和12R 8着/11頭 05/29 浦和2R 9着/12頭 04/21 浦和2R 8着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0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 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
12	ソリタリオカズ自在	西優哉（大井）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 7着/14頭+1.4秒 07/20 大井2R 3着/15頭 07/01 大井1R 5着/12頭 03/23 大井1R 10着/11頭+2.3秒 03/09 大井1R 10着/14頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
13	ファルコンブラック逃げ	高野誠（大井）	実138.3	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/31 大井1R 7着/13頭+0.9秒 08/15 大井1R 9着/12頭+1.5秒 07/24 大井1R 13着/15頭+5.0秒 07/02 大井1R 13着/14頭 06/10 大井1R 14着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
14	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実8.9	△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）
前5走 08/31 大井2R 3着/3頭 08/15 大井2R 11着/14頭+2.5秒 07/20 大井2R 9着/15頭 07/01 大井1R 4着/12頭 06/08 大井1R 3着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 7% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14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 9.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ヘニーアイリス

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4チュウオーサラ

3.8倍

EV -51%

▲9ツクシ

6.2倍

EV -22%

出走馬全14頭

◎8

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

2.0倍

-14%

›

○4

チュウオーサラ

杉山海（大井）

3.8倍

-51%

›

▲9

ツクシ

藤田凌（大井）

6.2倍

-22%

›

△14

ドンナドンナ

田中洸（大井）

8.9倍

-14%

›

△5

ワイズゴーゴー

谷内貫（大井）

16.5倍

+22%

›

△12

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

15.5倍

-43%

›

▽2

マーナーパス

遠藤健（大井）

31.4倍

+1%

›

▽1

テルケンユミカブト

高橋優（大井）

77.6倍

+60%

›

▽3

ドッチナンダイ

東原悠（大井）

75.1倍

+42%

›

▽11

アンビータブルニコ

瀬川将（大井）

80.7倍

+20%

›

▽10

ゴルデューク

江里裕（大井）

110.9倍

+6%

›

▽13

ファルコンブラック

高野誠（大井）

138.3倍

›

▽7

ブレイクルージュ

古岡勇（川崎）

147.1倍

-23%

›

▽6

ソフィアトート

石川駿（大井）

211.7倍

-18%

›

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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 9 ツクシ ¥200 実6.2倍期待値 -22% 不的中2着単勝 6.2倍

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