大井 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルフォルテ	本田重（船橋）	実4.6	B○ A○勝率28% EV+27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/12 大井1R 3着/10頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.9% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.6% / 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。
2	カフジライオル	瀬川将（大井）	実129.7	B× A▽勝率1% EV+34% 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5R 7着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) ○ 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 +34% ※ 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	ミッキーパラソル	矢野貴（大井）	実1.6	B◎ A×勝率28% EV-54% 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11.0着と低調／200日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 02/26 浦和9R 11着/12頭+3.7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 11.0着 (不振) ◎ 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 200日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 85.5% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.2% / 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。
4	ネオアオトビ	藤田凌（大井）	実22.9	B△ A△勝率4% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/31 大井5R 6着/12頭+86.6秒 08/12 大井4R 6着/14頭 ― ― ―
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 ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
5	デルマオンタケ追込	江里裕（大井）	実182.9	B× A▽勝率1% EV+88% 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5R 8着/12頭+87.5秒 12/25 大井5R 9着/11頭+2.0秒 12/01 大井2R 4着/14頭+2.2秒 11/13 大井3R 6着/10頭+2.8秒 10/24 大井4R 8着/9頭+4.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +89% ※ 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	スピーディワンダー	笹川翼（大井）	実39.8	B△ A▽勝率3% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井5R 7着/10頭 06/29 大井1R 7着/12頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
7	ハッピーワイド自在	鷹見陸（大井）	実58.7	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 09/01 大井6R 9着/12頭+1.8秒 04/14 大井2R 10着/12頭+2.5秒 03/24 大井6R 6着/14頭+2.5秒 03/10 大井5R 14着/14頭+2.4秒 02/19 大井4R 9着/11頭+3.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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) × 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 1.8% / 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。
8	チャオグラッド	西優哉（大井）	実68.1	B× A▽勝率2% 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 08/31 大井5R 4着/12頭+86.4秒 08/12 大井4R 10着/14頭+2.4秒 07/20 大井5R 8着/10頭 06/29 大井2R 9着/14頭 06/08 大井5R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 10位 / 勝率 1.8% / 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。
9	トゥーナルビーズ	増田充（川崎）	実8.1	B△ A▲勝率11% EV-9% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/31 大井5R 2着/12頭+85.3秒 08/12 大井1R 4着/10頭+1.8秒 07/20 大井6R 6着/12頭+3.0秒 06/29 大井2R 14着/14頭 ―
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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 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。
10	バイバイファイト逃げ	岡村健（船橋）	実24.5	B× A▽勝率3% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井5R 5着/12頭+86.5秒 08/12 大井5R 8着/16頭+72.5秒 07/21 大井2R 10着/14頭+4.5秒 06/29 大井1R 3着/12頭 06/08 大井5R 10着/12頭+2.0秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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 20% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -16% ※ 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	デルマラウス推奨	安藤洋（大井）	実15.3	B▲ A△勝率10% EV+59% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 12/01 大井5R 7着/10頭+2.8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 7.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 287日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 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。
12	コンプレックス	杉山海（大井）	実186.9	B× A▽勝率0% EV-9% 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 08/21 名古屋1R 12着/12頭+3.4秒 07/31 名古屋2R 11着/12頭+4.2秒 07/17 名古屋2R 8着/12頭 07/03 名古屋2R 5着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋1R 5着/11頭
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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8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) ○ ローテーション 24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 0.5% / 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	デスピナ自在	藤本現（大井）	実175.3	B× A▽勝率1% EV+12% 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 09/01 大井5R 7着/10頭+1.8秒 08/12 大井1R 5着/10頭+2.0秒 07/21 大井1R 8着/11頭+3.1秒 06/29 大井5R 6着/12頭 06/09 大井1R 8着/9頭+3.0秒
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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 +13% ※ 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	ココミサイル差し	松崎正（大井）	実14.2	B× A△勝率5% EV-28% 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5R 3着/12頭+85.7秒 06/08 大井4R 6着/10頭+0.0秒 05/18 大井1R 5着/12頭+1.0秒 04/27 大井4R 6着/11頭+1.5秒 04/13 大井3R 8着/10頭+2.3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 4.7着 × 当競馬場適性 5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) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 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。

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 ×

ミッキーパラソル

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ノーブルフォルテ

4.6倍

EV -68%

▲A:△11デルマラウス

15.3倍

EV -28%

出走馬全14頭

◎A:×3

ミッキーパラソル

矢野貴（大井）

1.6倍

+36%

›

○A:○1

ノーブルフォルテ

本田重（船橋）

4.6倍

-68%

›

▲A:△11

デルマラウス

安藤洋（大井）

15.3倍

-28%

›

△A:▲9

トゥーナルビーズ

増田充（川崎）

8.1倍

-87%

›

△A:▽6

スピーディワンダー

笹川翼（大井）

39.8倍

-74%

›

△A:△4

ネオアオトビ

藤田凌（大井）

22.9倍

-86%

›

×A:▽10

バイバイファイト

岡村健（船橋）

24.5倍

-96%

›

×A:△14

ココミサイル

松崎正（大井）

14.2倍

-99%

›

×A:▽7

ハッピーワイド

鷹見陸（大井）

58.7倍

-99%

›

×A:▽8

チャオグラッド

西優哉（大井）

68.1倍

-99%

›

×A:▽2

カフジライオル

瀬川将（大井）

129.7倍

-99%

›

×A:▽13

デスピナ

藤本現（大井）

175.3倍

-99%

›

×A:▽5

デルマオンタケ

江里裕（大井）

182.9倍

-99%

›

×A:▽12

コンプレックス

杉山海（大井）

186.9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

単勝 11 デルマラウス ¥100 実15.3倍期待値 -28% 不的中4着単勝 15.3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。

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルフォルテ	本田重（船橋）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/12 大井1R 3着/10頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.6% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
2	カフジライオル	瀬川将（大井）	実129.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/31 大井5R 7着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
3	ミッキーパラソル	矢野貴（大井）	実1.6	×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11.0着と低調／200日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 02/26 浦和9R 11着/12頭+3.7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 11.0着 (不振) ◎ 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 200日休養明け × 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 28.2% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ネオアオトビ	藤田凌（大井）	実22.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/31 大井5R 6着/12頭+86.6秒 08/12 大井4R 6着/14頭 ― ― ―
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 ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
5	デルマオンタケ追込	江里裕（大井）	実182.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井5R 8着/12頭+87.5秒 12/25 大井5R 9着/11頭+2.0秒 12/01 大井2R 4着/14頭+2.2秒 11/13 大井3R 6着/10頭+2.8秒 10/24 大井4R 8着/9頭+4.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	スピーディワンダー	笹川翼（大井）	実39.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井5R 7着/10頭 06/29 大井1R 7着/12頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ハッピーワイド自在	鷹見陸（大井）	実58.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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8.3着と低調）
前5走 09/01 大井6R 9着/12頭+1.8秒 04/14 大井2R 10着/12頭+2.5秒 03/24 大井6R 6着/14頭+2.5秒 03/10 大井5R 14着/14頭+2.4秒 02/19 大井4R 9着/11頭+3.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (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。
8	チャオグラッド	西優哉（大井）	実68.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井5R 4着/12頭+86.4秒 08/12 大井4R 10着/14頭+2.4秒 07/20 大井5R 8着/10頭 06/29 大井2R 9着/14頭 06/08 大井5R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (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。
9	トゥーナルビーズ	増田充（川崎）	実8.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/31 大井5R 2着/12頭+85.3秒 08/12 大井1R 4着/10頭+1.8秒 07/20 大井6R 6着/12頭+3.0秒 06/29 大井2R 14着/14頭 ―
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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
10	バイバイファイト逃げ	岡村健（船橋）	実24.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井5R 5着/12頭+86.5秒 08/12 大井5R 8着/16頭+72.5秒 07/21 大井2R 10着/14頭+4.5秒 06/29 大井1R 3着/12頭 06/08 大井5R 10着/12頭+2.0秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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 20% (好調) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
11	デルマラウス推奨	安藤洋（大井）	実15.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 12/01 大井5R 7着/10頭+2.8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 7.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 287日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (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。
12	コンプレックス	杉山海（大井）	実186.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/21 名古屋1R 12着/12頭+3.4秒 07/31 名古屋2R 11着/12頭+4.2秒 07/17 名古屋2R 8着/12頭 07/03 名古屋2R 5着/12頭+0.0秒 06/18 名古屋1R 5着/11頭
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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8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) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	デスピナ自在	藤本現（大井）	実175.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井5R 7着/10頭+1.8秒 08/12 大井1R 5着/10頭+2.0秒 07/21 大井1R 8着/11頭+3.1秒 06/29 大井5R 6着/12頭 06/09 大井1R 8着/9頭+3.0秒
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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ココミサイル差し	松崎正（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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/31 大井5R 3着/12頭+85.7秒 06/08 大井4R 6着/10頭+0.0秒 05/18 大井1R 5着/12頭+1.0秒 04/27 大井4R 6着/11頭+1.5秒 04/13 大井3R 8着/10頭+2.3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 4.7着 × 当競馬場適性 5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) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (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。

AIの本命

AI評価1位

ミッキーパラソル

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ノーブルフォルテ

4.6倍

EV +27%

▲9トゥーナルビーズ

8.1倍

EV -9%

出走馬全14頭

×3

ミッキーパラソル

矢野貴（大井）

1.6倍

-54%

›

○1

ノーブルフォルテ

本田重（船橋）

4.6倍

+27%

›

▲9

トゥーナルビーズ

増田充（川崎）

8.1倍

-9%

›

△11

デルマラウス

安藤洋（大井）

15.3倍

+59%

›

△14

ココミサイル

松崎正（大井）

14.2倍

-28%

›

△4

ネオアオトビ

藤田凌（大井）

22.9倍

-3%

›

▽10

バイバイファイト

岡村健（船橋）

24.5倍

-15%

›

▽6

スピーディワンダー

笹川翼（大井）

39.8倍

+24%

›

▽7

ハッピーワイド

鷹見陸（大井）

58.7倍

+8%

›

▽8

チャオグラッド

西優哉（大井）

68.1倍

+21%

›

▽2

カフジライオル

瀬川将（大井）

129.7倍

+34%

›

▽5

デルマオンタケ

江里裕（大井）

182.9倍

+88%

›

▽13

デスピナ

藤本現（大井）

175.3倍

+12%

›

▽12

コンプレックス

杉山海（大井）

186.9倍

-9%

›

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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

単勝 11 デルマラウス ¥100 実15.3倍期待値 +60% 不的中4着単勝 15.3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。

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