大井 5R 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

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディアワン	安藤洋（大井）	実2.0	B○ A◎勝率45% EV-10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井6R 2着/14頭+0.2秒 11/10 大井4R 4着/11頭+0.9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 3.0着 (安定) ◎ 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 14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 33.4% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.9% / 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。
2	ルヴレアール	野畑凌（川崎）	実23.1	B△ A△勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 10着/16頭+2.4秒 08/12 大井5R 6着/16頭+72.0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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 +31% ※ 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	グロリアスワールド自在	和田譲（大井）	実42.8	B△ A▽勝率3% EV+8% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/31 大井6R 7着/14頭+1.8秒 04/27 大井5R 5着/10頭+2.4秒 03/09 大井5R 3着/11頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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。
4	ユウユウチャパティ逃げ	木澤奨（大井）	実161.7	B× A▽勝率1% EV+61% 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 10着/12頭+87.8秒 08/12 大井4R 13着/14頭+3.9秒 07/21 大井2R 11着/14頭+4.6秒 06/29 大井6R 12着/14頭 06/09 大井2R 11着/13頭+0.0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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 1.0% / 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。
5	フォーカス差し	東原悠（大井）	実162.9	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 09/01 大井6R 8着/12頭+1.8秒 08/12 大井4R 8着/14頭+1.5秒 07/21 大井2R 8着/14頭+3.9秒 06/29 大井5R 7着/12頭 05/21 大井2R 13着/14頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (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 0.9% / 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。
6	ベルベットオニキス自在	谷内貫（大井）	実32.5	B× A△勝率3% 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 08/31 大井5R 11着/12頭+87.8秒 08/12 大井5R 3着/16頭+70.4秒 07/20 大井6R 3着/12頭 01/26 大井3R 6着/9頭+2.4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 5.7着 × 当競馬場適性 4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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 6位 / 勝率 2.7% / 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。
7	タイセイフリーデン	矢野貴（大井）	実3.3	B◎ A○勝率20% EV-33% 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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 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 59.5% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 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。
8	チュウオースカイ	瀬川将（大井）	実189.9	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6R 11着/14頭+3.3秒 08/12 大井1R 9着/10頭+4.3秒 07/20 大井5R 9着/10頭+4.0秒 06/29 大井1R 10着/12頭 06/08 大井4R 8着/10頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 0.7% / 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。
9	バイソンバローズ先行	本田重（船橋）	実10.7	B△ A△勝率9% EV-3% 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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 大井6R 6着/12頭+1.4秒 08/12 大井4R 4着/14頭+0.8秒 11/11 大井4R 3着/6頭+3.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 3.3% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
10	ポロリス差し	石川駿（大井）	実183.5	B× A▽勝率0% EV-17% 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8R 11着/16頭+2.5秒 08/12 大井4R 7着/14頭+1.2秒 07/21 大井2R 9着/14頭+4.0秒 06/29 大井5R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井1R 7着/9頭+5.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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 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 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -18% ※ 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	ナックポピー	高橋昭（大井）	実3.8	B▲ A▲勝率12% EV-54% 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5走 08/31 大井6R 4着/14頭+0.3秒 04/13 大井4R 2着/10頭+0.8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 3.0着 (安定) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。

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 ○

タイセイフリーデン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

3.3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:◎1ディアワン

2.0倍

EV -33%

▲A:▲11ナックポピー

3.8倍

EV -87%

出走馬全11頭

◎A:○7

タイセイフリーデン

矢野貴（大井）

3.3倍

+96%

›

○A:◎1

ディアワン

安藤洋（大井）

2.0倍

-33%

›

▲A:▲11

ナックポピー

高橋昭（大井）

3.8倍

-87%

›

△A:△9

バイソンバローズ

本田重（船橋）

10.7倍

-65%

›

△A:△2

ルヴレアール

野畑凌（川崎）

23.1倍

-90%

›

△A:▽3

グロリアスワールド

和田譲（大井）

42.8倍

-94%

›

×A:△6

ベルベットオニキス

谷内貫（大井）

32.5倍

-99%

›

×A:▽4

ユウユウチャパティ

木澤奨（大井）

161.7倍

-99%

›

×A:▽5

フォーカス

東原悠（大井）

162.9倍

-99%

›

×A:▽10

ポロリス

石川駿（大井）

183.5倍

-99%

›

×A:▽8

チュウオースカイ

瀬川将（大井）

189.9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。

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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

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディアワン	安藤洋（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（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井6R 2着/14頭+0.2秒 11/10 大井4R 4着/11頭+0.9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 3.0着 (安定) ◎ 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 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 44.9% (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。
2	ルヴレアール	野畑凌（川崎）	実23.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 10着/16頭+2.4秒 08/12 大井5R 6着/16頭+72.0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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	グロリアスワールド自在	和田譲（大井）	実42.8	▽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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/31 大井6R 7着/14頭+1.8秒 04/27 大井5R 5着/10頭+2.4秒 03/09 大井5R 3着/11頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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	ユウユウチャパティ逃げ	木澤奨（大井）	実161.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 08/31 大井5R 10着/12頭+87.8秒 08/12 大井4R 13着/14頭+3.9秒 07/21 大井2R 11着/14頭+4.6秒 06/29 大井6R 12着/14頭 06/09 大井2R 11着/13頭+0.0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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
5	フォーカス差し	東原悠（大井）	実162.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/01 大井6R 8着/12頭+1.8秒 08/12 大井4R 8着/14頭+1.5秒 07/21 大井2R 8着/14頭+3.9秒 06/29 大井5R 7着/12頭 05/21 大井2R 13着/14頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ベルベットオニキス自在	谷内貫（大井）	実32.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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 11着/12頭+87.8秒 08/12 大井5R 3着/16頭+70.4秒 07/20 大井6R 3着/12頭 01/26 大井3R 6着/9頭+2.4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 5.7着 × 当競馬場適性 4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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	タイセイフリーデン	矢野貴（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 20.2% (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。
8	チュウオースカイ	瀬川将（大井）	実189.9	▽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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/31 大井6R 11着/14頭+3.3秒 08/12 大井1R 9着/10頭+4.3秒 07/20 大井5R 9着/10頭+4.0秒 06/29 大井1R 10着/12頭 06/08 大井4R 8着/10頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 0.7% (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。
9	バイソンバローズ先行	本田重（船橋）	実10.7	△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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/01 大井6R 6着/12頭+1.4秒 08/12 大井4R 4着/14頭+0.8秒 11/11 大井4R 3着/6頭+3.0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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ポロリス差し	石川駿（大井）	実183.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 11着/16頭+2.5秒 08/12 大井4R 7着/14頭+1.2秒 07/21 大井2R 9着/14頭+4.0秒 06/29 大井5R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井1R 7着/9頭+5.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (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。
11	ナックポピー	高橋昭（大井）	実3.8	▲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5走 08/31 大井6R 4着/14頭+0.3秒 04/13 大井4R 2着/10頭+0.8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 3.0着 (安定) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ディアワン

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-10%

買い目

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全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7タイセイフリーデン

3.3倍

EV -33%

▲11ナックポピー

3.8倍

EV -54%

出走馬全11頭

◎1

ディアワン

安藤洋（大井）

2.0倍

-10%

›

○7

タイセイフリーデン

矢野貴（大井）

3.3倍

-33%

›

▲11

ナックポピー

高橋昭（大井）

3.8倍

-54%

›

△9

バイソンバローズ

本田重（船橋）

10.7倍

-3%

›

△2

ルヴレアール

野畑凌（川崎）

23.1倍

+31%

›

△6

ベルベットオニキス

谷内貫（大井）

32.5倍

-12%

›

▽3

グロリアスワールド

和田譲（大井）

42.8倍

+8%

›

▽4

ユウユウチャパティ

木澤奨（大井）

161.7倍

+61%

›

▽5

フォーカス

東原悠（大井）

162.9倍

+52%

›

▽8

チュウオースカイ

瀬川将（大井）

189.9倍

+34%

›

▽10

ポロリス

石川駿（大井）

183.5倍

-17%

›

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