大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨリナスウィート逃げ	藤田凌（大井）	実4.8	B◎ A○勝率24% EV+16% 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（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/19 大井4R 2着/9頭+0.2秒 04/27 大井8R 1着/14頭勝利 04/13 大井8R 6着/12頭+2.0秒 12/02 大井2R 13着/13頭+5.1秒 11/10 大井2R 9着/13頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 73.0% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.2% / 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。
2	コンゴウ	西啓太（大井）	実51.1	B△ A▽勝率2% EV-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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/31 大井7R 11着/13頭+2.0秒 07/20 大井10R 12着/14頭 12/25 大井9R 1着/14頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。
3	エスカラムサ差し	野畑凌（川崎）	実29.8	B× A△勝率4% EV+24% 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 03/23 大井10R 8着/9頭+1.0秒 03/12 大井7R 7着/11頭+3.0秒 02/19 大井8R 8着/13頭+2.3秒 01/30 大井10R 16着/16頭+4.0秒 01/14 大井10R 15着/15頭+4.0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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 175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 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 +25% ※ 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	アイアンバイブル逃げ	本田重（船橋）	実6.0	B△ A▲勝率17% EV+0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/18 大井5R 2着/12頭+0.3秒 04/27 大井7R 6着/11頭+1.0秒 04/16 大井1R 1着/14頭勝利 01/16 大井2R 8着/16頭+1.4秒 12/31 大井2R 4着/14頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 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。
5	モナミ逃げ	和田譲（大井）	実5.8	B▲ A△勝率7% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着／207日ぶりの実戦）
前5走 02/19 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/28 大井5R 2着/8頭+0.5秒 01/15 大井4R 6着/14頭+1.0秒 12/26 大井3R 3着/14頭+1.4秒 04/28 大井5R 1着/12頭勝利
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 207日休養明け × 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 7.3% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
6	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（大井）	実2.3	B△ A◎勝率34% EV-20% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/31 大井7R 3着/13頭+0.2秒 08/14 大井3R 12着/13頭+2.0秒 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0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 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.4% / 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。
7	ミュークエンペラー	瀬川将（大井）	実112.3	B× A▽勝率1% 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 08/31 大井10R 12着/15頭+2.2秒 07/20 大井8R 11着/13頭 07/02 大井9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 9位 / 勝率 0.8% / 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。
8	ポルトディタリー	達城龍（大井）	実33.4	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8R 11着/14頭+2.7秒 08/14 大井4R 7着/12頭+2.1秒 07/20 大井8R 2着/13頭 07/02 大井6R 7着/12頭 06/09 大井5R 7着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 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 7位 / 勝率 2.3% / 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	ウエノマルサンダー先行	本村直（大井）	実233.5	B× A▽勝率0% EV-13% 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7R 12着/13頭+2.2秒 08/14 大井3R 13着/13頭+2.7秒 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 0.4% / 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。
10	シルフラ	杉山海（大井）	実5.4	B○ A△勝率8% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/31 大井8R 2着/14頭+0.0秒 08/13 大井6R 3着/12頭 07/20 大井8R 9着/13頭 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11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 4.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -56% ※ 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 ○

ヨリナスウィート

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+250%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10シルフラ

5.4倍

EV -60%

▲A:△5モナミ

5.8倍

EV -57%

出走馬全10頭

◎A:○1

ヨリナスウィート

藤田凌（大井）

4.8倍

+250%

›

○A:△10

シルフラ

杉山海（大井）

5.4倍

-60%

›

▲A:△5

モナミ

和田譲（大井）

5.8倍

-57%

›

△A:▲4

アイアンバイブル

本田重（船橋）

6.0倍

-56%

›

△A:◎6

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

2.3倍

-88%

›

△A:▽2

コンゴウ

西啓太（大井）

51.1倍

-92%

›

×A:△3

エスカラムサ

野畑凌（川崎）

29.8倍

-99%

›

×A:▽8

ポルトディタリー

達城龍（大井）

33.4倍

-99%

›

×A:▽7

ミュークエンペラー

瀬川将（大井）

112.3倍

-99%

›

×A:▽9

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

233.5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

両モデルとも見送り

8R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨリナスウィート逃げ	藤田凌（大井）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/19 大井4R 2着/9頭+0.2秒 04/27 大井8R 1着/14頭勝利 04/13 大井8R 6着/12頭+2.0秒 12/02 大井2R 13着/13頭+5.1秒 11/10 大井2R 9着/13頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
2	コンゴウ	西啓太（大井）	実51.1	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/31 大井7R 11着/13頭+2.0秒 07/20 大井10R 12着/14頭 12/25 大井9R 1着/14頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 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) -7% (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。
3	エスカラムサ差し	野畑凌（川崎）	実29.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／175日ぶりの実戦）
前5走 03/23 大井10R 8着/9頭+1.0秒 03/12 大井7R 7着/11頭+3.0秒 02/19 大井8R 8着/13頭+2.3秒 01/30 大井10R 16着/16頭+4.0秒 01/14 大井10R 15着/15頭+4.0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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
4	アイアンバイブル逃げ	本田重（船橋）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/18 大井5R 2着/12頭+0.3秒 04/27 大井7R 6着/11頭+1.0秒 04/16 大井1R 1着/14頭勝利 01/16 大井2R 8着/16頭+1.4秒 12/31 大井2R 4着/14頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	モナミ逃げ	和田譲（大井）	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着／207日ぶりの実戦）
前5走 02/19 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/28 大井5R 2着/8頭+0.5秒 01/15 大井4R 6着/14頭+1.0秒 12/26 大井3R 3着/14頭+1.4秒 04/28 大井5R 1着/12頭勝利
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 207日休養明け × 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 6.9% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
6	カーラエスメラルダ逃げ	安藤洋（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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/31 大井7R 3着/13頭+0.2秒 08/14 大井3R 12着/13頭+2.0秒 03/23 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 2着/13頭+1.4秒 02/19 大井2R 2着/13頭+0.0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 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.4% (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。
7	ミュークエンペラー	瀬川将（大井）	実112.3	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/31 大井10R 12着/15頭+2.2秒 07/20 大井8R 11着/13頭 07/02 大井9R 8着/10頭+0.0秒 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ポルトディタリー	達城龍（大井）	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井8R 11着/14頭+2.7秒 08/14 大井4R 7着/12頭+2.1秒 07/20 大井8R 2着/13頭 07/02 大井6R 7着/12頭 06/09 大井5R 7着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ウエノマルサンダー先行	本村直（大井）	実233.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/31 大井7R 12着/13頭+2.2秒 08/14 大井3R 13着/13頭+2.7秒 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭 06/11 大井6R 8着/9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	シルフラ	杉山海（大井）	実5.4	△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16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/31 大井8R 2着/14頭+0.0秒 08/13 大井6R 3着/12頭 07/20 大井8R 9着/13頭 07/01 大井4R 3着/14頭 06/09 大井5R 4着/11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 4.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

カーラエスメラルダ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.3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

○1ヨリナスウィート

4.8倍

EV +16%

▲4アイアンバイブル

6.0倍

EV +0%

出走馬全10頭

◎6

カーラエスメラルダ

安藤洋（大井）

2.3倍

-20%

›

○1

ヨリナスウィート

藤田凌（大井）

4.8倍

+16%

›

▲4

アイアンバイブル

本田重（船橋）

6.0倍

+0%

›

△10

シルフラ

杉山海（大井）

5.4倍

-56%

›

△5

モナミ

和田譲（大井）

5.8倍

-59%

›

△3

エスカラムサ

野畑凌（川崎）

29.8倍

+24%

›

▽8

ポルトディタリー

達城龍（大井）

33.4倍

-21%

›

▽2

コンゴウ

西啓太（大井）

51.1倍

-6%

›

▽7

ミュークエンペラー

瀬川将（大井）

112.3倍

-8%

›

▽9

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

233.5倍

-13%

›

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