大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コイゴロモ先行	千田洋（大井）	実2.7	B○ A○勝率17% EV-53% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 08/31 大井10R 3着/15頭+0.7秒 08/13 大井8R 2着/10頭+0.3秒 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -53% ※ 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	タカノドリーム	瀬川将（大井）	実20.0	B× A△勝率4% 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 07/20 大井10R 7着/14頭 07/02 大井8R 4着/13頭 06/11 大井9R 11着/14頭 05/20 大井10R 5着/12頭+1.0秒 04/29 大井5R 6着/11頭+0.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% × 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 4.4% / 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。
3	サントグラール自在	本橋孝（船橋）	実49.0	B× A▽勝率2% EV+19% 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6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 大井10R 11着/13頭+2.0秒 08/14 大井4R 9着/12頭+2.3秒 04/16 大井5R 8着/14頭+2.9秒 03/24 大井8R 3着/12頭+0.7秒 03/13 大井3R 7着/12頭+0.8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 9.3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 6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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 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。
4	トーセンアマンダ追込	遠藤健（大井）	実60.9	B× A▽勝率1% EV-35% 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 8着/15頭+1.5秒 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12頭 03/24 大井9R 6着/12頭+1.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57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 1.1% / 期待値 -35% ※ 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	ジルクン	吉井章（大井）	実13.7	B△ A△勝率9% EV+19% 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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/31 大井8R 10着/14頭+2.2秒 08/13 大井8R 3着/10頭+1.7秒 07/20 大井10R 13着/14頭 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭
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 8.7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 ▽ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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。
6	ベクトルマッハ先行	江里裕（大井）	実60.5	B× A▽勝率1% 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8R 14着/14頭+3.9秒 04/27 大井10R 10着/15頭+2.5秒 04/15 大井8R 9着/10頭+3.8秒 03/25 大井9R 4着/11頭+0.3秒 03/10 大井4R 11着/13頭+3.3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 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 1.4% / 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。
7	ヨシノリラ逃げ	高橋優（大井）	実14.0	B△ A△勝率10% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（137日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井6R 6着/14頭+1.3秒 04/16 大井6R 3着/14頭+0.3秒 03/25 大井6R 5着/14頭+1.1秒 02/18 大井6R 7着/16頭+1.3秒 01/28 大井7R 8着/13頭+2.1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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 137日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 +43% ※ 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	クライトゥナイト	中村尚（大井）	実7.4	B▲ A▲勝率15% EV+8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/02 大井5R 6着/12頭+1.2秒 07/20 大井10R 4着/14頭 07/01 大井5R 2着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 8着/12頭 05/19 大井5R 6着/14頭+1.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 40走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% × 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 7.1% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 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。
9	ゴールデンオージャ	木澤奨（大井）	実118.1	B× A▽勝率1% 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 08/14 大井4R 8着/12頭+2.3秒 07/20 大井7R 10着/10頭 07/01 大井5R 12着/14頭 06/09 大井4R 9着/10頭+3.0秒 05/18 大井6R 7着/14頭+1.9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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 12% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% × 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 1.2% / 期待値 +43% ※ 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	ペイルムーン追込	達城龍（大井）	実2.4	B◎ A◎勝率30% 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20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井5R 5着/12頭+0.8秒 08/13 大井1R 1着/12頭勝利 07/23 大井2R 2着/16頭+0.1秒 06/30 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 72.7% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.2% / 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。
11	エムオーナイナー	岡村健（船橋）	実33.9	B△ A▽勝率4% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井10R 6着/15頭+1.3秒 07/20 大井10R 14着/14頭 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 9% △ 距離適性同距離 54走で勝率 9% ◎ 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) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 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。
12	ポンペルモ	田中洸（大井）	実23.3	B× A▽勝率4% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井10R 9着/15頭+1.5秒 08/14 大井3R 10着/13頭+1.7秒 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。
13	デルタウェーブ追込	西啓太（大井）	実72.7	B× A×勝率1% EV-54% 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 15着/15頭+3.1秒 07/21 大井7R 7着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 10着/14頭 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 12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 15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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 -54% ※ 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 ◎

ペイルムーン

騎手達城龍（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1コイゴロモ

2.7倍

EV -71%

▲A:▲8クライトゥナイト

7.4倍

EV -47%

出走馬全13頭

◎A:◎10

ペイルムーン

達城龍（大井）

2.4倍

+74%

›

○A:○1

コイゴロモ

千田洋（大井）

2.7倍

-71%

›

▲A:▲8

クライトゥナイト

中村尚（大井）

7.4倍

-47%

›

△A:▽11

エムオーナイナー

岡村健（船橋）

33.9倍

+140%

›

△A:△7

ヨシノリラ

高橋優（大井）

14.0倍

-86%

›

△A:△5

ジルクン

吉井章（大井）

13.7倍

-87%

›

×A:▽3

サントグラール

本橋孝（船橋）

49.0倍

-71%

›

×A:▽12

ポンペルモ

田中洸（大井）

23.3倍

-93%

›

×A:△2

タカノドリーム

瀬川将（大井）

20.0倍

-99%

›

×A:▽6

ベクトルマッハ

江里裕（大井）

60.5倍

-99%

›

×A:▽4

トーセンアマンダ

遠藤健（大井）

60.9倍

-99%

›

×A:×13

デルタウェーブ

西啓太（大井）

72.7倍

-99%

›

×A:▽9

ゴールデンオージャ

木澤奨（大井）

118.1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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コイゴロモ先行	千田洋（大井）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 08/31 大井10R 3着/15頭+0.7秒 08/13 大井8R 2着/10頭+0.3秒 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14頭+3.8秒 12/04 大井4R 12着/14頭+2.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	タカノドリーム	瀬川将（大井）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/20 大井10R 7着/14頭 07/02 大井8R 4着/13頭 06/11 大井9R 11着/14頭 05/20 大井10R 5着/12頭+1.0秒 04/29 大井5R 6着/11頭+0.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	サントグラール自在	本橋孝（船橋）	実49.0	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 大井10R 11着/13頭+2.0秒 08/14 大井4R 9着/12頭+2.3秒 04/16 大井5R 8着/14頭+2.9秒 03/24 大井8R 3着/12頭+0.7秒 03/13 大井3R 7着/12頭+0.8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 9.3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 6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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。
4	トーセンアマンダ追込	遠藤健（大井）	実60.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場67走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は57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10R 8着/15頭+1.5秒 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12頭 03/24 大井9R 6着/12頭+1.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ジルクン	吉井章（大井）	実13.7	△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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/31 大井8R 10着/14頭+2.2秒 08/13 大井8R 3着/10頭+1.7秒 07/20 大井10R 13着/14頭 07/01 大井5R 4着/14頭 06/09 大井4R 6着/10頭
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 8.7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 ▽ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
6	ベクトルマッハ先行	江里裕（大井）	実60.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/31 大井8R 14着/14頭+3.9秒 04/27 大井10R 10着/15頭+2.5秒 04/15 大井8R 9着/10頭+3.8秒 03/25 大井9R 4着/11頭+0.3秒 03/10 大井4R 11着/13頭+3.3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 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
7	ヨシノリラ逃げ	高橋優（大井）	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（137日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井6R 6着/14頭+1.3秒 04/16 大井6R 3着/14頭+0.3秒 03/25 大井6R 5着/14頭+1.1秒 02/18 大井6R 7着/16頭+1.3秒 01/28 大井7R 8着/13頭+2.1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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 137日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
8	クライトゥナイト	中村尚（大井）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/02 大井5R 6着/12頭+1.2秒 07/20 大井10R 4着/14頭 07/01 大井5R 2着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 8着/12頭 05/19 大井5R 6着/14頭+1.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 40走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	ゴールデンオージャ	木澤奨（大井）	実118.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/14 大井4R 8着/12頭+2.3秒 07/20 大井7R 10着/10頭 07/01 大井5R 12着/14頭 06/09 大井4R 9着/10頭+3.0秒 05/18 大井6R 7着/14頭+1.9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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 67走で勝率 12% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 1.2% (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。
10	ペイルムーン追込	達城龍（大井）	実2.4	◎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20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井5R 5着/12頭+0.8秒 08/13 大井1R 1着/12頭勝利 07/23 大井2R 2着/16頭+0.1秒 06/30 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	エムオーナイナー	岡村健（船橋）	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/31 大井10R 6着/15頭+1.3秒 07/20 大井10R 14着/14頭 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 9% △ 距離適性同距離 54走で勝率 9% ◎ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	ポンペルモ	田中洸（大井）	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井10R 9着/15頭+1.5秒 08/14 大井3R 10着/13頭+1.7秒 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
13	デルタウェーブ追込	西啓太（大井）	実72.7	×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／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/31 大井10R 15着/15頭+3.1秒 07/21 大井7R 7着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 10着/14頭 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 12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 15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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ペイルムーン

騎手達城龍（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1コイゴロモ

2.7倍

EV -53%

▲8クライトゥナイト

7.4倍

EV +8%

出走馬全13頭

◎10

ペイルムーン

達城龍（大井）

2.4倍

-27%

›

○1

コイゴロモ

千田洋（大井）

2.7倍

-53%

›

▲8

クライトゥナイト

中村尚（大井）

7.4倍

+8%

›

△7

ヨシノリラ

高橋優（大井）

14.0倍

+43%

›

△5

ジルクン

吉井章（大井）

13.7倍

+19%

›

△2

タカノドリーム

瀬川将（大井）

20.0倍

-11%

›

▽12

ポンペルモ

田中洸（大井）

23.3倍

-9%

›

▽11

エムオーナイナー

岡村健（船橋）

33.9倍

+27%

›

▽3

サントグラール

本橋孝（船橋）

49.0倍

+19%

›

▽6

ベクトルマッハ

江里裕（大井）

60.5倍

-13%

›

▽9

ゴールデンオージャ

木澤奨（大井）

118.1倍

+43%

›

▽4

トーセンアマンダ

遠藤健（大井）

60.9倍

-35%

›

×13

デルタウェーブ

西啓太（大井）

72.7倍

-54%

›

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