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1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マハーギータ	東原悠（大井）	実62.1	B× A×勝率0% EV-69% 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 4着/13頭+0.3秒 08/15 大井1R 11着/12頭+1.8秒 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13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 7.3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 4走で勝ち無し ○ ローテーション 15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 -69% ※ 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	ゴッドモード自在	谷内貫（大井）	実22.1	B× A△勝率4% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井1R 10着/10頭+2.0秒 08/16 大井1R 5着/14頭+0.9秒 07/22 大井1R 7着/14頭+1.8秒 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6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 53走で勝率 8% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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。
3	ブッコワース	江里裕（大井）	実11.6	B△ A▲勝率10% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井1R 4着/10頭+0.6秒 08/16 大井1R 7着/14頭+1.1秒 07/20 大井1R 2着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 8.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。
4	アイトカコイトカ自在	達城龍（大井）	実30.2	B△ A▽勝率3% EV-20% 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10走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井1R 8着/13頭+1.6秒 08/15 大井1R 5着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5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 10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) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 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。
5	ベッティーナ逃げ	岡村健（船橋）	実21.9	B× A▽勝率3% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/31 大井1R 1着/13頭勝利 08/15 大井1R 7着/12頭+1.1秒 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。
6	ディーノエナジー追込	藤田凌（大井）	実28.2	B× A×勝率1% EV-59% 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 3着/13頭+0.3秒 04/27 大井1R 14着/14頭+3.9秒 03/23 大井2R 13着/14頭+2.9秒 03/09 大井3R 8着/15頭+1.3秒 02/17 大井1R 7着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15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 -59% ※ 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	ラインストライカー逃げ	本村直（大井）	実210.6	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 09/01 大井1R 9着/10頭+1.9秒 08/16 大井1R 12着/14頭+2.9秒 07/24 大井1R 12着/15頭+4.7秒 07/02 大井1R 12着/14頭 06/11 大井2R 13着/13頭
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
8	テンポルバート先行推奨	田中洸（大井）	実12.6	B△ A○勝率12% EV+56% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/13 大井1R 8着/12頭+3.8秒 07/22 大井1R 3着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6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 4.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 +57% ※ 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	パンオショコラ逃げ	中村尚（大井）	実16.7	B× A△勝率5% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 09/01 大井2R 9着/14頭+2.1秒 08/16 大井1R 6着/14頭+1.0秒 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実29.0	B▲ A▽勝率3% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17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 5着/13頭+0.4秒 08/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7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 8.0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 17走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 1.0% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。
11	ジコン追込	吉井章（大井）	実1.4	B◎ A◎勝率47% EV-34% 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）
前5走 09/01 大井1R 3着/10頭+0.1秒 08/15 大井1R 1着/12頭勝利 07/20 大井1R 4着/14頭+1.0秒 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 95.0% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.9% / 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。
12	リュウグウノユメ	西優哉（大井）	実13.2	B○ A△勝率8% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井1R 6着/10頭+0.8秒 08/15 大井1R 3着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 3着/14頭 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14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 4.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
13	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実56.3	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場47走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/31 大井1R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井1R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0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 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -36% ※ 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	ラヴレボーテ追込	鷹見陸（大井）	実45.1	B× A▽勝率1% 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 05/20 大井1R 12着/13頭+0.0秒 04/30 大井1R 11着/14頭+2.9秒 04/16 大井1R 10着/14頭+3.3秒 03/26 大井1R 10着/13頭+2.5秒 03/11 大井1R 10着/14頭+1.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 118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 11位 / 勝率 1.3% / 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。

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 ◎

ジコン

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△12リュウグウノユメ

13.2倍

EV -84%

▲A:▽10オリリオ

29.0倍

EV -70%

出走馬全14頭

◎A:◎11

ジコン

吉井章（大井）

1.4倍

+33%

›

○A:△12

リュウグウノユメ

西優哉（大井）

13.2倍

-84%

›

▲A:▽10

オリリオ

野畑凌（川崎）

29.0倍

-70%

›

△A:▽4

アイトカコイトカ

達城龍（大井）

30.2倍

-85%

›

△A:▲3

ブッコワース

江里裕（大井）

11.6倍

-95%

›

△A:○8

テンポルバート

田中洸（大井）

12.6倍

-94%

›

×A:△9

パンオショコラ

中村尚（大井）

16.7倍

-92%

›

×A:▽5

ベッティーナ

岡村健（船橋）

21.9倍

-90%

›

×A:▽13

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

56.3倍

-75%

›

×A:△2

ゴッドモード

谷内貫（大井）

22.1倍

-95%

›

×A:×6

ディーノエナジー

藤田凌（大井）

28.2倍

-99%

›

×A:▽14

ラヴレボーテ

鷹見陸（大井）

45.1倍

-99%

›

×A:×1

マハーギータ

東原悠（大井）

62.1倍

-99%

›

×A:▽7

ラインストライカー

本村直（大井）

210.6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 8 テンポルバート ¥100 実12.6倍期待値 -95% 不的中12着単勝 12.6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。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マハーギータ	東原悠（大井）	実62.1	×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4走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井1R 4着/13頭+0.3秒 08/15 大井1R 11着/12頭+1.8秒 07/20 大井1R 7着/14頭 07/03 大井2R 11着/14頭 06/11 大井2R 8着/13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 7.3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 4走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ゴッドモード自在	谷内貫（大井）	実22.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井1R 10着/10頭+2.0秒 08/16 大井1R 5着/14頭+0.9秒 07/22 大井1R 7着/14頭+1.8秒 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6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 53走で勝率 8% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
3	ブッコワース	江里裕（大井）	実11.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井1R 4着/10頭+0.6秒 08/16 大井1R 7着/14頭+1.1秒 07/20 大井1R 2着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 6着/14頭 06/11 大井1R 11着/14頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
4	アイトカコイトカ自在	達城龍（大井）	実30.2	▽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10走で勝ち無し）
前5走 08/31 大井1R 8着/13頭+1.6秒 08/15 大井1R 5着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 5着/14頭+0.0秒 07/02 大井1R 7着/14頭 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5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 10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) ○ ローテーション 15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 2.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ベッティーナ逃げ	岡村健（船橋）	実21.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/31 大井1R 1着/13頭勝利 08/15 大井1R 7着/12頭+1.1秒 07/24 大井1R 15着/15頭+5.8秒 07/02 大井1R 11着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 12着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ディーノエナジー追込	藤田凌（大井）	実28.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場55走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/31 大井1R 3着/13頭+0.3秒 04/27 大井1R 14着/14頭+3.9秒 03/23 大井2R 13着/14頭+2.9秒 03/09 大井3R 8着/15頭+1.3秒 02/17 大井1R 7着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ラインストライカー逃げ	本村直（大井）	実210.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22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 09/01 大井1R 9着/10頭+1.9秒 08/16 大井1R 12着/14頭+2.9秒 07/24 大井1R 12着/15頭+4.7秒 07/02 大井1R 12着/14頭 06/11 大井2R 13着/13頭
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	テンポルバート先行推奨	田中洸（大井）	実12.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/13 大井1R 8着/12頭+3.8秒 07/22 大井1R 3着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6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 4.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
9	パンオショコラ逃げ	中村尚（大井）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 09/01 大井2R 9着/14頭+2.1秒 08/16 大井1R 6着/14頭+1.0秒 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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 4.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	オリリオ追込	野畑凌（川崎）	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17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 5着/13頭+0.4秒 08/15 大井1R 6着/12頭+0.8秒 03/24 大井1R 13着/13頭+1.8秒 03/10 大井1R 14着/14頭+2.2秒 02/17 大井2R 12着/13頭+1.7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 8.0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 17走で勝ち無し ○ ローテーション 15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 3.0% (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。
11	ジコン追込	吉井章（大井）	実1.4	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/01 大井1R 3着/10頭+0.1秒 08/15 大井1R 1着/12頭勝利 07/20 大井1R 4着/14頭+1.0秒 07/14 大井7R 11着/12頭+2.7秒 06/11 大井4R 5着/14頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.9% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
12	リュウグウノユメ	西優哉（大井）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井1R 6着/10頭+0.8秒 08/15 大井1R 3着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 3着/14頭 07/03 大井1R 5着/11頭 06/10 大井1R 2着/14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 4.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 8.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
13	トウキョーバサラ	杉山海（大井）	実56.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場47走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/31 大井1R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井1R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井1R 8着/14頭 07/02 大井1R 5着/14頭 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0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 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
14	ラヴレボーテ追込	鷹見陸（大井）	実45.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/20 大井1R 12着/13頭+0.0秒 04/30 大井1R 11着/14頭+2.9秒 04/16 大井1R 10着/14頭+3.3秒 03/26 大井1R 10着/13頭+2.5秒 03/11 大井1R 10着/14頭+1.1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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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

ジコン

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8テンポルバート

12.6倍

EV +56%

▲3ブッコワース

11.6倍

EV +18%

出走馬全14頭

◎11

ジコン

吉井章（大井）

1.4倍

-34%

›

○8

テンポルバート

田中洸（大井）

12.6倍

+56%

›

▲3

ブッコワース

江里裕（大井）

11.6倍

+18%

›

△12

リュウグウノユメ

西優哉（大井）

13.2倍

+6%

›

△9

パンオショコラ

中村尚（大井）

16.7倍

-22%

›

△2

ゴッドモード

谷内貫（大井）

22.1倍

-15%

›

▽5

ベッティーナ

岡村健（船橋）

21.9倍

-25%

›

▽10

オリリオ

野畑凌（川崎）

29.0倍

-12%

›

▽4

アイトカコイトカ

達城龍（大井）

30.2倍

-20%

›

×6

ディーノエナジー

藤田凌（大井）

28.2倍

-59%

›

▽14

ラヴレボーテ

鷹見陸（大井）

45.1倍

-42%

›

▽13

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

56.3倍

-36%

›

▽7

ラインストライカー

本村直（大井）

210.6倍

+20%

›

×1

マハーギータ

東原悠（大井）

62.1倍

-69%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。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 8 テンポルバート ¥100 実12.6倍期待値 +57% 不的中12着単勝 12.6倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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