大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメージングヨシノ追込	安藤洋（大井）	実5.3	B○ A○勝率15% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井8R 4着/16頭+1.7秒 08/13 大井5R 8着/14頭+1.8秒 07/21 大井3R 2着/14頭+1.3秒 06/29 大井2R 3着/14頭+0.0秒 12/03 大井4R 10着/14頭+2.4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 4.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.7% / 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。
2	レガリアーナ	木澤奨（大井）	実66.8	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 09/01 大井8R 13着/16頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -62% ※ 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	ヴェールジャルダン先行	杉山海（大井）	実26.2	B▲ A△勝率5% EV+43% 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4走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井6R 5着/12頭+1.4秒 08/13 大井3R 10着/13頭+2.9秒 07/21 大井2R 3着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 5着/12頭 06/09 大井2R 5着/13頭+3.0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 6.0着 × 当競馬場適性 11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) ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 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。
4	マイネルディザイア	岡村健（船橋）	実4.3	B△ A△勝率3% EV-85% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/01 大井5R 6着/10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 6.0着 ◎ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 23.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -85% ※ 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	ホーリーモミジ逃げ	達城龍（大井）	実27.4	B△ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6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9.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 14着/16頭+2.7秒 04/28 大井5R 7着/14頭+2.2秒 04/14 大井2R 6着/12頭+2.3秒 03/11 大井3R 7着/12頭+1.4秒 02/17 大井4R 3着/12頭+1.8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 9.0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 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 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
6	オーシャンクロノス自在	田中洸（大井）	実57.8	B△ A▽勝率2% EV-8% 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）
前5走 09/01 大井6R 7着/12頭+1.7秒 08/12 大井4R 9着/14頭+2.2秒 07/21 大井2R 6着/14頭+3.5秒 07/01 大井2R 10着/13頭 06/10 大井3R 8着/11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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
7	ベルウッドモア逃げ	藤田凌（大井）	実1.8	B◎ A◎勝率55% EV-1% 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3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3.0着と安定）
前5走 09/01 大井8R 3着/16頭+1.2秒 01/13 大井4R 3着/16頭+0.6秒 12/24 大井3R 3着/10頭+0.5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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3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 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 82.5% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.8% / 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。
8	リュウノナナホシ先行	本村直（大井）	実152.8	B× A▽勝率0% 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 09/01 大井8R 15着/16頭+3.3秒 08/12 大井4R 12着/14頭+2.9秒 07/21 大井3R 12着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 11着/12頭+0.0秒 06/09 大井2R 8着/13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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 0.5% / 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。
9	グリンバーム逃げ	谷内貫（大井）	実33.2	B× A▽勝率3% EV0% 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 09/02 大井2R 13着/16頭+3.8秒 04/30 大井4R 11着/11頭+2.5秒 04/15 大井4R 10着/10頭+4.1秒 03/26 大井6R 12着/13頭+3.9秒 03/12 大井5R 12着/12頭+4.6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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 7位 / 勝率 3.0% / 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。
10	ファジーエンジェル	横川怜（大井）	実18.6	B× A▲勝率7% EV+22% 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 08/13 大井4R 8着/14頭+3.3秒 07/01 大井3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 3位 / 勝率 6.6% / 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。
11	ガリマド差し	藤本現（大井）	実57.6	B× A▽勝率1% EV-29% 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 6着/16頭+2.0秒 08/13 大井5R 13着/14頭+3.5秒 07/21 大井3R 4着/14頭+1.9秒 06/29 大井6R 10着/14頭 06/09 大井2R 10着/13頭
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 7.7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 17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 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -30% ※ 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	ジーティークィーン	西優哉（大井）	実56.7	B× A▽勝率2% 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 09/01 大井8R 9着/16頭+2.3秒 08/13 大井5R 14着/14頭+3.8秒 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -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 1.9% / 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。
13	アースフレンドリー追込	東原悠（大井）	実20.3	B× A△勝率4% 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 09/01 大井8R 5着/16頭+1.8秒 08/13 大井5R 7着/14頭+1.1秒 07/21 大井3R 6着/14頭+1.9秒 07/01 大井3R 7着/11頭 06/10 大井4R 9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 6.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 5位 / 勝率 3.9% / 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。

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 ◎

ベルウッドモア

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1アメージングヨシノ

5.3倍

EV -14%

▲A:△3ヴェールジャルダン

26.2倍

EV -76%

出走馬全13頭

◎A:◎7

ベルウッドモア

藤田凌（大井）

1.8倍

+48%

›

○A:○1

アメージングヨシノ

安藤洋（大井）

5.3倍

-14%

›

▲A:△3

ヴェールジャルダン

杉山海（大井）

26.2倍

-76%

›

△A:▽5

ホーリーモミジ

達城龍（大井）

27.4倍

-93%

›

△A:▽6

オーシャンクロノス

田中洸（大井）

57.8倍

-86%

›

△A:△4

マイネルディザイア

岡村健（船橋）

4.3倍

-99%

›

×A:▲10

ファジーエンジェル

横川怜（大井）

18.6倍

-99%

›

×A:△13

アースフレンドリー

東原悠（大井）

20.3倍

-99%

›

×A:▽9

グリンバーム

谷内貫（大井）

33.2倍

-99%

›

×A:▽12

ジーティークィーン

西優哉（大井）

56.7倍

-99%

›

×A:▽11

ガリマド

藤本現（大井）

57.6倍

-99%

›

×A:×2

レガリアーナ

木澤奨（大井）

66.8倍

-99%

›

×A:▽8

リュウノナナホシ

本村直（大井）

152.8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

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメージングヨシノ追込	安藤洋（大井）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井8R 4着/16頭+1.7秒 08/13 大井5R 8着/14頭+1.8秒 07/21 大井3R 2着/14頭+1.3秒 06/29 大井2R 3着/14頭+0.0秒 12/03 大井4R 10着/14頭+2.4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 4.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
2	レガリアーナ	木澤奨（大井）	実66.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 13着/16頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	ヴェールジャルダン先行	杉山海（大井）	実26.2	△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4走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井6R 5着/12頭+1.4秒 08/13 大井3R 10着/13頭+2.9秒 07/21 大井2R 3着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 5着/12頭 06/09 大井2R 5着/13頭+3.0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 6.0着 × 当競馬場適性 11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) ○ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	マイネルディザイア	岡村健（船橋）	実4.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/01 大井5R 6着/10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 6.0着 ◎ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ホーリーモミジ逃げ	達城龍（大井）	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6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9.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 14着/16頭+2.7秒 04/28 大井5R 7着/14頭+2.2秒 04/14 大井2R 6着/12頭+2.3秒 03/11 大井3R 7着/12頭+1.4秒 02/17 大井4R 3着/12頭+1.8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 9.0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 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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	オーシャンクロノス自在	田中洸（大井）	実57.8	▽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）
前5走 09/01 大井6R 7着/12頭+1.7秒 08/12 大井4R 9着/14頭+2.2秒 07/21 大井2R 6着/14頭+3.5秒 07/01 大井2R 10着/13頭 06/10 大井3R 8着/11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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) △ 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 1.6% (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	ベルウッドモア逃げ	藤田凌（大井）	実1.8	◎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3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3.0着と安定）
前5走 09/01 大井8R 3着/16頭+1.2秒 01/13 大井4R 3着/16頭+0.6秒 12/24 大井3R 3着/10頭+0.5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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3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 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
8	リュウノナナホシ先行	本村直（大井）	実152.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 15着/16頭+3.3秒 08/12 大井4R 12着/14頭+2.9秒 07/21 大井3R 12着/14頭+3.4秒 06/29 大井5R 11着/12頭+0.0秒 06/09 大井2R 8着/13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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
9	グリンバーム逃げ	谷内貫（大井）	実33.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/02 大井2R 13着/16頭+3.8秒 04/30 大井4R 11着/11頭+2.5秒 04/15 大井4R 10着/10頭+4.1秒 03/26 大井6R 12着/13頭+3.9秒 03/12 大井5R 12着/12頭+4.6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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
10	ファジーエンジェル	横川怜（大井）	実18.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井4R 8着/14頭+3.3秒 07/01 大井3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ガリマド差し	藤本現（大井）	実57.6	▽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17走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井8R 6着/16頭+2.0秒 08/13 大井5R 13着/14頭+3.5秒 07/21 大井3R 4着/14頭+1.9秒 06/29 大井6R 10着/14頭 06/09 大井2R 10着/13頭
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 7.7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 17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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
12	ジーティークィーン	西優哉（大井）	実56.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 9着/16頭+2.3秒 08/13 大井5R 14着/14頭+3.8秒 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
13	アースフレンドリー追込	東原悠（大井）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井8R 5着/16頭+1.8秒 08/13 大井5R 7着/14頭+1.1秒 07/21 大井3R 6着/14頭+1.9秒 07/01 大井3R 7着/11頭 06/10 大井4R 9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 6.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ベルウッドモア

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1アメージングヨシノ

5.3倍

EV -21%

▲10ファジーエンジェル

18.6倍

EV +22%

出走馬全13頭

◎7

ベルウッドモア

藤田凌（大井）

1.8倍

-1%

›

○1

アメージングヨシノ

安藤洋（大井）

5.3倍

-21%

›

▲10

ファジーエンジェル

横川怜（大井）

18.6倍

+22%

›

△3

ヴェールジャルダン

杉山海（大井）

26.2倍

+43%

›

△13

アースフレンドリー

東原悠（大井）

20.3倍

-21%

›

△4

マイネルディザイア

岡村健（船橋）

4.3倍

-85%

›

▽9

グリンバーム

谷内貫（大井）

33.2倍

›

▽5

ホーリーモミジ

達城龍（大井）

27.4倍

-35%

›

▽12

ジーティークィーン

西優哉（大井）

56.7倍

+9%

›

▽6

オーシャンクロノス

田中洸（大井）

57.8倍

-8%

›

▽11

ガリマド

藤本現（大井）

57.6倍

-29%

›

×2

レガリアーナ

木澤奨（大井）

66.8倍

-61%

›

▽8

リュウノナナホシ

本村直（大井）

152.8倍

-24%

›

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