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	ゴールドフリーザ追込	笹川翼（大井）	実8.6	B▲ A▲勝率10% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 大井5R 2着/10頭+0.3秒 08/13 大井3R 7着/13頭+2.3秒 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 10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 14% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
2	ロココ	達城龍（大井）	実4.3	B○ A○勝率12% EV-48% 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／前走3着／223日ぶりの実戦）
前5走 02/04 川崎6R 3着/12頭+0.3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 3.0着 (安定) △ 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 223日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 期待値 -49% ※ 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	マドモアゼルロゼ自在	鷹見陸（大井）	実62.7	B× A×勝率1% EV-62% 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1R 5着/11頭+1.1秒 08/13 大井3R 9着/13頭+2.4秒 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10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 8.3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 7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) -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 0.6% / 期待値 -63% ※ 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	キミオウ追込	吉井章（大井）	実24.3	B× A△勝率5% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井2R 10着/16頭+2.4秒 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11頭勝利 02/16 大井5R 8着/13頭+2.9秒 01/26 大井3R 7着/9頭+2.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.7% / 期待値 +15% ※ 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	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実107.5	B× A▽勝率1% EV-26% 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1R 7着/11頭+1.3秒 08/13 大井4R 10着/14頭+3.4秒 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -27% ※ 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	ミラクルロマンス差し	西優哉（大井）	実23.5	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（当競馬場14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 09/02 大井1R 6着/11頭+1.3秒 08/13 大井3R 4着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14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 4.3着 × 当競馬場適性 14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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 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。
7	ディオスデルマール	和田譲（大井）	実33.9	B× A▽勝率2% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 大井2R 11着/16頭+2.4秒 08/13 大井5R 4着/14頭+0.6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 7.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -38% ※ 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	デリヴァランス逃げ	石川駿（大井）	実50.5	B× A▽勝率1% EV-26% 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1R 10着/11頭+2.9秒 04/30 大井2R 11着/12頭+1.8秒 04/15 大井3R 4着/10頭+2.1秒 03/25 大井2R 3着/10頭+0.2秒 12/05 大井6R 13着/15頭+2.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -26% ※ 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	ジュリ	藤本現（大井）	実10.6	B△ A△勝率4% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 0.3% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 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。
10	ヤスール	矢野貴（大井）	実1.5	B◎ A◎勝率60% EV-10% 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2.0着と安定／前走2着／328日ぶりの実戦）
前5走 10/22 大井3R 2着/8頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 328日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 98.0% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 59.8% / 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。
11	モカットモネ差し	ゴンサ（船橋）	実48.1	B△ A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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 09/02 大井1R 8着/11頭+1.3秒 08/14 大井2R 9着/16頭+2.3秒 07/23 大井5R 10着/16頭+1.9秒 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。

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 ◎

ヤスール

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ロココ

4.3倍

EV -96%

▲A:▲1ゴールドフリーザ

8.6倍

EV -96%

出走馬全11頭

◎A:◎10

ヤスール

矢野貴（大井）

1.5倍

+46%

›

○A:○2

ロココ

達城龍（大井）

4.3倍

-96%

›

▲A:▲1

ゴールドフリーザ

笹川翼（大井）

8.6倍

-96%

›

△A:△9

ジュリ

藤本現（大井）

10.6倍

-96%

›

△A:▽11

モカットモネ

ゴンサ（船橋）

48.1倍

-92%

›

△A:△6

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

23.5倍

-97%

›

×A:△4

キミオウ

吉井章（大井）

24.3倍

-97%

›

×A:▽7

ディオスデルマール

和田譲（大井）

33.9倍

-96%

›

×A:▽8

デリヴァランス

石川駿（大井）

50.5倍

-99%

›

×A:×3

マドモアゼルロゼ

鷹見陸（大井）

62.7倍

-99%

›

×A:▽5

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

107.5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。

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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

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	ゴールドフリーザ追込	笹川翼（大井）	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/01 大井5R 2着/10頭+0.3秒 08/13 大井3R 7着/13頭+2.3秒 07/22 大井3R 6着/14頭+1.0秒 07/01 大井2R 3着/13頭+0.0秒 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 10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 14% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ロココ	達城龍（大井）	実4.3	○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／前走3着／223日ぶりの実戦）
前5走 02/04 川崎6R 3着/12頭+0.3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 3.0着 (安定) △ 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 223日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (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。
3	マドモアゼルロゼ自在	鷹見陸（大井）	実62.7	×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7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/02 大井1R 5着/11頭+1.1秒 08/13 大井3R 9着/13頭+2.4秒 07/22 大井3R 11着/14頭+2.8秒 07/02 大井4R 13着/13頭 06/10 大井4R 10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 8.3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 7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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
4	キミオウ追込	吉井章（大井）	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井2R 10着/16頭+2.4秒 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11頭勝利 02/16 大井5R 8着/13頭+2.9秒 01/26 大井3R 7着/9頭+2.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	ハッチトポッチ	杉山海（大井）	実107.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井1R 7着/11頭+1.3秒 08/13 大井4R 10着/14頭+3.4秒 07/20 大井5R 1着/10頭 06/29 大井1R 6着/12頭 06/08 大井4R 7着/10頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ミラクルロマンス差し	西優哉（大井）	実23.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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 09/02 大井1R 6着/11頭+1.3秒 08/13 大井3R 4着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 3着/14頭+0.7秒 07/01 大井2R 6着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 7着/14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 4.3着 × 当競馬場適性 14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 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
7	ディオスデルマール	和田譲（大井）	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 大井2R 11着/16頭+2.4秒 08/13 大井5R 4着/14頭+0.6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 7.5着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
8	デリヴァランス逃げ	石川駿（大井）	実50.5	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/02 大井1R 10着/11頭+2.9秒 04/30 大井2R 11着/12頭+1.8秒 04/15 大井3R 4着/10頭+2.1秒 03/25 大井2R 3着/10頭+0.2秒 12/05 大井6R 13着/15頭+2.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
9	ジュリ	藤本現（大井）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 4.4% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	ヤスール	矢野貴（大井）	実1.5	◎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2.0着と安定／前走2着／328日ぶりの実戦）
前5走 10/22 大井3R 2着/8頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 328日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 59.8% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	モカットモネ差し	ゴンサ（船橋）	実48.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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 09/02 大井1R 8着/11頭+1.3秒 08/14 大井2R 9着/16頭+2.3秒 07/23 大井5R 10着/16頭+1.9秒 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ヤスール

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ロココ

4.3倍

EV -48%

▲1ゴールドフリーザ

8.6倍

EV -15%

出走馬全11頭

◎10

ヤスール

矢野貴（大井）

1.5倍

-10%

›

○2

ロココ

達城龍（大井）

4.3倍

-48%

›

▲1

ゴールドフリーザ

笹川翼（大井）

8.6倍

-15%

›

△4

キミオウ

吉井章（大井）

24.3倍

+15%

›

△9

ジュリ

藤本現（大井）

10.6倍

-53%

›

△6

ミラクルロマンス

西優哉（大井）

23.5倍

-15%

›

▽7

ディオスデルマール

和田譲（大井）

33.9倍

-37%

›

▽8

デリヴァランス

石川駿（大井）

50.5倍

-26%

›

▽11

モカットモネ

ゴンサ（船橋）

48.1倍

-42%

›

▽5

ハッチトポッチ

杉山海（大井）

107.5倍

-26%

›

×3

マドモアゼルロゼ

鷹見陸（大井）

62.7倍

-62%

›

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