大井 11R 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

11R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コアリオ追込	本田重（船橋）	実45.4	B× A▽勝率2% EV-6% 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22%）
前5走 09/01 大井7R 4着/11頭+0.8秒 03/19 浦和10R 4着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 7着/8頭+1.5秒 01/28 大井12R 2着/12頭+0.5秒 12/30 大井10R 2着/16頭+0.7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 41走で勝率 12% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -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	スマイルマンボ逃げ	矢野貴（大井）	実5.1	B△ A○勝率20% EV+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6走で勝率33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／313日ぶりの実戦）
前5走 11/06 園田11R 5着/12頭+0.7秒 10/08 大井11R 13着/16頭+5.8秒 06/11 大井11R 8着/16頭+3.5秒 04/29 大井11R 4着/15頭+2.4秒 02/19 大井11R 3着/12頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 313日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 期待値 +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	ムットクルフェ先行	野畑凌（川崎）	実13.3	B△ A△勝率4% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯10走で勝率30%）
前5走 09/03 大井11R 6着/9頭+1.7秒 08/16 大井9R 5着/9頭+0.7秒 06/29 大井11R 3着/14頭 03/27 大井11R 3着/12頭+1.3秒 03/13 大井11R 4着/10頭+1.2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 4.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 -47% ※ 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	デンテブリランテ先行	藤田凌（大井）	実15.7	B× A△勝率3% EV-45% 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9R 6着/15頭+1.1秒 06/30 大井11R 3着/16頭 06/10 大井11R 9着/16頭+2.0秒 04/29 大井11R 7着/13頭+2.1秒 03/12 船橋11R 2着/9頭+0.2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 12走で勝率 25% (得意) × 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 3.4% / 期待値 -46% ※ 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	アレスグート差し	和田譲（大井）	実3.2	B◎ A▲勝率16% EV-50% 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4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/16 大井9R 2着/9頭+0.1秒 05/19 大井11R 3着/10頭+0.3秒 05/01 大井11R 2着/10頭+0.4秒 04/14 大井11R 2着/11頭+0.4秒 03/09 大井8R 2着/7頭+0.4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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 50.1% (オッズ暗示: 31.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 -50% ※ 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	ケイアイサンデラ	西啓太（大井）	実50.0	B× A×勝率1% EV-64% 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9R 7着/7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 7.0着 (不振) × 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 -65% ※ 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	ペルセヴェランテ逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.5	B▲ A△勝率9% EV-49% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯で勝率29%と得意）
前5走 08/16 大井9R 7着/9頭+1.2秒 07/03 大井11R 1着/10頭 09/01 大井11R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井9R 5着/9頭+0.9秒 07/16 大井9R 2着/8頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 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。
8	ブレスワード逃げ	御神訓（大井）	実2.7	B○ A◎勝率43% EV+14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／前走勝利の勢い）
前5走 08/17 大井9R 1着/8頭勝利 03/13 大井11R 3着/10頭+1.1秒 01/26 大井11R 5着/9頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 24.2% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.5% / 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。
9	マーブルマカロン差し	西優哉（大井）	実61.2	B△ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 大井7R 7着/11頭+1.5秒 08/12 浦和11R 4着/9頭+0.9秒 07/08 川崎11R 7着/10頭+2.0秒 04/22 浦和11R 10着/13頭+1.1秒 03/19 浦和10R 5着/13頭+0.8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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -29% ※ 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	ミルニュイ逃げ	鷹見陸（大井）	実114.6	B× A▽勝率1% 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7R 10着/11頭+2.9秒 08/12 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 04/30 大井10R 15着/15頭+8.2秒 03/27 大井11R 10着/12頭+3.3秒 02/20 大井6R 2着/8頭+0.4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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 40% △ 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) -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 -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。

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 ▲

アレスグート

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8ブレスワード

2.7倍

EV -34%

▲A:△7ペルセヴェランテ

5.5倍

EV +33%

出走馬全10頭

◎A:▲5

アレスグート

和田譲（大井）

3.2倍

+60%

›

○A:◎8

ブレスワード

御神訓（大井）

2.7倍

-34%

›

▲A:△7

ペルセヴェランテ

笹川翼（大井）

5.5倍

+33%

›

△A:○2

スマイルマンボ

矢野貴（大井）

5.1倍

-95%

›

△A:△3

ムットクルフェ

野畑凌（川崎）

13.3倍

-96%

›

△A:▽9

マーブルマカロン

西優哉（大井）

61.2倍

-85%

›

×A:▽1

コアリオ

本田重（船橋）

45.4倍

-95%

›

×A:△4

デンテブリランテ

藤田凌（大井）

15.7倍

-99%

›

×A:×6

ケイアイサンデラ

西啓太（大井）

50.0倍

-99%

›

×A:▽10

ミルニュイ

鷹見陸（大井）

114.6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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 ペルセヴェランテ ¥100 実5.5倍期待値 +33% 不的中6着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コアリオ追込	本田重（船橋）	実45.4	▽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22%）
前5走 09/01 大井7R 4着/11頭+0.8秒 03/19 浦和10R 4着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 7着/8頭+1.5秒 01/28 大井12R 2着/12頭+0.5秒 12/30 大井10R 2着/16頭+0.7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 41走で勝率 12% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
2	スマイルマンボ逃げ	矢野貴（大井）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／313日ぶりの実戦）
前5走 11/06 園田11R 5着/12頭+0.7秒 10/08 大井11R 13着/16頭+5.8秒 06/11 大井11R 8着/16頭+3.5秒 04/29 大井11R 4着/15頭+2.4秒 02/19 大井11R 3着/12頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 313日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
3	ムットクルフェ先行	野畑凌（川崎）	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯10走で勝率30%）
前5走 09/03 大井11R 6着/9頭+1.7秒 08/16 大井9R 5着/9頭+0.7秒 06/29 大井11R 3着/14頭 03/27 大井11R 3着/12頭+1.3秒 03/13 大井11R 4着/10頭+1.2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 4.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
4	デンテブリランテ先行	藤田凌（大井）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率25%と適性高）
前5走 08/13 大井9R 6着/15頭+1.1秒 06/30 大井11R 3着/16頭 06/10 大井11R 9着/16頭+2.0秒 04/29 大井11R 7着/13頭+2.1秒 03/12 船橋11R 2着/9頭+0.2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 12走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
5	アレスグート差し	和田譲（大井）	実3.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/16 大井9R 2着/9頭+0.1秒 05/19 大井11R 3着/10頭+0.3秒 05/01 大井11R 2着/10頭+0.4秒 04/14 大井11R 2着/11頭+0.4秒 03/09 大井8R 2着/7頭+0.4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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ケイアイサンデラ	西啓太（大井）	実50.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 大井9R 7着/7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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	ペルセヴェランテ逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯で勝率29%と得意）
前5走 08/16 大井9R 7着/9頭+1.2秒 07/03 大井11R 1着/10頭 09/01 大井11R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井9R 5着/9頭+0.9秒 07/16 大井9R 2着/8頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 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 9.3% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
8	ブレスワード逃げ	御神訓（大井）	実2.7	◎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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/17 大井9R 1着/8頭勝利 03/13 大井11R 3着/10頭+1.1秒 01/26 大井11R 5着/9頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.5% (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。
9	マーブルマカロン差し	西優哉（大井）	実61.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/01 大井7R 7着/11頭+1.5秒 08/12 浦和11R 4着/9頭+0.9秒 07/08 川崎11R 7着/10頭+2.0秒 04/22 浦和11R 10着/13頭+1.1秒 03/19 浦和10R 5着/13頭+0.8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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
10	ミルニュイ逃げ	鷹見陸（大井）	実114.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率38%と適性高／同距離帯20走で勝率40%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/01 大井7R 10着/11頭+2.9秒 08/12 浦和11R 8着/9頭+1.7秒 04/30 大井10R 15着/15頭+8.2秒 03/27 大井11R 10着/12頭+3.3秒 02/20 大井6R 2着/8頭+0.4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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 40% △ 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) -10% (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。

AIの本命

AI評価1位

ブレスワード

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2スマイルマンボ

5.1倍

EV +4%

▲5アレスグート

3.2倍

EV -50%

出走馬全10頭

◎8

ブレスワード

御神訓（大井）

2.7倍

+14%

›

○2

スマイルマンボ

矢野貴（大井）

5.1倍

+4%

›

▲5

アレスグート

和田譲（大井）

3.2倍

-50%

›

△7

ペルセヴェランテ

笹川翼（大井）

5.5倍

-49%

›

△3

ムットクルフェ

野畑凌（川崎）

13.3倍

-47%

›

△4

デンテブリランテ

藤田凌（大井）

15.7倍

-45%

›

▽1

コアリオ

本田重（船橋）

45.4倍

-6%

›

▽9

マーブルマカロン

西優哉（大井）

61.2倍

-28%

›

▽10

ミルニュイ

鷹見陸（大井）

114.6倍

-9%

›

×6

ケイアイサンデラ

西啓太（大井）

50.0倍

-64%

›

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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 ペルセヴェランテ ¥100 実5.5倍期待値 -49% 不的中6着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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