大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミラクルメイキング先行	御神訓（大井）	実1.3	B◎ A◎勝率47% EV-39% 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7走で勝率71%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/25 大井7R 2着/8頭+0.4秒 01/28 大井10R 1着/13頭勝利 11/11 大井12R 1着/16頭勝利 10/10 大井10R 1着/10頭勝利 03/28 大井6R 1着/7頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 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 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 62.7% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.6% / 期待値 -39% ※ 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	ベイビークエスト自在推奨	本田重（船橋）	実15.2	B▲ A▲勝率12% EV+75% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ15.2倍で期待値+132%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 08/17 大井5R 1着/8頭勝利 08/10 浦和10R 4着/11頭+0.4秒 06/30 大井11R 15着/16頭+2.0秒 03/12 船橋11R 8着/9頭+2.3秒 12/04 大井11R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 6.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 期待値 +75% ※ 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	ケイアイカペラ先行	笹川翼（大井）	実9.1	B△ A△勝率9% EV-16% 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14走で勝率36%と適性高／同距離帯14走で勝率36%／前走3着）
前5走 09/02 大井12R 3着/11頭+0.1秒 07/21 大井11R 9着/13頭+1.3秒 09/03 大井12R 3着/13頭+0.2秒 08/11 大井7R 2着/11頭+0.8秒 07/14 大井11R 1着/13頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -17% ※ 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	ノーブルジーク自在	谷内貫（大井）	実240.4	B× A▽勝率0% EV-4% 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 09/04 大井11R 12着/13頭+4.1秒 08/17 大井5R 7着/8頭+1.7秒 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (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) × 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 0.4% / 期待値 -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	ルソレイユ	藤田凌（大井）	実47.9	B× A▽勝率1% EV-31% 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12R 11着/11頭+2.1秒 08/17 大井5R 6着/8頭+1.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -32% ※ 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	リック逃げ	新原周（川崎）	実153.4	B× A▽勝率1% EV+58% 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11R 13着/15頭+2.1秒 08/17 大井5R 4着/8頭+1.0秒 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ▽ 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 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +58% ※ 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	ジューンドラゴン逃げ	達城龍（大井）	実7.1	B○ A○勝率14% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/02 大井12R 2着/11頭+0.1秒 07/21 大井11R 2着/13頭+0.4秒 05/01 大井12R 2着/16頭+0.1秒 04/15 大井12R 3着/16頭+0.9秒 03/11 大井11R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ◎ 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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 14.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.8% / 期待値 -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	リュウノファウラー逃げ	和田譲（大井）	実41.0	B△ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率25%と適性高／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/17 大井5R 2着/8頭+0.2秒 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0秒 05/01 大井12R 7着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 10着/16頭+2.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
9	フレンドローマ差し	矢野貴（大井）	実55.5	B× A▽勝率1% EV-34% 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12R 9着/11頭+0.7秒 07/21 大井11R 13着/13頭+2.9秒 06/29 大井10R 7着/11頭+0.0秒 05/20 大井12R 8着/14頭 05/01 大井12R 16着/16頭+3.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 1.2% / 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。
10	ポアゾンボス先行	山本大（船橋）	実314.8	B× A▽勝率1% EV+101% 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 08/28 船橋10R 8着/14頭+1.1秒 08/17 大井5R 5着/8頭+1.2秒 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3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 18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 +101% ※ 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	ニシノデフィレ自在	瀬川将（大井）	実189.2	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12R 6着/11頭+0.5秒 08/17 大井5R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭 05/21 大井8R 10着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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 12位 / 勝率 0.7% / 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。
12	フェスティヴルディ先行	西啓太（大井）	実20.6	B× A△勝率5% EV+1% 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11R 5着/15頭+0.8秒 06/30 大井9R 3着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 9着/14頭+3.0秒 05/19 大井12R 12着/16頭+1.5秒 03/10 大井12R 8着/16頭+0.7秒
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 47% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ○ 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 4.9% / 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。
13	アジアジェニファー逃げ	野畑凌（川崎）	実51.8	B× A▽勝率2% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井12R 5着/11頭+0.4秒 08/14 大井10R 6着/9頭+1.9秒 07/22 大井9R 7着/7頭+1.7秒 06/12 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/22 大井7R 9着/9頭+1.0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 28走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -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。
14	アポロリヤム	張田昂（船橋）	実16.8	B△ A△勝率4% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井12R 1着/11頭勝利 07/21 大井11R 3着/13頭+0.4秒 06/29 大井10R 8着/11頭+0.0秒 06/11 大井7R 10着/11頭 05/21 大井8R 9着/10頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。

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 ◎

ミラクルメイキング

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ジューンドラゴン

7.1倍

EV +8%

▲A:▲2ベイビークエスト

15.2倍

EV +132%

出走馬全14頭

◎A:◎1

ミラクルメイキング

御神訓（大井）

1.3倍

-18%

›

○A:○7

ジューンドラゴン

達城龍（大井）

7.1倍

+8%

›

▲A:▲2

ベイビークエスト

本田重（船橋）

15.2倍

+132%

›

△A:▽8

リュウノファウラー

和田譲（大井）

41.0倍

+29%

›

△A:△3

ケイアイカペラ

笹川翼（大井）

9.1倍

-78%

›

△A:△14

アポロリヤム

張田昂（船橋）

16.8倍

-89%

›

×A:▽13

アジアジェニファー

野畑凌（川崎）

51.8倍

-68%

›

×A:△12

フェスティヴルディ

西啓太（大井）

20.6倍

-99%

›

×A:▽5

ルソレイユ

藤田凌（大井）

47.9倍

-99%

›

×A:▽9

フレンドローマ

矢野貴（大井）

55.5倍

-99%

›

×A:▽6

リック

新原周（川崎）

153.4倍

-99%

›

×A:▽11

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

189.2倍

-99%

›

×A:▽4

ノーブルジーク

谷内貫（大井）

240.4倍

-99%

›

×A:▽10

ポアゾンボス

山本大（船橋）

314.8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

A. 市場込みモデル

単勝 2 ベイビークエスト ¥100 実15.2倍期待値 +132% 不的中単勝 15.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ベイビークエスト ¥200 実15.2倍期待値 +132% 不的中単勝 15.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミラクルメイキング先行	御神訓（大井）	実1.3	◎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7走で勝率71%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/25 大井7R 2着/8頭+0.4秒 01/28 大井10R 1着/13頭勝利 11/11 大井12R 1着/16頭勝利 10/10 大井10R 1着/10頭勝利 03/28 大井6R 1着/7頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 71% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 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 174日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.6% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ベイビークエスト自在推奨	本田重（船橋）	実15.2	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 08/17 大井5R 1着/8頭勝利 08/10 浦和10R 4着/11頭+0.4秒 06/30 大井11R 15着/16頭+2.0秒 03/12 船橋11R 8着/9頭+2.3秒 12/04 大井11R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ケイアイカペラ先行	笹川翼（大井）	実9.1	△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14走で勝率36%と適性高／同距離帯14走で勝率36%／前走3着）
前5走 09/02 大井12R 3着/11頭+0.1秒 07/21 大井11R 9着/13頭+1.3秒 09/03 大井12R 3着/13頭+0.2秒 08/11 大井7R 2着/11頭+0.8秒 07/14 大井11R 1着/13頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ノーブルジーク自在	谷内貫（大井）	実240.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/04 大井11R 12着/13頭+4.1秒 08/17 大井5R 7着/8頭+1.7秒 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ルソレイユ	藤田凌（大井）	実47.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 09/02 大井12R 11着/11頭+2.1秒 08/17 大井5R 6着/8頭+1.4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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	リック逃げ	新原周（川崎）	実153.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/01 大井11R 13着/15頭+2.1秒 08/17 大井5R 4着/8頭+1.0秒 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ▽ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ジューンドラゴン逃げ	達城龍（大井）	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/02 大井12R 2着/11頭+0.1秒 07/21 大井11R 2着/13頭+0.4秒 05/01 大井12R 2着/16頭+0.1秒 04/15 大井12R 3着/16頭+0.9秒 03/11 大井11R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ◎ 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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	リュウノファウラー逃げ	和田譲（大井）	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率25%と適性高／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/17 大井5R 2着/8頭+0.2秒 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0秒 05/01 大井12R 7着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 10着/16頭+2.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	フレンドローマ差し	矢野貴（大井）	実55.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 大井12R 9着/11頭+0.7秒 07/21 大井11R 13着/13頭+2.9秒 06/29 大井10R 7着/11頭+0.0秒 05/20 大井12R 8着/14頭 05/01 大井12R 16着/16頭+3.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 1.2% (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。
10	ポアゾンボス先行	山本大（船橋）	実314.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 08/28 船橋10R 8着/14頭+1.1秒 08/17 大井5R 5着/8頭+1.2秒 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3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 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
11	ニシノデフィレ自在	瀬川将（大井）	実189.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井12R 6着/11頭+0.5秒 08/17 大井5R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭 05/21 大井8R 10着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	フェスティヴルディ先行	西啓太（大井）	実20.6	△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44%と適性高／同距離帯15走で勝率47%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 09/01 大井11R 5着/15頭+0.8秒 06/30 大井9R 3着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 9着/14頭+3.0秒 05/19 大井12R 12着/16頭+1.5秒 03/10 大井12R 8着/16頭+0.7秒
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 47% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
13	アジアジェニファー逃げ	野畑凌（川崎）	実51.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井12R 5着/11頭+0.4秒 08/14 大井10R 6着/9頭+1.9秒 07/22 大井9R 7着/7頭+1.7秒 06/12 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/22 大井7R 9着/9頭+1.0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 28走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
14	アポロリヤム	張田昂（船橋）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井12R 1着/11頭勝利 07/21 大井11R 3着/13頭+0.4秒 06/29 大井10R 8着/11頭+0.0秒 06/11 大井7R 10着/11頭 05/21 大井8R 9着/10頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し ◎ 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 3.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ミラクルメイキング

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ジューンドラゴン

7.1倍

EV -1%

▲2ベイビークエスト

15.2倍

EV +75%

出走馬全14頭

◎1

ミラクルメイキング

御神訓（大井）

1.3倍

-39%

›

○7

ジューンドラゴン

達城龍（大井）

7.1倍

-1%

›

▲2

ベイビークエスト

本田重（船橋）

15.2倍

+75%

›

△3

ケイアイカペラ

笹川翼（大井）

9.1倍

-16%

›

△12

フェスティヴルディ

西啓太（大井）

20.6倍

+1%

›

△14

アポロリヤム

張田昂（船橋）

16.8倍

-34%

›

▽8

リュウノファウラー

和田譲（大井）

41.0倍

+17%

›

▽13

アジアジェニファー

野畑凌（川崎）

51.8倍

-4%

›

▽5

ルソレイユ

藤田凌（大井）

47.9倍

-31%

›

▽9

フレンドローマ

矢野貴（大井）

55.5倍

-34%

›

▽6

リック

新原周（川崎）

153.4倍

+58%

›

▽11

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

189.2倍

+26%

›

▽10

ポアゾンボス

山本大（船橋）

314.8倍

+101%

›

▽4

ノーブルジーク

谷内貫（大井）

240.4倍

-4%

›

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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 2 ベイビークエスト ¥100 実15.2倍期待値 +75% 不的中単勝 15.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ベイビークエスト ¥200 実15.2倍期待値 +75% 不的中単勝 15.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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