大井 3R 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

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コーゲンマース	千田洋（大井）	実80.6	B× A▽勝率2% EV+40% 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 08/17 大井6R 10着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 1.7% / 期待値 +41% ※ 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	カルサパラストリス	中山遥（浦和）	実5.3	B△ A▲勝率11% EV-39% 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25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井10R 2着/14頭+0.0秒 08/13 大井6R 2着/12頭 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭
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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.4% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。
3	フェアクラウド自在	吉原寛（金沢）	実10.6	B▲ A△勝率7% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/21 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井9R 4着/12頭 06/11 大井6R 5着/9頭+0.0秒 01/13 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井4R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 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 7.8% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
4	アウフヴィント	岡村健（船橋）	実8.3	B△ A△勝率6% EV-46% 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4R 11着/12頭+3.1秒 07/21 大井6R 5着/13頭+0.8秒 07/03 大井6R 7着/9頭 06/12 大井4R 7着/9頭 05/22 大井5R 10着/10頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7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 20% (好調) ▽ 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 5位 / 勝率 6.4% / 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。
5	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実65.4	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 07/22 大井6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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 9位 / 勝率 1.0% / 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。
6	ハヴィティペイ先行	本村直（大井）	実136.3	B× A▽勝率1% EV-25% 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7R 10着/15頭+1.4秒 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し ▽ 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 10位 / 勝率 0.5% / 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。
7	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.7	B○ A○勝率24% EV+12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井7R 8着/12頭+1.4秒 08/14 大井3R 1着/13頭勝利 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% × 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 10.9% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.9% / 期待値 +12% ※ 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	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実75.3	B× A▽勝率3% EV+143% 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10R 13着/14頭+3.6秒 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 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 3.2% / 期待値 +143% ※ 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	フローラルデザイン自在	藤本現（大井）	実20.7	B△ A△勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／243日ぶりの実戦）
前5走 01/16 大井5R 10着/12頭+2.8秒 12/30 大井5R 7着/13頭+2.2秒 12/04 大井5R 5着/13頭+1.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 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。
10	ペイシャキセキ	矢野貴（大井）	実1.8	B◎ A◎勝率39% EV-29% 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／前走2着）
前5走 09/02 大井6R 2着/3頭 08/14 大井3R 3着/13頭+0.2秒 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 4.0着 × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 78.2% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.4% / 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。

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 ◎

ペイシャキセキ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ビートリニティ

4.7倍

EV -48%

▲A:△3フェアクラウド

10.6倍

EV -16%

出走馬全10頭

◎A:◎10

ペイシャキセキ

矢野貴（大井）

1.8倍

+40%

›

○A:○7

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.7倍

-48%

›

▲A:△3

フェアクラウド

吉原寛（金沢）

10.6倍

-16%

›

△A:▲2

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

5.3倍

-87%

›

△A:△9

フローラルデザイン

藤本現（大井）

20.7倍

-87%

›

△A:△4

アウフヴィント

岡村健（船橋）

8.3倍

-99%

›

×A:▽5

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

65.4倍

-99%

›

×A:▽8

カズピレウス

石川駿（大井）

75.3倍

-99%

›

×A:▽1

コーゲンマース

千田洋（大井）

80.6倍

-99%

›

×A:▽6

ハヴィティペイ

本村直（大井）

136.3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

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コーゲンマース	千田洋（大井）	実80.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/17 大井6R 10着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9頭 05/22 大井5R 6着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	カルサパラストリス	中山遥（浦和）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井10R 2着/14頭+0.0秒 08/13 大井6R 2着/12頭 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0秒 06/09 大井4R 5着/10頭
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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.5% (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。
3	フェアクラウド自在	吉原寛（金沢）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/21 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井9R 4着/12頭 06/11 大井6R 5着/9頭+0.0秒 01/13 大井7R 1着/13頭勝利 12/29 大井4R 4着/12頭+0.9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 4.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
4	アウフヴィント	岡村健（船橋）	実8.3	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 大井4R 11着/12頭+3.1秒 07/21 大井6R 5着/13頭+0.8秒 07/03 大井6R 7着/9頭 06/12 大井4R 7着/9頭 05/22 大井5R 10着/10頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7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 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 6.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
5	ユイノサンバンカン	東原悠（大井）	実65.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/22 大井6R 8着/14頭+1.1秒 07/03 大井6R 8着/9頭 05/22 大井5R 5着/10頭+0.0秒 04/30 大井5R 5着/10頭+1.0秒 04/16 大井4R 6着/11頭+2.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し × 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 1.0% (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。
6	ハヴィティペイ先行	本村直（大井）	実136.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場83走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は68走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/02 大井7R 10着/15頭+1.4秒 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し ▽ 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) -25% (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。
7	ビートリニティ自在	吉井章（大井）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井7R 8着/12頭+1.4秒 08/14 大井3R 1着/13頭勝利 07/20 大井7R 9着/10頭+0.0秒 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 09/04 大井10R 13着/14頭+3.6秒 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒 01/30 大井10R 8着/16頭+1.2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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
9	フローラルデザイン自在	藤本現（大井）	実20.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／243日ぶりの実戦）
前5走 01/16 大井5R 10着/12頭+2.8秒 12/30 大井5R 7着/13頭+2.2秒 12/04 大井5R 5着/13頭+1.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ペイシャキセキ	矢野貴（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／前走2着）
前5走 09/02 大井6R 2着/3頭 08/14 大井3R 3着/13頭+0.2秒 07/21 大井6R 7着/13頭+1.6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 4.0着 × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.4% (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。

AIの本命

AI評価1位

ペイシャキセキ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ビートリニティ

4.7倍

EV +12%

▲2カルサパラストリス

5.3倍

EV -39%

出走馬全10頭

◎10

ペイシャキセキ

矢野貴（大井）

1.8倍

-29%

›

○7

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.7倍

+12%

›

▲2

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

5.3倍

-39%

›

△3

フェアクラウド

吉原寛（金沢）

10.6倍

-24%

›

△4

アウフヴィント

岡村健（船橋）

8.3倍

-46%

›

△9

フローラルデザイン

藤本現（大井）

20.7倍

+5%

›

▽8

カズピレウス

石川駿（大井）

75.3倍

+143%

›

▽1

コーゲンマース

千田洋（大井）

80.6倍

+40%

›

▽5

ユイノサンバンカン

東原悠（大井）

65.4倍

-34%

›

▽6

ハヴィティペイ

本村直（大井）

136.3倍

-25%

›

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