大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジックタイプ追込	達城龍（大井）	実72.4	B× A×勝率1% EV-59% 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 5着/12頭+0.8秒 07/21 大井7R 13着/13頭+2.2秒 07/03 大井8R 5着/13頭 01/29 大井7R 6着/14頭+0.5秒 01/15 大井7R 7着/10頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 23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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 -60% ※ 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	ビップクララ逃げ	野畑凌（川崎）	実10.4	B△ A○勝率11% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/02 大井10R 4着/13頭+0.8秒 04/28 大井9R 6着/10頭+1.2秒 04/17 大井8R 4着/14頭+0.5秒 03/13 大井3R 1着/12頭勝利 02/18 大井6R 10着/16頭+1.8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 9.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.9% / 期待値 +13% ※ 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	ドレッドノート先行	小野俊（大井）	実21.3	B× A△勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%）
前5走 09/03 大井8R 5着/13頭+0.3秒 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0秒 10/23 大井10R 14着/14頭+2.9秒 07/03 大井2R 1着/10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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% × 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 0.2% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -11% ※ 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	ヤマノリッチ	鷹見陸（大井）	実66.0	B× A▽勝率1% EV-49% 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 11着/15頭+1.5秒 08/12 大井7R 10着/11頭+4.1秒 07/22 大井6R 10着/14頭+1.3秒 07/03 大井8R 7着/13頭 06/12 大井5R 2着/14頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 0.8% / 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。
5	シルエットライド差し	新原周（川崎）	実98.9	B× A▽勝率1% 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 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1秒 03/12 大井8R 5着/11頭+1.1秒 02/19 大井9R 4着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ ローテーション 138日休養明け × 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 -40% ※ 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	タイガーシャーク自在	安藤洋（大井）	実1.6	B◎ A◎勝率53% EV-15% 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6走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/31 大井8R 1着/14頭勝利 08/17 大井2R 1着/14頭勝利 12/26 大井5R 5着/13頭+0.4秒 12/03 大井6R 12着/14頭+4.0秒 11/11 大井6R 12着/13頭+3.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 89.5% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.7% / 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	ジーニーキック差し	石川倭（北海道）	実25.5	B△ A▽勝率3% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 4着/13頭+0.5秒 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% × 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 0.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
8	シンティリオ逃げ	吉井章（大井）	実7.5	B○ A△勝率9% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は7走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 04/17 大井7R 2着/10頭+0.0秒 03/25 大井4R 3着/12頭+0.4秒 03/12 大井7R 3着/11頭+0.7秒 02/17 大井5R 1着/14頭勝利 01/26 大井8R 3着/13頭+0.9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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 152日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -31% ※ 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	ナックジャスパー自在	高橋昭（大井）	実22.2	B▲ A△勝率3% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井10R 5着/13頭+0.8秒 08/14 大井3R 8着/13頭+1.2秒 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3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 42走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 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。
10	マイフェアレディ先行	中山遥（浦和）	実26.3	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 09/02 大井7R 8着/15頭+1.0秒 08/14 大井4R 6着/12頭+1.7秒 07/21 大井7R 9着/13頭+1.7秒 07/03 大井8R 13着/13頭+4.0秒 06/09 大井5R 1着/11頭
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 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -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 1.5% / 期待値 -61% ※ 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	エキゾチックガール	本田重（船橋）	実30.8	B× A×勝率1% EV-58% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/12 大井7R 5着/11頭+2.4秒 07/22 大井6R 6着/14頭+0.9秒 06/29 大井7R 5着/11頭 06/11 大井8R 3着/13頭 05/20 大井6R 12着/12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 5.3着 × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -59% ※ 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	ゴーディアンノット	藤本現（大井）	実12.9	B× A×勝率2% EV-71% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/02 大井6R 3着/3頭 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 7.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -72% ※ 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	ラストエイトクラブ自在	吉原寛（金沢）	実10.6	B△ A▲勝率11% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走2着）
前5走 08/14 大井4R 2着/12頭+0.1秒 12/05 大井8R 11着/13頭+2.1秒 10/24 大井6R 8着/10頭+2.3秒 06/10 大井6R 1着/13頭勝利 01/13 大井3R 1着/6頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 9.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 +14% ※ 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 ◎

タイガーシャーク

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8シンティリオ

7.5倍

EV -75%

▲A:△9ナックジャスパー

22.2倍

EV -26%

出走馬全13頭

◎A:◎6

タイガーシャーク

安藤洋（大井）

1.6倍

+43%

›

○A:△8

シンティリオ

吉井章（大井）

7.5倍

-75%

›

▲A:△9

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

22.2倍

-26%

›

△A:○2

ビップクララ

野畑凌（川崎）

10.4倍

-82%

›

△A:▲13

ラストエイトクラブ

吉原寛（金沢）

10.6倍

-91%

›

△A:▽7

ジーニーキック

石川倭（北海道）

25.5倍

-79%

›

×A:△3

ドレッドノート

小野俊（大井）

21.3倍

-95%

›

×A:×12

ゴーディアンノット

藤本現（大井）

12.9倍

-97%

›

×A:×11

エキゾチックガール

本田重（船橋）

30.8倍

-94%

›

×A:×10

マイフェアレディ

中山遥（浦和）

26.3倍

-99%

›

×A:▽4

ヤマノリッチ

鷹見陸（大井）

66.0倍

-99%

›

×A:×1

マジックタイプ

達城龍（大井）

72.4倍

-99%

›

×A:▽5

シルエットライド

新原周（川崎）

98.9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

4R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジックタイプ追込	達城龍（大井）	実72.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/14 大井4R 5着/12頭+0.8秒 07/21 大井7R 13着/13頭+2.2秒 07/03 大井8R 5着/13頭 01/29 大井7R 6着/14頭+0.5秒 01/15 大井7R 7着/10頭+2.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 23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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	ビップクララ逃げ	野畑凌（川崎）	実10.4	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/02 大井10R 4着/13頭+0.8秒 04/28 大井9R 6着/10頭+1.2秒 04/17 大井8R 4着/14頭+0.5秒 03/13 大井3R 1着/12頭勝利 02/18 大井6R 10着/16頭+1.8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 4.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ドレッドノート先行	小野俊（大井）	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%）
前5走 09/03 大井8R 5着/13頭+0.3秒 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0秒 10/23 大井10R 14着/14頭+2.9秒 07/03 大井2R 1着/10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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
4	ヤマノリッチ	鷹見陸（大井）	実66.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場64走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17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 11着/15頭+1.5秒 08/12 大井7R 10着/11頭+4.1秒 07/22 大井6R 10着/14頭+1.3秒 07/03 大井8R 7着/13頭 06/12 大井5R 2着/14頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	シルエットライド差し	新原周（川崎）	実98.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／138日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1秒 03/12 大井8R 5着/11頭+1.1秒 02/19 大井9R 4着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ ローテーション 138日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	タイガーシャーク自在	安藤洋（大井）	実1.6	◎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6走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/31 大井8R 1着/14頭勝利 08/17 大井2R 1着/14頭勝利 12/26 大井5R 5着/13頭+0.4秒 12/03 大井6R 12着/14頭+4.0秒 11/11 大井6R 12着/13頭+3.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 52.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
7	ジーニーキック差し	石川倭（北海道）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 大井3R 4着/13頭+0.5秒 07/21 大井6R 4着/13頭+0.7秒 04/16 大井12R 4着/10頭+1.7秒 03/25 大井4R 9着/12頭+2.3秒 03/12 大井7R 8着/11頭+3.0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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	シンティリオ逃げ	吉井章（大井）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は7走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 04/17 大井7R 2着/10頭+0.0秒 03/25 大井4R 3着/12頭+0.4秒 03/12 大井7R 3着/11頭+0.7秒 02/17 大井5R 1着/14頭勝利 01/26 大井8R 3着/13頭+0.9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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 152日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ナックジャスパー自在	高橋昭（大井）	実22.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井10R 5着/13頭+0.8秒 08/14 大井3R 8着/13頭+1.2秒 07/21 大井7R 5着/13頭+1.2秒 01/29 大井6R 2着/9頭+0.2秒 01/15 大井4R 4着/14頭+0.3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 42走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
10	マイフェアレディ先行	中山遥（浦和）	実26.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/02 大井7R 8着/15頭+1.0秒 08/14 大井4R 6着/12頭+1.7秒 07/21 大井7R 9着/13頭+1.7秒 07/03 大井8R 13着/13頭+4.0秒 06/09 大井5R 1着/11頭
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 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
11	エキゾチックガール	本田重（船橋）	実30.8	×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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/12 大井7R 5着/11頭+2.4秒 07/22 大井6R 6着/14頭+0.9秒 06/29 大井7R 5着/11頭 06/11 大井8R 3着/13頭 05/20 大井6R 12着/12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 5.3着 × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
12	ゴーディアンノット	藤本現（大井）	実12.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/02 大井6R 3着/3頭 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0秒 06/09 大井5R 2着/11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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ラストエイトクラブ自在	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（当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走2着）
前5走 08/14 大井4R 2着/12頭+0.1秒 12/05 大井8R 11着/13頭+2.1秒 10/24 大井6R 8着/10頭+2.3秒 06/10 大井6R 1着/13頭勝利 01/13 大井3R 1着/6頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

タイガーシャーク

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ビップクララ

10.4倍

EV +12%

▲13ラストエイトクラブ

10.6倍

EV +14%

出走馬全13頭

◎6

タイガーシャーク

安藤洋（大井）

1.6倍

-15%

›

○2

ビップクララ

野畑凌（川崎）

10.4倍

+12%

›

▲13

ラストエイトクラブ

吉原寛（金沢）

10.6倍

+14%

›

△8

シンティリオ

吉井章（大井）

7.5倍

-31%

›

△3

ドレッドノート

小野俊（大井）

21.3倍

-11%

›

△9

ナックジャスパー

高橋昭（大井）

22.2倍

-39%

›

▽7

ジーニーキック

石川倭（北海道）

25.5倍

-30%

›

×12

ゴーディアンノット

藤本現（大井）

12.9倍

-71%

›

×10

マイフェアレディ

中山遥（浦和）

26.3倍

-61%

›

×11

エキゾチックガール

本田重（船橋）

30.8倍

-58%

›

▽4

ヤマノリッチ

鷹見陸（大井）

66.0倍

-49%

›

▽5

シルエットライド

新原周（川崎）

98.9倍

-40%

›

×1

マジックタイプ

達城龍（大井）

72.4倍

-59%

›

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