大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユウユウスターリー	西優哉（大井）	実77.2	B× A▽勝率1% EV-29% 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9R 10着/14頭+2.6秒 08/12 大井6R 12着/12頭+3.2秒 07/21 大井8R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井6R 1着/9頭 06/11 大井6R 3着/9頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 81走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15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 0.9% / 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。
2	ハイアップグレード	千田洋（大井）	実74.6	B× A▽勝率1% EV-44% 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9R 7着/14頭+1.4秒 08/14 大井6R 7着/11頭+1.5秒 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12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 7.3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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 0.7% / 期待値 -45% ※ 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	エヌケイサイボウ逃げ	鷹見陸（大井）	実24.2	B× A×勝率2% 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 09/01 大井9R 8着/14頭+2.1秒 06/12 大井1R 7着/9頭 05/18 大井9R 7着/7頭+3.0秒 05/01 大井1R 1着/10頭勝利 04/17 大井2R 5着/11頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8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) ○ ローテーション 15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 -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	カレンマウラー	新原周（川崎）	実96.8	B× A×勝率0% EV-63% 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9R 14着/14頭+6.7秒 08/12 大井6R 9着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 10着/11頭+3.5秒 06/30 大井7R 11着/11頭+0.0秒 06/10 大井8R 10着/12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 15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 12位 / 勝率 0.4% / 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。
5	ウエストリーダー逃げ	野畑凌（川崎）	実4.2	B○ A○勝率25% EV+4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率58%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/17 大井8R 1着/13頭勝利 07/22 大井6R 1着/14頭勝利 01/30 大井5R 12着/13頭+3.0秒 10/08 大井10R 4着/12頭+1.5秒 09/19 大井7R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 58% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 16.5% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.0% / 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。
6	アルマヴィーナス	杉山海（大井）	実13.2	B△ A×勝率3% EV-61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井9R 4着/14頭+1.0秒 06/30 大井8R 13着/16頭 06/10 大井9R 4着/14頭 05/18 大井12R 3着/14頭+0.5秒 04/29 大井9R 7着/13頭+0.6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) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 0.3% (オッズ暗示: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -62% ※ 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	ハルイチバン	安藤洋（大井）	実9.1	B△ A△勝率9% EV-19% 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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 大井1R 4着/10頭+0.4秒 08/14 大井1R 1着/10頭勝利 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 -19% ※ 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	ナイトウォーリア先行	西啓太（大井）	実8.3	B△ A△勝率8% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 大井12R 5着/10頭+0.2秒 08/12 大井6R 3着/12頭+0.2秒 07/21 大井9R 4着/12頭+1.3秒 01/28 大井8R 2着/14頭+0.5秒 01/14 大井8R 9着/13頭+1.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
9	バレアレス逃げ	矢野貴（大井）	実4.8	B◎ A▲勝率18% EV-11% 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5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/15 大井7R 5着/12頭+1.5秒 03/13 大井4R 1着/12頭勝利 01/29 大井6R 1着/9頭勝利 01/14 大井6R 1着/14頭勝利 12/30 大井1R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.9% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.5% / 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。
10	ピンナダ追込	藤本現（大井）	実11.2	B× A△勝率5% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井10R 4着/11頭+0.3秒 08/15 大井10R 4着/14頭+1.2秒 07/23 大井6R 7着/14頭+1.5秒 02/16 大井12R 6着/13頭+1.2秒 01/27 大井12R 4着/13頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ ローテーション 15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: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 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。
11	アクアジェット先行	和田譲（大井）	実17.2	B× A×勝率2% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/01 大井9R 6着/14頭+1.3秒 08/12 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/12 大井12R 4着/14頭+0.7秒 02/17 大井8R 3着/10頭+0.4秒 01/29 大井9R 4着/8頭+1.5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 6.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 15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 0.2% (オッズ暗示: 5.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -68% ※ 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	エンリッチザハート自在	石川倭（北海道）	実3.6	B▲ A◎勝率27% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井1R 2着/10頭+0.1秒 08/15 大井4R 2着/8頭 03/26 大井4R 2着/9頭+0.5秒 03/13 大井2R 8着/9頭+1.8秒 01/27 大井6R 1着/11頭勝利
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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.6% / 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。

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 ▲

バレアレス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+201%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ウエストリーダー

4.2倍

EV -30%

▲A:◎12エンリッチザハート

3.6倍

EV -67%

出走馬全12頭

◎A:▲9

バレアレス

矢野貴（大井）

4.8倍

+201%

›

○A:○5

ウエストリーダー

野畑凌（川崎）

4.2倍

-30%

›

▲A:◎12

エンリッチザハート

石川倭（北海道）

3.6倍

-67%

›

△A:△7

ハルイチバン

安藤洋（大井）

9.1倍

-19%

›

△A:△8

ナイトウォーリア

西啓太（大井）

8.3倍

-82%

›

△A:×6

アルマヴィーナス

杉山海（大井）

13.2倍

-96%

›

×A:△10

ピンナダ

藤本現（大井）

11.2倍

-97%

›

×A:×11

アクアジェット

和田譲（大井）

17.2倍

-96%

›

×A:×3

エヌケイサイボウ

鷹見陸（大井）

24.2倍

-99%

›

×A:▽2

ハイアップグレード

千田洋（大井）

74.6倍

-99%

›

×A:▽1

ユウユウスターリー

西優哉（大井）

77.2倍

-99%

›

×A:×4

カレンマウラー

新原周（川崎）

96.8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

両モデルとも見送り

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユウユウスターリー	西優哉（大井）	実77.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/01 大井9R 10着/14頭+2.6秒 08/12 大井6R 12着/12頭+3.2秒 07/21 大井8R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井6R 1着/9頭 06/11 大井6R 3着/9頭
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 81走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15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 0.9% (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。
2	ハイアップグレード	千田洋（大井）	実74.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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）
前5走 09/01 大井9R 7着/14頭+1.4秒 08/14 大井6R 7着/11頭+1.5秒 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12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 7.3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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	エヌケイサイボウ逃げ	鷹見陸（大井）	実24.2	×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 09/01 大井9R 8着/14頭+2.1秒 06/12 大井1R 7着/9頭 05/18 大井9R 7着/7頭+3.0秒 05/01 大井1R 1着/10頭勝利 04/17 大井2R 5着/11頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8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) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 1.5% (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。
4	カレンマウラー	新原周（川崎）	実96.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/01 大井9R 14着/14頭+6.7秒 08/12 大井6R 9着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 10着/11頭+3.5秒 06/30 大井7R 11着/11頭+0.0秒 06/10 大井8R 10着/12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 0.4% (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。
5	ウエストリーダー逃げ	野畑凌（川崎）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率58%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/17 大井8R 1着/13頭勝利 07/22 大井6R 1着/14頭勝利 01/30 大井5R 12着/13頭+3.0秒 10/08 大井10R 4着/12頭+1.5秒 09/19 大井7R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 58% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
6	アルマヴィーナス	杉山海（大井）	実13.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井9R 4着/14頭+1.0秒 06/30 大井8R 13着/16頭 06/10 大井9R 4着/14頭 05/18 大井12R 3着/14頭+0.5秒 04/29 大井9R 7着/13頭+0.6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) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
7	ハルイチバン	安藤洋（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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 大井1R 4着/10頭+0.4秒 08/14 大井1R 1着/10頭勝利 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
8	ナイトウォーリア先行	西啓太（大井）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 大井12R 5着/10頭+0.2秒 08/12 大井6R 3着/12頭+0.2秒 07/21 大井9R 4着/12頭+1.3秒 01/28 大井8R 2着/14頭+0.5秒 01/14 大井8R 9着/13頭+1.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% × 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 7.9% (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。
9	バレアレス逃げ	矢野貴（大井）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/15 大井7R 5着/12頭+1.5秒 03/13 大井4R 1着/12頭勝利 01/29 大井6R 1着/9頭勝利 01/14 大井6R 1着/14頭勝利 12/30 大井1R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ピンナダ追込	藤本現（大井）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/01 大井10R 4着/11頭+0.3秒 08/15 大井10R 4着/14頭+1.2秒 07/23 大井6R 7着/14頭+1.5秒 02/16 大井12R 6着/13頭+1.2秒 01/27 大井12R 4着/13頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 4.8% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
11	アクアジェット先行	和田譲（大井）	実17.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/01 大井9R 6着/14頭+1.3秒 08/12 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/12 大井12R 4着/14頭+0.7秒 02/17 大井8R 3着/10頭+0.4秒 01/29 大井9R 4着/8頭+1.5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 6.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
12	エンリッチザハート自在	石川倭（北海道）	実3.6	◎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（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井1R 2着/10頭+0.1秒 08/15 大井4R 2着/8頭 03/26 大井4R 2着/9頭+0.5秒 03/13 大井2R 8着/9頭+1.8秒 01/27 大井6R 1着/11頭勝利
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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

エンリッチザハート

騎手石川倭（北海道）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ウエストリーダー

4.2倍

EV +4%

▲9バレアレス

4.8倍

EV -11%

出走馬全12頭

◎12

エンリッチザハート

石川倭（北海道）

3.6倍

-4%

›

○5

ウエストリーダー

野畑凌（川崎）

4.2倍

+4%

›

▲9

バレアレス

矢野貴（大井）

4.8倍

-11%

›

△7

ハルイチバン

安藤洋（大井）

9.1倍

-19%

›

△8

ナイトウォーリア

西啓太（大井）

8.3倍

-34%

›

△10

ピンナダ

藤本現（大井）

11.2倍

-45%

›

×6

アルマヴィーナス

杉山海（大井）

13.2倍

-61%

›

×11

アクアジェット

和田譲（大井）

17.2倍

-68%

›

×3

エヌケイサイボウ

鷹見陸（大井）

24.2倍

-62%

›

▽1

ユウユウスターリー

西優哉（大井）

77.2倍

-29%

›

▽2

ハイアップグレード

千田洋（大井）

74.6倍

-44%

›

×4

カレンマウラー

新原周（川崎）

96.8倍

-63%

›

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