大井 7R 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

7R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイカンサンユウ追込	安藤洋（大井）	実1.6	B◎ A◎勝率56% EV-10% 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29%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 09/04 大井2R 1着/11頭勝利 04/29 大井11R 10着/13頭+2.4秒 03/25 大井11R 5着/7頭+2.1秒 03/09 大井11R 7着/10頭+3.5秒 02/20 大井3R 4着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 75.1% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.1% / 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。
2	リコーブルーアイ追込推奨	澤田龍（船橋）	実14.6	B○ A△勝率7% EV0% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ14.6倍で期待値+156%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 09/03 大井6R 1着/15頭勝利 08/14 大井2R 3着/16頭+0.8秒 07/23 大井5R 3着/16頭+0.5秒 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 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。
3	エスプリワールド先行	西優哉（大井）	実57.1	B× A▽勝率2% EV-13% 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 04/16 大井8R 10着/12頭+2.0秒 03/13 大井9R 8着/14頭+1.1秒 02/17 大井9R 2着/12頭+0.0秒 01/15 大井10R 5着/12頭+0.7秒 12/29 大井12R 3着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 153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 7位 / 勝率 1.5% / 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。
4	スペイスフォース自在	藤田凌（大井）	実28.5	B△ A△勝率2% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井10R 5着/11頭+0.5秒 08/12 大井6R 4着/12頭+0.5秒 07/21 大井8R 9着/11頭+3.4秒 06/30 大井7R 5着/11頭 05/19 大井6R 9着/14頭+0.9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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.4% / 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。
5	マニス	杉山海（大井）	実70.4	B× A×勝率1% EV-55% 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10R 8着/11頭+1.1秒 08/12 大井6R 8着/12頭+2.6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 8.0着 (不振) △ 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 0.6% / 期待値 -55% ※ 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	ラバテラリュージュ自在	中山遥（浦和）	実60.2	B× A▽勝率1% EV-28% 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10R 9着/11頭+1.2秒 07/22 大井8R 9着/11頭+3.5秒 07/02 大井12R 7着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 2着/10頭+0.1秒 04/29 大井8R 8着/13頭+1.5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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% △ 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 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。
7	グレイテストワーク逃げ	ゴンサ（船橋）	実8.2	B△ A▲勝率8% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/22 大井8R 7着/11頭+1.9秒 07/01 大井8R 6着/14頭 11/14 大井10R 4着/14頭+0.8秒 10/07 大井9R 3着/9頭+0.3秒 09/05 大井10R 4着/12頭+0.9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 5.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 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。
8	アルピニスト自在	谷内貫（大井）	実83.9	B× A×勝率0% EV-60% 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10R 7着/11頭+1.0秒 08/12 大井8R 8着/13頭+0.9秒 07/21 大井9R 6着/12頭+1.5秒 06/30 大井8R 7着/16頭 06/10 大井9R 7着/14頭
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 7.0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 8走で勝ち無し △ 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 10位 / 勝率 0.5% / 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。
9	ウイングウインド差し	田中洸（大井）	実18.3	B△ A△勝率5% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 大井8R 1着/13頭勝利 08/17 大井8R 5着/13頭+0.6秒 06/11 大井8R 10着/13頭+1.0秒 05/20 大井8R 5着/11頭 04/30 大井6R 4着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 55走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -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	ビリーヴアンドラン差し	御神訓（大井）	実3.3	B▲ A○勝率17% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走2着）
前5走 09/01 大井10R 2着/11頭+0.0秒 08/12 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井7R 3着/12頭+0.3秒 07/02 大井12R 12着/14頭 05/22 大井6R 1着/12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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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 15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 4.1% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -42% ※ 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 ◎

サイカンサンユウ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2リコーブルーアイ

14.6倍

EV +156%

▲A:○10ビリーヴアンドラン

3.3倍

EV -86%

出走馬全10頭

◎A:◎1

サイカンサンユウ

安藤洋（大井）

1.6倍

+20%

›

○A:△2

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

14.6倍

+156%

›

▲A:○10

ビリーヴアンドラン

御神訓（大井）

3.3倍

-86%

›

△A:▲7

グレイテストワーク

ゴンサ（船橋）

8.2倍

-80%

›

△A:△9

ウイングウインド

田中洸（大井）

18.3倍

-89%

›

△A:△4

スペイスフォース

藤田凌（大井）

28.5倍

-96%

›

×A:▽3

エスプリワールド

西優哉（大井）

57.1倍

-99%

›

×A:▽6

ラバテラリュージュ

中山遥（浦和）

60.2倍

-99%

›

×A:×5

マニス

杉山海（大井）

70.4倍

-99%

›

×A:×8

アルピニスト

谷内貫（大井）

83.9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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 リコーブルーアイ ¥200 実14.6倍期待値 +157% 不的中6着単勝 14.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サイカンサンユウ追込	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7走で勝率29%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 09/04 大井2R 1着/11頭勝利 04/29 大井11R 10着/13頭+2.4秒 03/25 大井11R 5着/7頭+2.1秒 03/09 大井11R 7着/10頭+3.5秒 02/20 大井3R 4着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 56.1% (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。
2	リコーブルーアイ追込推奨	澤田龍（船橋）	実14.6	△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／前走勝利の勢い継続／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 09/03 大井6R 1着/15頭勝利 08/14 大井2R 3着/16頭+0.8秒 07/23 大井5R 3着/16頭+0.5秒 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	エスプリワールド先行	西優哉（大井）	実57.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／153日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井8R 10着/12頭+2.0秒 03/13 大井9R 8着/14頭+1.1秒 02/17 大井9R 2着/12頭+0.0秒 01/15 大井10R 5着/12頭+0.7秒 12/29 大井12R 3着/11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 6.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
4	スペイスフォース自在	藤田凌（大井）	実28.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井10R 5着/11頭+0.5秒 08/12 大井6R 4着/12頭+0.5秒 07/21 大井8R 9着/11頭+3.4秒 06/30 大井7R 5着/11頭 05/19 大井6R 9着/14頭+0.9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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	マニス	杉山海（大井）	実70.4	×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 09/01 大井10R 8着/11頭+1.1秒 08/12 大井6R 8着/12頭+2.6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 8.0着 (不振) △ 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) -55% (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。
6	ラバテラリュージュ自在	中山遥（浦和）	実60.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率43%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/01 大井10R 9着/11頭+1.2秒 07/22 大井8R 9着/11頭+3.5秒 07/02 大井12R 7着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 2着/10頭+0.1秒 04/29 大井8R 8着/13頭+1.5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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% △ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	グレイテストワーク逃げ	ゴンサ（船橋）	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/22 大井8R 7着/11頭+1.9秒 07/01 大井8R 6着/14頭 11/14 大井10R 4着/14頭+0.8秒 10/07 大井9R 3着/9頭+0.3秒 09/05 大井10R 4着/12頭+0.9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 5.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 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 8.4% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	アルピニスト自在	谷内貫（大井）	実83.9	×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8走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井10R 7着/11頭+1.0秒 08/12 大井8R 8着/13頭+0.9秒 07/21 大井9R 6着/12頭+1.5秒 06/30 大井8R 7着/16頭 06/10 大井9R 7着/14頭
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 7.0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 8走で勝ち無し △ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	ウイングウインド差し	田中洸（大井）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 大井8R 1着/13頭勝利 08/17 大井8R 5着/13頭+0.6秒 06/11 大井8R 10着/13頭+1.0秒 05/20 大井8R 5着/11頭 04/30 大井6R 4着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 55走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ビリーヴアンドラン差し	御神訓（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走2着）
前5走 09/01 大井10R 2着/11頭+0.0秒 08/12 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井7R 3着/12頭+0.3秒 07/02 大井12R 12着/14頭 05/22 大井6R 1着/12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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

サイカンサンユウ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ビリーヴアンドラン

3.3倍

EV -42%

▲7グレイテストワーク

8.2倍

EV -31%

出走馬全10頭

◎1

サイカンサンユウ

安藤洋（大井）

1.6倍

-10%

›

○10

ビリーヴアンドラン

御神訓（大井）

3.3倍

-42%

›

▲7

グレイテストワーク

ゴンサ（船橋）

8.2倍

-31%

›

△2

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

14.6倍

›

△9

ウイングウインド

田中洸（大井）

18.3倍

-7%

›

△4

スペイスフォース

藤田凌（大井）

28.5倍

-31%

›

▽3

エスプリワールド

西優哉（大井）

57.1倍

-13%

›

▽6

ラバテラリュージュ

中山遥（浦和）

60.2倍

-28%

›

×5

マニス

杉山海（大井）

70.4倍

-55%

›

×8

アルピニスト

谷内貫（大井）

83.9倍

-60%

›

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。

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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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 リコーブルーアイ ¥200 実14.6倍期待値 -1% 不的中6着単勝 14.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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