大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイヤメ追込	吉井章（大井）	実12.7	B△ A△勝率4% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/03 大井9R 3着/12頭+0.5秒 08/17 大井10R 3着/12頭+1.0秒 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 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。
2	シュルーズベリー逃げ	藤本現（大井）	実83.3	B× A▽勝率1% EV-43% 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12R 9着/12頭+1.3秒 05/18 大井12R 11着/14頭+1.7秒 04/30 大井8R 7着/10頭+1.8秒 04/14 大井9R 4着/10頭+1.1秒 03/27 大井9R 4着/10頭+0.5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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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 0.7% / 期待値 -44% ※ 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	マドモアゼルレンヌ逃げ	西優哉（大井）	実40.4	B× A▽勝率1% EV-42% 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12R 10着/12頭+1.7秒 08/12 大井8R 9着/13頭+1.2秒 07/24 大井8R 6着/12頭+0.6秒 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% ▽ 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 1.4% / 期待値 -43% ※ 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	エリザベートバディ逃げ	山中悠（船橋）	実71.7	B× A▽勝率2% EV+11% 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 07/03 大井7R 8着/9頭 05/21 大井4R 5着/13頭 05/01 大井9R 4着/7頭+2.0秒 04/17 大井5R 2着/9頭+0.5秒 03/12 大井4R 1着/9頭勝利
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 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 1.6% / 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。
5	グラスコメット自在	張田昂（船橋）	実18.1	B× A△勝率4% EV-25% 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12R 4着/12頭+0.4秒 08/14 大井8R 10着/16頭+1.9秒 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭
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 6.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
6	クチャモザクワジャ自在	矢野貴（大井）	実5.3	B○ A▲勝率11% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率38%と適性高／同距離帯25走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 大井12R 3着/12頭+0.3秒 08/12 大井8R 7着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 1着/9頭勝利 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 26走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -43% ※ 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	インペリオ先行	安藤洋（大井）	実38.9	B× A▽勝率2% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井12R 7着/12頭+1.0秒 08/12 大井8R 6着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 5着/9頭+0.6秒 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14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 23走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 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。
8	インサイダー追込	高野誠（大井）	実189.1	B× A▽勝率0% EV-43% 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12R 12着/12頭+2.2秒 05/19 大井8R 7着/9頭+2.3秒 04/29 大井9R 8着/13頭+0.6秒 04/15 大井7R 11着/12頭+2.7秒 02/17 大井9R 12着/12頭+0.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 11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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 13位 / 勝率 0.3% / 期待値 -43% ※ 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	ベネメレンティ	吉原寛（金沢）	実4.8	B▲ A○勝率13% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 2.8% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -36% ※ 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	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実78.7	B× A▽勝率1% EV-36% 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12R 11着/12頭+2.0秒 08/14 大井6R 10着/11頭+3.0秒 07/22 大井8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11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 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -36% ※ 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	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	実2.4	B◎ A◎勝率48% EV+14% 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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/04 大井3R 1着/13頭勝利 08/15 大井7R 2着/16頭+0.6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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 89.0% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.8% / 期待値 +15% ※ 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	スマイルケイ先行	達城龍（大井）	実19.5	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23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井12R 6着/12頭+0.8秒 08/12 大井8R 3着/13頭+0.3秒 07/21 大井9R 7着/12頭+1.7秒 06/30 大井8R 11着/16頭 06/10 大井8R 11着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
13	フルグライト逃げ	鷹見陸（大井）	実5.7	B△ A△勝率10% EV-44% 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5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 大井12R 5着/12頭+0.4秒 08/12 大井8R 12着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 1着/11頭勝利 12/04 大井6R 1着/16頭勝利 11/12 大井6R 2着/14頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。

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 ◎

レヴェルトディオ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+113%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6クチャモザクワジャ

5.3倍

EV -69%

▲A:○9ベネメレンティ

4.8倍

EV -86%

出走馬全13頭

◎A:◎11

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

2.4倍

+113%

›

○A:▲6

クチャモザクワジャ

矢野貴（大井）

5.3倍

-69%

›

▲A:○9

ベネメレンティ

吉原寛（金沢）

4.8倍

-86%

›

△A:△13

フルグライト

鷹見陸（大井）

5.7倍

-92%

›

△A:△1

ダイヤメ

吉井章（大井）

12.7倍

-93%

›

△A:▽12

スマイルケイ

達城龍（大井）

19.5倍

-96%

›

×A:△5

グラスコメット

張田昂（船橋）

18.1倍

-96%

›

×A:▽7

インペリオ

安藤洋（大井）

38.9倍

-94%

›

×A:▽3

マドモアゼルレンヌ

西優哉（大井）

40.4倍

-99%

›

×A:▽4

エリザベートバディ

山中悠（船橋）

71.7倍

-99%

›

×A:▽10

サイレントブラック

瀬川将（大井）

78.7倍

-99%

›

×A:▽2

シュルーズベリー

藤本現（大井）

83.3倍

-99%

›

×A:▽8

インサイダー

高野誠（大井）

189.1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

8R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイヤメ追込	吉井章（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/03 大井9R 3着/12頭+0.5秒 08/17 大井10R 3着/12頭+1.0秒 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.2% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	シュルーズベリー逃げ	藤本現（大井）	実83.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/01 大井12R 9着/12頭+1.3秒 05/18 大井12R 11着/14頭+1.7秒 04/30 大井8R 7着/10頭+1.8秒 04/14 大井9R 4着/10頭+1.1秒 03/27 大井9R 4着/10頭+0.5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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	マドモアゼルレンヌ逃げ	西優哉（大井）	実40.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/01 大井12R 10着/12頭+1.7秒 08/12 大井8R 9着/13頭+1.2秒 07/24 大井8R 6着/12頭+0.6秒 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% ▽ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	エリザベートバディ逃げ	山中悠（船橋）	実71.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／75日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井7R 8着/9頭 05/21 大井4R 5着/13頭 05/01 大井9R 4着/7頭+2.0秒 04/17 大井5R 2着/9頭+0.5秒 03/12 大井4R 1着/9頭勝利
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 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	グラスコメット自在	張田昂（船橋）	実18.1	△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12R 4着/12頭+0.4秒 08/14 大井8R 10着/16頭+1.9秒 07/22 大井12R 6着/11頭+1.9秒 07/01 大井12R 12着/15頭 05/21 大井7R 9着/11頭
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 6.7着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	クチャモザクワジャ自在	矢野貴（大井）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率38%と適性高／同距離帯25走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 大井12R 3着/12頭+0.3秒 08/12 大井8R 7着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 1着/9頭勝利 06/29 大井9R 4着/9頭 06/12 大井6R 2着/12頭
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 26走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (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。
7	インペリオ先行	安藤洋（大井）	実38.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井12R 7着/12頭+1.0秒 08/12 大井8R 6着/13頭+0.8秒 07/23 大井8R 5着/9頭+0.6秒 07/03 大井10R 1着/14頭 06/11 大井9R 1着/14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 23走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
8	インサイダー追込	高野誠（大井）	実189.1	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/01 大井12R 12着/12頭+2.2秒 05/19 大井8R 7着/9頭+2.3秒 04/29 大井9R 8着/13頭+0.6秒 04/15 大井7R 11着/12頭+2.7秒 02/17 大井9R 12着/12頭+0.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 11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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
9	ベネメレンティ	吉原寛（金沢）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (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	サイレントブラック自在	瀬川将（大井）	実78.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/01 大井12R 11着/12頭+2.0秒 08/14 大井6R 10着/11頭+3.0秒 07/22 大井8R 11着/11頭+3.8秒 07/01 大井12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
11	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	実2.4	◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/04 大井3R 1着/13頭勝利 08/15 大井7R 2着/16頭+0.6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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
12	スマイルケイ先行	達城龍（大井）	実19.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井12R 6着/12頭+0.8秒 08/12 大井8R 3着/13頭+0.3秒 07/21 大井9R 7着/12頭+1.7秒 06/30 大井8R 11着/16頭 06/10 大井8R 11着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	フルグライト逃げ	鷹見陸（大井）	実5.7	△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5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 大井12R 5着/12頭+0.4秒 08/12 大井8R 12着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 1着/11頭勝利 12/04 大井6R 1着/16頭勝利 11/12 大井6R 2着/14頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

レヴェルトディオ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ベネメレンティ

4.8倍

EV -35%

▲6クチャモザクワジャ

5.3倍

EV -42%

出走馬全13頭

◎11

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

2.4倍

+14%

›

○9

ベネメレンティ

吉原寛（金沢）

4.8倍

-35%

›

▲6

クチャモザクワジャ

矢野貴（大井）

5.3倍

-42%

›

△13

フルグライト

鷹見陸（大井）

5.7倍

-44%

›

△1

ダイヤメ

吉井章（大井）

12.7倍

-46%

›

△5

グラスコメット

張田昂（船橋）

18.1倍

-25%

›

▽12

スマイルケイ

達城龍（大井）

19.5倍

-39%

›

▽7

インペリオ

安藤洋（大井）

38.9倍

-16%

›

▽4

エリザベートバディ

山中悠（船橋）

71.7倍

+11%

›

▽3

マドモアゼルレンヌ

西優哉（大井）

40.4倍

-42%

›

▽10

サイレントブラック

瀬川将（大井）

78.7倍

-36%

›

▽2

シュルーズベリー

藤本現（大井）

83.3倍

-43%

›

▽8

インサイダー

高野誠（大井）

189.1倍

-43%

›

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