大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラストラブラブ自在	藤田凌（大井）	実3.4	B◎ A◎勝率31% EV+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（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/17 大井7R 1着/12頭勝利 07/24 大井4R 2着/11頭+0.1秒 06/11 大井3R 2着/9頭+0.0秒 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0秒 10/09 大井4R 5着/6頭+1.4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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.0% (オッズ暗示: 29.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.7% / 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。
2	ディアモアー	達城龍（大井）	実20.4	B× A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井9R 5着/14頭+1.3秒 08/17 大井7R 2着/12頭+0.5秒 07/24 大井4R 4着/11頭+0.2秒 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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	ハボタン追込	千田洋（大井）	実27.4	B× A×勝率2% EV-51% 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10R 7着/13頭+0.9秒 05/01 大井3R 5着/9頭+0.6秒 04/17 大井4R 5着/7頭+3.0秒 03/26 大井9R 3着/7頭+1.2秒 03/13 大井7R 6着/10頭+1.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -52% ※ 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	ユーヒナタ自在	木澤奨（大井）	実7.9	B× A△勝率8% EV-37% 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47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井7R 4着/8頭+0.5秒 08/16 大井6R 5着/13頭+0.5秒 07/24 大井9R 7着/12頭+1.7秒 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9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 5.3着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -38% ※ 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	ティアード先行	鷹見陸（大井）	実2.6	B○ A○勝率30% EV-22% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯6走で勝率33%）
前5走 07/23 大井9R 6着/9頭+0.5秒 09/19 大井9R 3着/8頭+1.1秒 08/12 大井8R 2着/16頭+0.3秒 07/17 大井7R 3着/14頭+0.8秒 05/23 大井5R 2着/12頭+0.2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 3.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.7% / 期待値 -23% ※ 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	アシャニンカ自在	吉井章（大井）	実11.2	B△ A▲勝率10% EV+9% 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40%）
前5走 08/14 大井8R 4着/16頭+1.0秒 07/23 大井9R 4着/9頭+0.1秒 07/01 大井12R 6着/15頭 06/10 大井9R 2着/14頭+3.0秒 05/19 大井8R 3着/9頭+1.1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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% × 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 1.0% (オッズ暗示: 8.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
7	デルマウチガケ追込	安藤洋（大井）	実13.1	B× A△勝率4% EV-42% 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44%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井10R 10着/11頭+2.9秒 08/12 大井7R 2着/11頭+2.0秒 07/22 大井6R 4着/14頭+0.8秒 06/29 大井7R 3着/11頭 03/23 大井10R 9着/9頭+1.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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) -97% (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 6位 / 勝率 4.4% / 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。
8	バズッチ逃げ	藤本現（大井）	実8.5	B△ A△勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 09/04 大井7R 3着/8頭+0.4秒 08/14 大井6R 8着/11頭+1.7秒 07/22 大井8R 10着/11頭+3.7秒 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.9% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
9	ウータンビート逃げ	ゴンサ（船橋）	実16.7	B△ A▽勝率3% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井7R 8着/8頭+1.7秒 04/27 大井12R 12着/12頭+4.0秒 03/27 大井8R 2着/11頭+0.2秒 02/16 大井12R 12着/13頭+4.4秒 01/16 大井8R 2着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
10	バイアホーン自在	和田譲（大井）	実28.9	B▲ A×勝率1% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/02 大井10R 6着/13頭+0.9秒 08/12 大井8R 10着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -57% ※ 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 ◎

ラストラブラブ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+158%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ティアード

2.6倍

EV -55%

▲A:×10バイアホーン

28.9倍

EV +9%

出走馬全10頭

◎A:◎1

ラストラブラブ

藤田凌（大井）

3.4倍

+158%

›

○A:○5

ティアード

鷹見陸（大井）

2.6倍

-55%

›

▲A:×10

バイアホーン

和田譲（大井）

28.9倍

+9%

›

△A:▲6

アシャニンカ

吉井章（大井）

11.2倍

-88%

›

△A:△8

バズッチ

藤本現（大井）

8.5倍

-92%

›

△A:▽9

ウータンビート

ゴンサ（船橋）

16.7倍

-95%

›

×A:△4

ユーヒナタ

木澤奨（大井）

7.9倍

-97%

›

×A:△7

デルマウチガケ

安藤洋（大井）

13.1倍

-96%

›

×A:▽2

ディアモアー

達城龍（大井）

20.4倍

-94%

›

×A:×3

ハボタン

千田洋（大井）

27.4倍

-94%

›

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

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラストラブラブ自在	藤田凌（大井）	実3.4	◎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（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/17 大井7R 1着/12頭勝利 07/24 大井4R 2着/11頭+0.1秒 06/11 大井3R 2着/9頭+0.0秒 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0秒 10/09 大井4R 5着/6頭+1.4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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 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 30.7% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ディアモアー	達城龍（大井）	実20.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井9R 5着/14頭+1.3秒 08/17 大井7R 2着/12頭+0.5秒 07/24 大井4R 4着/11頭+0.2秒 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0秒 06/12 大井2R 6着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ハボタン追込	千田洋（大井）	実27.4	×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10R 7着/13頭+0.9秒 05/01 大井3R 5着/9頭+0.6秒 04/17 大井4R 5着/7頭+3.0秒 03/26 大井9R 3着/7頭+1.2秒 03/13 大井7R 6着/10頭+1.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
4	ユーヒナタ自在	木澤奨（大井）	実7.9	△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47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井7R 4着/8頭+0.5秒 08/16 大井6R 5着/13頭+0.5秒 07/24 大井9R 7着/12頭+1.7秒 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9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 5.3着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
5	ティアード先行	鷹見陸（大井）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯6走で勝率33%）
前5走 07/23 大井9R 6着/9頭+0.5秒 09/19 大井9R 3着/8頭+1.1秒 08/12 大井8R 2着/16頭+0.3秒 07/17 大井7R 3着/14頭+0.8秒 05/23 大井5R 2着/12頭+0.2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 3.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	アシャニンカ自在	吉井章（大井）	実11.2	▲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40%）
前5走 08/14 大井8R 4着/16頭+1.0秒 07/23 大井9R 4着/9頭+0.1秒 07/01 大井12R 6着/15頭 06/10 大井9R 2着/14頭+3.0秒 05/19 大井8R 3着/9頭+1.1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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (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。
7	デルマウチガケ追込	安藤洋（大井）	実13.1	△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44%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/01 大井10R 10着/11頭+2.9秒 08/12 大井7R 2着/11頭+2.0秒 07/22 大井6R 4着/14頭+0.8秒 06/29 大井7R 3着/11頭 03/23 大井10R 9着/9頭+1.4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 5.3着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (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。
8	バズッチ逃げ	藤本現（大井）	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 09/04 大井7R 3着/8頭+0.4秒 08/14 大井6R 8着/11頭+1.7秒 07/22 大井8R 10着/11頭+3.7秒 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
9	ウータンビート逃げ	ゴンサ（船橋）	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井7R 8着/8頭+1.7秒 04/27 大井12R 12着/12頭+4.0秒 03/27 大井8R 2着/11頭+0.2秒 02/16 大井12R 12着/13頭+4.4秒 01/16 大井8R 2着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 3.2% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	バイアホーン自在	和田譲（大井）	実28.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/02 大井10R 6着/13頭+0.9秒 08/12 大井8R 10着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

ラストラブラブ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

3.4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ティアード

2.6倍

EV -22%

▲6アシャニンカ

11.2倍

EV +9%

出走馬全10頭

◎1

ラストラブラブ

藤田凌（大井）

3.4倍

+4%

›

○5

ティアード

鷹見陸（大井）

2.6倍

-22%

›

▲6

アシャニンカ

吉井章（大井）

11.2倍

+9%

›

△8

バズッチ

藤本現（大井）

8.5倍

-29%

›

△4

ユーヒナタ

木澤奨（大井）

7.9倍

-37%

›

△7

デルマウチガケ

安藤洋（大井）

13.1倍

-42%

›

▽9

ウータンビート

ゴンサ（船橋）

16.7倍

-45%

›

▽2

ディアモアー

達城龍（大井）

20.4倍

-44%

›

×3

ハボタン

千田洋（大井）

27.4倍

-51%

›

×10

バイアホーン

和田譲（大井）

28.9倍

-57%

›

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