大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハッピーチャンス	川須栄（JRA）	実6.5	B○ A△勝率8% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率33%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 33% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -49% ※ 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	ムーンリットレイン推奨	矢野貴（大井）	実14.3	B◎ A△勝率7% EV+5% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率62% × オッズ14.3倍で期待値+791%の有力候補（騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +791% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.4% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 +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	オレンジマン	中山遥（浦和）	実3.6	B× A◎勝率33% EV+19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 09/04 大井3R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井7R 4着/16頭+0.9秒 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭
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 3.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.6% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.1% / 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。
4	ラヴィングリー	本田重（船橋）	実17.9	B× A▽勝率3% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（196日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 6着/11頭+2.3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 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 196日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 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	コブラツイスト先行	藤本現（大井）	実21.7	B× A×勝率2% EV-61% 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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井2R 6着/11頭+1.9秒 08/15 大井7R 8着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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。
6	デアトゥノウ	菊澤一（JRA）	実5.9	B× A▲勝率11% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／127日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎6R 2着/12頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -33% ※ 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	リアンリーヴァ差し	石川倭（北海道）	実17.4	B× A×勝率2% EV-61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 09/04 大井3R 5着/13頭+0.9秒 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8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 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 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。
8	ピーエムキンチャン	石神道（JRA）	実14.9	B▲ A▽勝率5% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 5% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -32% ※ 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	サマニデンカ逃げ	江里裕（大井）	実47.7	B× A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 大井6R 5着/15頭+0.8秒 08/15 大井7R 14着/16頭+2.2秒 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.1% / 期待値 -49% ※ 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	トゥントゥントゥン	ゴンサ（船橋）	実19.3	B△ A▽勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 2.0% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 -41% ※ 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	ユニオンジャック	西啓太（大井）	実38.5	B△ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 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。
12	ポルタロマーナ逃げ	達城龍（大井）	実12.9	B× A△勝率7% EV-12% 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 09/04 大井3R 6着/13頭+1.1秒 06/10 大井5R 1着/13頭 05/21 大井1R 10着/11頭 04/30 大井3R 6着/10頭+2.7秒 04/15 大井5R 14着/14頭+4.4秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
13	シルフィー	和田譲（大井）	実5.6	B△ A○勝率16% EV-11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 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 2.5% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 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。
14	トゥーナウィッシュ差し	増田充（川崎）	実99.3	B× A▽勝率1% EV-47% 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 09/04 大井3R 10着/13頭+2.1秒 02/20 大井3R 9着/14頭+2.3秒 01/30 大井2R 8着/9頭+2.2秒 01/15 大井2R 4着/6頭+1.4秒 12/30 大井3R 3着/7頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -48% ※ 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

B推奨Aモデル △

ムーンリットレイン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

14.3倍

AI期待値

+791%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1ハッピーチャンス

6.5倍

EV +10%

▲A:▽8ピーエムキンチャン

14.9倍

EV +49%

出走馬全14頭

◎A:△2

ムーンリットレイン

矢野貴（大井）

14.3倍

+791%

›

○A:△1

ハッピーチャンス

川須栄（JRA）

6.5倍

+10%

›

▲A:▽8

ピーエムキンチャン

石神道（JRA）

14.9倍

+49%

›

△A:○13

シルフィー

和田譲（大井）

5.6倍

-86%

›

△A:▽11

ユニオンジャック

西啓太（大井）

38.5倍

-5%

›

△A:▽10

トゥントゥントゥン

ゴンサ（船橋）

19.3倍

-61%

›

×A:▲6

デアトゥノウ

菊澤一（JRA）

5.9倍

-95%

›

×A:▽4

ラヴィングリー

本田重（船橋）

17.9倍

-87%

›

×A:×5

コブラツイスト

藤本現（大井）

21.7倍

-85%

›

×A:◎3

オレンジマン

中山遥（浦和）

3.6倍

-98%

›

×A:×7

リアンリーヴァ

石川倭（北海道）

17.4倍

-90%

›

×A:▽9

サマニデンカ

江里裕（大井）

47.7倍

-73%

›

×A:△12

ポルタロマーナ

達城龍（大井）

12.9倍

-99%

›

×A:▽14

トゥーナウィッシュ

増田充（川崎）

99.3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 ムーンリットレイン ¥1,400 実14.3倍期待値 +792% 不的中13着単勝 14.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハッピーチャンス	川須栄（JRA）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率33%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 33% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ムーンリットレイン推奨	矢野貴（大井）	実14.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
3	オレンジマン	中山遥（浦和）	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（前走2着）
前5走 09/04 大井3R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井7R 4着/16頭+0.9秒 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭
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 3.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.1% (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。
4	ラヴィングリー	本田重（船橋）	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（196日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 6着/11頭+2.3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 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 196日休養明け × 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 2.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
5	コブラツイスト先行	藤本現（大井）	実21.7	×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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井2R 6着/11頭+1.9秒 08/15 大井7R 8着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 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 1.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
6	デアトゥノウ	菊澤一（JRA）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／127日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎6R 2着/12頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	リアンリーヴァ差し	石川倭（北海道）	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 09/04 大井3R 5着/13頭+0.9秒 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9秒 03/13 大井2R 7着/9頭+1.8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 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 2.2% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	ピーエムキンチャン	石神道（JRA）	実14.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 5% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
9	サマニデンカ逃げ	江里裕（大井）	実47.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 大井6R 5着/15頭+0.8秒 08/15 大井7R 14着/16頭+2.2秒 07/02 大井5R 4着/16頭 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
10	トゥントゥントゥン	ゴンサ（船橋）	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
11	ユニオンジャック	西啓太（大井）	実38.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) × 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 1.7% (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。
12	ポルタロマーナ逃げ	達城龍（大井）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井3R 6着/13頭+1.1秒 06/10 大井5R 1着/13頭 05/21 大井1R 10着/11頭 04/30 大井3R 6着/10頭+2.7秒 04/15 大井5R 14着/14頭+4.4秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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	シルフィー	和田譲（大井）	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
14	トゥーナウィッシュ差し	増田充（川崎）	実99.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 大井3R 10着/13頭+2.1秒 02/20 大井3R 9着/14頭+2.3秒 01/30 大井2R 8着/9頭+2.2秒 01/15 大井2R 4着/6頭+1.4秒 12/30 大井3R 3着/7頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

オレンジマン

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13シルフィー

5.6倍

EV -11%

▲6デアトゥノウ

5.9倍

EV -32%

出走馬全14頭

◎3

オレンジマン

中山遥（浦和）

3.6倍

+19%

›

○13

シルフィー

和田譲（大井）

5.6倍

-11%

›

▲6

デアトゥノウ

菊澤一（JRA）

5.9倍

-32%

›

△1

ハッピーチャンス

川須栄（JRA）

6.5倍

-48%

›

△2

ムーンリットレイン

矢野貴（大井）

14.3倍

+5%

›

△12

ポルタロマーナ

達城龍（大井）

12.9倍

-12%

›

▽8

ピーエムキンチャン

石神道（JRA）

14.9倍

-31%

›

▽10

トゥントゥントゥン

ゴンサ（船橋）

19.3倍

-41%

›

▽4

ラヴィングリー

本田重（船橋）

17.9倍

-49%

›

×7

リアンリーヴァ

石川倭（北海道）

17.4倍

-61%

›

×5

コブラツイスト

藤本現（大井）

21.7倍

-61%

›

▽11

ユニオンジャック

西啓太（大井）

38.5倍

-35%

›

▽9

サマニデンカ

江里裕（大井）

47.7倍

-49%

›

▽14

トゥーナウィッシュ

増田充（川崎）

99.3倍

-47%

›

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。

▶ 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 ムーンリットレイン ¥1,400 実14.3倍期待値 +6% 不的中13着単勝 14.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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