大井 3R 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

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレマチスノーブル差し	和田譲（大井）	実15.8	B△ A▽勝率4% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 大井1R 3着/11頭+0.6秒 08/13 大井3R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 10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 30% (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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -40% ※ 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	ニュークチュール自在	西啓太（大井）	実34.8	B× A▽勝率3% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井6R 11着/15頭+2.3秒 04/14 大井1R 1着/11頭勝利 03/24 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/09 大井7R 7着/10頭+2.6秒 10/09 大井3R 4着/11頭+1.2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 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 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。
3	ウインデイブレイク差し	野畑凌（川崎）	実14.9	B△ A△勝率7% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%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 09/01 大井5R 1着/10頭勝利 08/13 大井3R 12着/13頭+4.0秒 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16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 2.7% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。
4	アリアケグレイト追込	西優哉（大井）	実36.9	B× A▽勝率2% EV-26% 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6R 9着/12頭+1.3秒 08/17 大井7R 11着/12頭+3.9秒 07/22 大井3R 4着/14頭+0.7秒 07/02 大井4R 8着/13頭 06/11 大井4R 10着/14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 8.0着 (不振) △ 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 × 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 2.0% / 期待値 -27% ※ 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	ジェイケイティアラ自在	中山遥（浦和）	実22.2	B△ A▽勝率3% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/02 大井1R 2着/11頭+0.4秒 08/13 大井4R 6着/14頭+2.4秒 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 11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 4% (やや苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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	トビーンズ	千田洋（大井）	実47.5	B× A×勝率1% EV-51% 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 09/02 大井9R 12着/13頭+3.1秒 08/17 大井7R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井9R 8着/8頭 07/02 大井3R 3着/8頭 06/10 大井3R 3着/11頭+4.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 13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 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 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -51% ※ 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	ジュアルエリモ	中村尚（大井）	実80.6	B× A▽勝率1% EV-34% 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 09/03 大井5R 10着/12頭+3.4秒 08/14 大井1R 7着/10頭+2.4秒 07/20 大井9R 6着/8頭+4.0秒 06/11 大井3R 5着/9頭 05/22 大井1R 4着/13頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 0.8% / 期待値 -34% ※ 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	ムービングアップ追込	笹川翼（大井）	実6.6	B○ A○勝率19% EV+25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/03 大井5R 5着/12頭+1.5秒 08/13 大井3R 2着/13頭+1.6秒 07/21 大井1R 2着/11頭+0.6秒 07/01 大井3R 8着/11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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.1% / 期待値 +26% ※ 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	セキテイロックス	矢野貴（大井）	実1.7	B◎ A◎勝率34% EV-42% 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（騎手は近50戦で勝率28%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 72.1% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.7% / 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。
10	リュウノギフト追込	藤本現（大井）	実11.4	B× A△勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井5R 4着/12頭+1.3秒 08/13 大井3R 3着/13頭+1.7秒 07/22 大井3R 7着/14頭+1.4秒 07/02 大井4R 10着/13頭 06/10 大井4R 5着/14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 4.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -26% ※ 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	カンノンピョンタ差し	杉山海（大井）	実107.8	B× A▽勝率0% EV-48% 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 09/03 大井5R 9着/12頭+2.7秒 08/14 大井1R 5着/10頭+1.7秒 07/23 大井5R 11着/16頭+2.0秒 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭
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 8.3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 4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 14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 0.5% / 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。
12	アタックオフェール差し	谷内貫（大井）	実10.2	B× A▲勝率12% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井5R 7着/12頭+2.1秒 05/22 大井1R 3着/13頭+0.0秒 04/30 大井3R 5着/10頭+2.0秒 04/13 大井5R 1着/12頭勝利 12/25 大井3R 5着/7頭+1.2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戦の調子平均 5.0着 ○ 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 9.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 +26% ※ 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	フカガワブギョー	達城龍（大井）	実15.1	B▲ A△勝率7% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井5R 6着/12頭+1.9秒 08/14 大井1R 3着/10頭+1.0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戦の調子平均 4.5着 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +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。

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 ◎

セキテイロックス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ムービングアップ

6.6倍

EV -41%

▲A:△13フカガワブギョー

15.1倍

EV +32%

出走馬全13頭

◎A:◎9

セキテイロックス

矢野貴（大井）

1.7倍

+22%

›

○A:○8

ムービングアップ

笹川翼（大井）

6.6倍

-41%

›

▲A:△13

フカガワブギョー

達城龍（大井）

15.1倍

+32%

›

△A:△3

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

14.9倍

-59%

›

△A:▽1

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

15.8倍

-57%

›

△A:▽5

ジェイケイティアラ

中山遥（浦和）

22.2倍

-40%

›

×A:▽2

ニュークチュール

西啓太（大井）

34.8倍

-70%

›

×A:▲12

アタックオフェール

谷内貫（大井）

10.2倍

-92%

›

×A:△10

リュウノギフト

藤本現（大井）

11.4倍

-93%

›

×A:▽4

アリアケグレイト

西優哉（大井）

36.9倍

-99%

›

×A:×6

トビーンズ

千田洋（大井）

47.5倍

-99%

›

×A:▽7

ジュアルエリモ

中村尚（大井）

80.6倍

-99%

›

×A:▽11

カンノンピョンタ

杉山海（大井）

107.8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

3R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレマチスノーブル差し	和田譲（大井）	実15.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 大井1R 3着/11頭+0.6秒 08/13 大井3R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井3R 5着/14頭+1.0秒 07/02 大井4R 11着/13頭 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 10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 30% (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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ニュークチュール自在	西啓太（大井）	実34.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井6R 11着/15頭+2.3秒 04/14 大井1R 1着/11頭勝利 03/24 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/09 大井7R 7着/10頭+2.6秒 10/09 大井3R 4着/11頭+1.2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 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ウインデイブレイク差し	野畑凌（川崎）	実14.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%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 09/01 大井5R 1着/10頭勝利 08/13 大井3R 12着/13頭+4.0秒 07/21 大井1R 4着/11頭+1.5秒 06/17 名古屋3R 2着/11頭 06/04 名古屋1R 7着/12頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (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。
4	アリアケグレイト追込	西優哉（大井）	実36.9	▽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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 大井6R 9着/12頭+1.3秒 08/17 大井7R 11着/12頭+3.9秒 07/22 大井3R 4着/14頭+0.7秒 07/02 大井4R 8着/13頭 06/11 大井4R 10着/14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 8.0着 (不振) △ 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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ジェイケイティアラ自在	中山遥（浦和）	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/02 大井1R 2着/11頭+0.4秒 08/13 大井4R 6着/14頭+2.4秒 07/22 大井3R 9着/14頭+1.5秒 07/02 大井3R 6着/8頭+7.0秒 06/10 大井3R 4着/11頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 11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 4% (やや苦戦) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	トビーンズ	千田洋（大井）	実47.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/02 大井9R 12着/13頭+3.1秒 08/17 大井7R 10着/12頭+1.5秒 07/20 大井9R 8着/8頭 07/02 大井3R 3着/8頭 06/10 大井3R 3着/11頭+4.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 13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 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ジュアルエリモ	中村尚（大井）	実80.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井5R 10着/12頭+3.4秒 08/14 大井1R 7着/10頭+2.4秒 07/20 大井9R 6着/8頭+4.0秒 06/11 大井3R 5着/9頭 05/22 大井1R 4着/13頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ムービングアップ追込	笹川翼（大井）	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/03 大井5R 5着/12頭+1.5秒 08/13 大井3R 2着/13頭+1.6秒 07/21 大井1R 2着/11頭+0.6秒 07/01 大井3R 8着/11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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	セキテイロックス	矢野貴（大井）	実1.7	◎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（騎手は近50戦で勝率28%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 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 33.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	リュウノギフト追込	藤本現（大井）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井5R 4着/12頭+1.3秒 08/13 大井3R 3着/13頭+1.7秒 07/22 大井3R 7着/14頭+1.4秒 07/02 大井4R 10着/13頭 06/10 大井4R 5着/14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 4.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
11	カンノンピョンタ差し	杉山海（大井）	実107.8	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/03 大井5R 9着/12頭+2.7秒 08/14 大井1R 5着/10頭+1.7秒 07/23 大井5R 11着/16頭+2.0秒 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭
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 8.3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 4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 14日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	アタックオフェール差し	谷内貫（大井）	実10.2	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井5R 7着/12頭+2.1秒 05/22 大井1R 3着/13頭+0.0秒 04/30 大井3R 5着/10頭+2.0秒 04/13 大井5R 1着/12頭勝利 12/25 大井3R 5着/7頭+1.2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戦の調子平均 5.0着 ○ 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 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	フカガワブギョー	達城龍（大井）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井5R 6着/12頭+1.9秒 08/14 大井1R 3着/10頭+1.0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戦の調子平均 4.5着 △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

セキテイロックス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ムービングアップ

6.6倍

EV +25%

▲12アタックオフェール

10.2倍

EV +25%

出走馬全13頭

◎9

セキテイロックス

矢野貴（大井）

1.7倍

-42%

›

○8

ムービングアップ

笹川翼（大井）

6.6倍

+25%

›

▲12

アタックオフェール

谷内貫（大井）

10.2倍

+25%

›

△3

ウインデイブレイク

野畑凌（川崎）

14.9倍

+11%

›

△13

フカガワブギョー

達城龍（大井）

15.1倍

+2%

›

△10

リュウノギフト

藤本現（大井）

11.4倍

-25%

›

▽1

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

15.8倍

-40%

›

▽5

ジェイケイティアラ

中山遥（浦和）

22.2倍

-25%

›

▽2

ニュークチュール

西啓太（大井）

34.8倍

-8%

›

▽4

アリアケグレイト

西優哉（大井）

36.9倍

-26%

›

×6

トビーンズ

千田洋（大井）

47.5倍

-51%

›

▽7

ジュアルエリモ

中村尚（大井）

80.6倍

-34%

›

▽11

カンノンピョンタ

杉山海（大井）

107.8倍

-48%

›

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