大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アークルージエ先行	谷内貫（大井）	実43.9	B× A▽勝率2% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/03 大井6R 7着/15頭+1.3秒 08/14 大井2R 15着/16頭+3.7秒 07/23 大井5R 9着/16頭+1.5秒 07/02 大井5R 9着/16頭 06/11 大井5R 11着/14頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 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	リックシーリン先行推奨	木澤奨（大井）	実13.6	B△ A○勝率14% EV+86% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 大井2R 5着/16頭+1.8秒 04/28 大井5R 2着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 6着/14頭+0.9秒 03/25 大井3R 13着/14頭+4.6秒 03/11 大井4R 12着/14頭+2.8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 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 0.3% (オッズ暗示: 7.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 期待値 +87% ※ 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	アメジストハート逃げ	高橋優（大井）	実52.5	B× A×勝率1% EV-59% 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6R 14着/15頭+3.2秒 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0秒 07/02 大井5R 15着/16頭 06/11 大井3R 9着/9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 13.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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 9位 / 勝率 0.8% / 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。
4	ラブリーファンク先行	櫻井光（川崎）	実28.3	B△ A△勝率4% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井1R 4着/11頭+1.0秒 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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	ハッピーメモリー追込	本村直（大井）	実65.6	B× A×勝率1% EV-64% 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 03/26 大井5R 12着/12頭+5.9秒 03/12 大井5R 11着/12頭+4.0秒 02/20 大井4R 10着/10頭+9.1秒 01/30 大井4R 9着/9頭+5.2秒 01/14 大井3R 7着/11頭+1.9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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175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 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -65% ※ 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	グロードリーム逃げ推奨	本田重（船橋）	実14.6	B○ A▲勝率13% EV+83% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率17% × オッズ14.6倍で期待値+145%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 06/11 大井5R 5着/14頭+0.0秒 05/21 大井2R 3着/14頭 04/28 大井4R 3着/12頭+0.7秒 03/24 大井5R 3着/9頭+0.8秒 02/19 大井5R 13着/14頭+4.2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 3.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 +84% ※ 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	エマーユ逃げ	中山遥（浦和）	実32.6	B△ A△勝率4% EV+34% 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14.0着と低調）
前5走 09/03 大井6R 13着/15頭+2.8秒 08/14 大井2R 14着/16頭+3.5秒 07/23 大井5R 15着/16頭+3.1秒 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8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 14.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 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	ヤッティライネン差し	藤本現（大井）	実15.6	B▲ A△勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9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6R 8着/15頭+1.3秒 08/14 大井2R 7着/16頭+1.9秒 04/17 大井3R 8着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 2着/13頭+0.4秒 03/12 大井5R 5着/12頭+1.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 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。
9	ヴァンクラッセ	西優哉（大井）	実47.5	B× A▽勝率1% EV-39% 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 11着/12頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 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) -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 1.3% / 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。
10	ライクアウィンド差し	矢野貴（大井）	実1.1	B◎ A◎勝率55% EV-39% 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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/02 大井2R 3着/16頭+0.3秒 08/12 大井5R 1着/16頭勝利 10/08 大井3R 7着/9頭+1.4秒 09/02 大井5R 2着/5頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 80.3% (オッズ暗示: 90.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.4% / 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。

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 ◎

ライクアウィンド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6グロードリーム

14.6倍

EV +145%

▲A:△8ヤッティライネン

15.6倍

EV -64%

出走馬全10頭

◎A:◎10

ライクアウィンド

矢野貴（大井）

1.1倍

-11%

›

○A:▲6

グロードリーム

本田重（船橋）

14.6倍

+145%

›

▲A:△8

ヤッティライネン

藤本現（大井）

15.6倍

-64%

›

△A:○2

リックシーリン

木澤奨（大井）

13.6倍

-95%

›

△A:△7

エマーユ

中山遥（浦和）

32.6倍

-92%

›

△A:△4

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

28.3倍

-98%

›

×A:▽1

アークルージエ

谷内貫（大井）

43.9倍

-98%

›

×A:▽9

ヴァンクラッセ

西優哉（大井）

47.5倍

-99%

›

×A:×3

アメジストハート

高橋優（大井）

52.5倍

-99%

›

×A:×5

ハッピーメモリー

本村直（大井）

65.6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

単勝 2 リックシーリン ¥100 実13.6倍期待値 -96% 不的中8着単勝 13.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 グロードリーム ¥200 実14.6倍期待値 +146% 不的中2着単勝 14.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アークルージエ先行	谷内貫（大井）	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/03 大井6R 7着/15頭+1.3秒 08/14 大井2R 15着/16頭+3.7秒 07/23 大井5R 9着/16頭+1.5秒 07/02 大井5R 9着/16頭 06/11 大井5R 11着/14頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	リックシーリン先行推奨	木澤奨（大井）	実13.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+86%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 大井2R 5着/16頭+1.8秒 04/28 大井5R 2着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 6着/14頭+0.9秒 03/25 大井3R 13着/14頭+4.6秒 03/11 大井4R 12着/14頭+2.8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 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
3	アメジストハート逃げ	高橋優（大井）	実52.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 09/03 大井6R 14着/15頭+3.2秒 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0秒 07/02 大井5R 15着/16頭 06/11 大井3R 9着/9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 13.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	ラブリーファンク先行	櫻井光（川崎）	実28.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井1R 4着/11頭+1.0秒 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (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	ハッピーメモリー追込	本村直（大井）	実65.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井5R 12着/12頭+5.9秒 03/12 大井5R 11着/12頭+4.0秒 02/20 大井4R 10着/10頭+9.1秒 01/30 大井4R 9着/9頭+5.2秒 01/14 大井3R 7着/11頭+1.9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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	グロードリーム逃げ推奨	本田重（船橋）	実14.6	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+83%の中穴候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 06/11 大井5R 5着/14頭+0.0秒 05/21 大井2R 3着/14頭 04/28 大井4R 3着/12頭+0.7秒 03/24 大井5R 3着/9頭+0.8秒 02/19 大井5R 13着/14頭+4.2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 3.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (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。
7	エマーユ逃げ	中山遥（浦和）	実32.6	△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14.0着と低調）
前5走 09/03 大井6R 13着/15頭+2.8秒 08/14 大井2R 14着/16頭+3.5秒 07/23 大井5R 15着/16頭+3.1秒 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8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 14.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	ヤッティライネン差し	藤本現（大井）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9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6R 8着/15頭+1.3秒 08/14 大井2R 7着/16頭+1.9秒 04/17 大井3R 8着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 2着/13頭+0.4秒 03/12 大井5R 5着/12頭+1.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
9	ヴァンクラッセ	西優哉（大井）	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/03 大井5R 11着/12頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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	ライクアウィンド差し	矢野貴（大井）	実1.1	◎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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/02 大井2R 3着/16頭+0.3秒 08/12 大井5R 1着/16頭勝利 10/08 大井3R 7着/9頭+1.4秒 09/02 大井5R 2着/5頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 55.4% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ライクアウィンド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2リックシーリン

13.6倍

EV +86%

▲6グロードリーム

14.6倍

EV +83%

出走馬全10頭

◎10

ライクアウィンド

矢野貴（大井）

1.1倍

-39%

›

○2

リックシーリン

木澤奨（大井）

13.6倍

+86%

›

▲6

グロードリーム

本田重（船橋）

14.6倍

+83%

›

△8

ヤッティライネン

藤本現（大井）

15.6倍

-12%

›

△7

エマーユ

中山遥（浦和）

32.6倍

+34%

›

△4

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

28.3倍

+10%

›

▽1

アークルージエ

谷内貫（大井）

43.9倍

-10%

›

▽9

ヴァンクラッセ

西優哉（大井）

47.5倍

-39%

›

×3

アメジストハート

高橋優（大井）

52.5倍

-59%

›

×5

ハッピーメモリー

本村直（大井）

65.6倍

-64%

›

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

単勝 2 リックシーリン ¥100 実13.6倍期待値 +87% 不的中8着単勝 13.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 グロードリーム ¥200 実14.6倍期待値 +84% 不的中2着単勝 14.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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