大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノウィザード先行	高橋昭（大井）	実72.2	B× A▽勝率1% 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7R 7着/12頭+1.3秒 08/15 大井10R 12着/14頭+4.1秒 07/23 大井6R 6着/14頭+1.4秒 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -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 0.7% / 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	サラニキケン	鷹見陸（大井）	実81.6	B× A×勝率0% EV-76% 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10R 11着/14頭+2.8秒 08/15 大井10R 14着/14頭+7.3秒 07/23 大井7R 8着/12頭+0.9秒 06/10 大井8R 8着/12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 13位 / 勝率 0.3% / 期待値 -76% ※ 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	ワールドフォンテン	杉山海（大井）	実9.6	B○ A△勝率5% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率33%と適性高／同距離帯16走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 大井7R 1着/12頭勝利 08/17 大井6R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.5% / 期待値 -56% ※ 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	ダノンアルプス逃げ	安藤洋（大井）	実2.5	B◎ A◎勝率68% EV+70% 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86%と適性高／同距離帯5走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/16 大井4R 1着/11頭勝利 03/24 大井7R 1着/11頭勝利 03/09 大井9R 1着/14頭勝利 04/15 大井6R 1着/9頭勝利 01/13 大井6R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 86% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 99.6% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 68.2% / 期待値 +70% ※ 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	シンアルマトゥラ先行	中村尚（大井）	実20.0	B× A×勝率2% EV-68% 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7R 2着/12頭+0.1秒 08/17 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/22 大井5R 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9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 3.3着 × 当競馬場適性 60走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 -69% ※ 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	ファーストフォルテ先行	藤本現（大井）	実25.2	B× A×勝率2% EV-61% 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7R 3着/12頭+0.2秒 08/17 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井6R 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 1.5% / 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。
7	エロース先行	西啓太（大井）	実3.5	B▲ A○勝率9% EV-69% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/17 大井6R 1着/12頭勝利 07/02 大井6R 1着/12頭 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒 08/15 大井5R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 期待値 -70% ※ 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	フロントドア自在	藤田凌（大井）	実92.3	B× A×勝率0% EV-63% 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7R 12着/12頭+2.9秒 08/17 大井6R 8着/12頭+1.6秒 07/22 大井5R 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -64% ※ 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	ロイヤルカラット差し	達城龍（大井）	実38.7	B× A×勝率1% EV-65% 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7R 4着/12頭+0.8秒 08/17 大井10R 7着/12頭+2.0秒 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9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 6.3着 × 当競馬場適性 27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) -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 0.9% / 期待値 -66% ※ 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	イトウ追込	吉井章（大井）	実78.5	B× A×勝率0% EV-72% 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10R 12着/14頭+3.0秒 07/23 大井6R 14着/14頭+3.1秒 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -73% ※ 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	リバイブメイラード追込	西優哉（大井）	実11.3	B△ A△勝率3% EV-66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井10R 6着/14頭+0.9秒 08/17 大井6R 3着/12頭+0.3秒 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% × 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: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.9% / 期待値 -67% ※ 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	マウリノ逃げ	和田譲（大井）	実16.8	B△ A△勝率2% EV-68% 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／前走2着／143日ぶりの実戦）
前5走 04/27 大井10R 2着/15頭+1.0秒 04/15 大井6R 9着/10頭+3.2秒 03/24 大井10R 5着/14頭+1.1秒 03/12 大井10R 5着/16頭+1.5秒 02/20 大井12R 4着/16頭+0.6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 5.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 143日休養明け × 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: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.9% / 期待値 -68% ※ 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	エムティキング	谷内貫（大井）	実6.3	B△ A▲勝率8% EV-48% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井6R 1着/3頭 08/14 大井3R 2着/13頭+0.0秒 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 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。

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 ◎

ダノンアルプス

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+148%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3ワールドフォンテン

9.6倍

EV -97%

▲A:○7エロース

3.5倍

EV -99%

出走馬全13頭

◎A:◎4

ダノンアルプス

安藤洋（大井）

2.5倍

+148%

›

○A:△3

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

9.6倍

-97%

›

▲A:○7

エロース

西啓太（大井）

3.5倍

-99%

›

△A:▲13

エムティキング

谷内貫（大井）

6.3倍

-99%

›

△A:△11

リバイブメイラード

西優哉（大井）

11.3倍

-99%

›

△A:△12

マウリノ

和田譲（大井）

16.8倍

-99%

›

×A:×5

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

20.0倍

-99%

›

×A:×6

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

25.2倍

-99%

›

×A:×9

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

38.7倍

-99%

›

×A:▽1

リュウノウィザード

高橋昭（大井）

72.2倍

-99%

›

×A:×10

イトウ

吉井章（大井）

78.5倍

-99%

›

×A:×2

サラニキケン

鷹見陸（大井）

81.6倍

-99%

›

×A:×8

フロントドア

藤田凌（大井）

92.3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

両モデルとも見送り

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リュウノウィザード先行	高橋昭（大井）	実72.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16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7R 7着/12頭+1.3秒 08/15 大井10R 12着/14頭+4.1秒 07/23 大井6R 6着/14頭+1.4秒 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	サラニキケン	鷹見陸（大井）	実81.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/04 大井10R 11着/14頭+2.8秒 08/15 大井10R 14着/14頭+7.3秒 07/23 大井7R 8着/12頭+0.9秒 06/10 大井8R 8着/12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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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	ワールドフォンテン	杉山海（大井）	実9.6	△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24走で勝率33%と適性高／同距離帯16走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 大井7R 1着/12頭勝利 08/17 大井6R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井7R 1着/10頭 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
4	ダノンアルプス逃げ	安藤洋（大井）	実2.5	◎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86%と適性高／同距離帯5走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/16 大井4R 1着/11頭勝利 03/24 大井7R 1着/11頭勝利 03/09 大井9R 1着/14頭勝利 04/15 大井6R 1着/9頭勝利 01/13 大井6R 1着/11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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 86% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.2% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
5	シンアルマトゥラ先行	中村尚（大井）	実20.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場60走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 大井7R 2着/12頭+0.1秒 08/17 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/22 大井5R 3着/11頭+0.2秒 07/03 大井6R 2着/9頭+0.0秒 06/12 大井4R 3着/9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 3.3着 × 当競馬場適性 60走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
6	ファーストフォルテ先行	藤本現（大井）	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 大井7R 3着/12頭+0.2秒 08/17 大井6R 6着/12頭+1.1秒 07/23 大井6R 11着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
7	エロース先行	西啓太（大井）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/17 大井6R 1着/12頭勝利 07/02 大井6R 1着/12頭 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒 08/15 大井5R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.6% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	フロントドア自在	藤田凌（大井）	実92.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/03 大井7R 12着/12頭+2.9秒 08/17 大井6R 8着/12頭+1.6秒 07/22 大井5R 8着/11頭+1.9秒 06/29 大井8R 8着/14頭 06/12 大井4R 4着/9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	ロイヤルカラット差し	達城龍（大井）	実38.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井7R 4着/12頭+0.8秒 08/17 大井10R 7着/12頭+2.0秒 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9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 6.3着 × 当競馬場適性 27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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	イトウ追込	吉井章（大井）	実78.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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13.3着と低調）
前5走 09/04 大井10R 12着/14頭+3.0秒 07/23 大井6R 14着/14頭+3.1秒 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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	リバイブメイラード追込	西優哉（大井）	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井10R 6着/14頭+0.9秒 08/17 大井6R 3着/12頭+0.3秒 07/21 大井6R 1着/13頭勝利 07/03 大井9R 3着/12頭 06/09 大井4R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
12	マウリノ逃げ	和田譲（大井）	実16.8	△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／前走2着／143日ぶりの実戦）
前5走 04/27 大井10R 2着/15頭+1.0秒 04/15 大井6R 9着/10頭+3.2秒 03/24 大井10R 5着/14頭+1.1秒 03/12 大井10R 5着/16頭+1.5秒 02/20 大井12R 4着/16頭+0.6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 5.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 143日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
13	エムティキング	谷内貫（大井）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井6R 1着/3頭 08/14 大井3R 2着/13頭+0.0秒 07/20 大井7R 2着/10頭 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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

ダノンアルプス

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7エロース

3.5倍

EV -69%

▲13エムティキング

6.3倍

EV -48%

出走馬全13頭

◎4

ダノンアルプス

安藤洋（大井）

2.5倍

+70%

›

○7

エロース

西啓太（大井）

3.5倍

-69%

›

▲13

エムティキング

谷内貫（大井）

6.3倍

-48%

›

△3

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

9.6倍

-56%

›

△11

リバイブメイラード

西優哉（大井）

11.3倍

-66%

›

△12

マウリノ

和田譲（大井）

16.8倍

-68%

›

×5

シンアルマトゥラ

中村尚（大井）

20.0倍

-68%

›

×6

ファーストフォルテ

藤本現（大井）

25.2倍

-61%

›

×9

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

38.7倍

-65%

›

▽1

リュウノウィザード

高橋昭（大井）

72.2倍

-48%

›

×8

フロントドア

藤田凌（大井）

92.3倍

-63%

›

×10

イトウ

吉井章（大井）

78.5倍

-72%

›

×2

サラニキケン

鷹見陸（大井）

81.6倍

-76%

›

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