大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベイステート逃げ	新原周（川崎）	実62.0	B× A▽勝率1% EV-32% 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8R 13着/13頭+1.9秒 08/17 大井8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5秒 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ▽ 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) -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 1.1% / 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。
2	アオイフォトグラフ	岡村健（船橋）	実6.6	B△ A▲勝率8% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 大井8R 3着/13頭+0.1秒 08/12 大井7R 4着/11頭+2.3秒 07/22 大井6R 3着/14頭+0.1秒 06/29 大井7R 6着/11頭+1.0秒 06/12 大井5R 10着/14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 3.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 期待値 -45% ※ 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	キテツ	吉井章（大井）	実8.8	B△ A△勝率6% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/17 大井8R 2着/13頭+0.2秒 07/22 大井6R 9着/14頭+1.2秒 06/12 大井5R 8着/14頭 05/22 大井6R 3着/12頭 04/17 大井8R 3着/14頭+0.5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 6.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。
4	デルバイス先行	遠藤健（大井）	実107.7	B× A×勝率0% EV-70% 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9R 9着/12頭+2.7秒 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5秒 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 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 0.3% / 期待値 -71% ※ 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	チマル	鷹見陸（大井）	実4.0	B○ A○勝率24% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井8R 2着/13頭+0.1秒 07/20 大井8R 1着/13頭 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 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。
6	スターメイデン	西啓太（大井）	実2.1	B◎ A◎勝率44% EV-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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井7R 1着/15頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 63.0% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.0% / 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。
7	ミチノディディ差し	達城龍（大井）	実36.3	B× A×勝率1% EV-57% 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9R 5着/12頭+0.9秒 08/12 大井7R 8着/11頭+2.9秒 06/09 大井8R 8着/11頭 05/18 大井8R 13着/13頭+3.9秒 04/28 大井8R 8着/8頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 8位 / 勝率 1.2% / 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。
8	エクラシェール差し	藤田凌（大井）	実9.6	B△ A△勝率6% EV-41% 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21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/04 大井10R 7着/14頭+1.6秒 08/17 大井8R 4着/13頭+0.3秒 07/23 大井7R 9着/12頭+0.9秒 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 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 0.2% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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。
9	アサネガミ	高橋優（大井）	実75.3	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8R 8着/13頭+0.9秒 07/22 大井6R 14着/14頭+4.1秒 07/03 大井8R 9着/13頭+0.0秒 06/12 大井6R 11着/12頭+2.0秒 05/22 大井6R 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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 25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 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 0.5% / 期待値 -63% ※ 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	ヘビーキュー	和田譲（大井）	実27.3	B× A▽勝率3% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 大井8R 12着/13頭+1.7秒 08/17 大井8R 13着/13頭+3.6秒 07/22 大井6R 13着/14頭+2.4秒 07/03 大井8R 3着/13頭 06/12 大井5R 13着/14頭+2.0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 12.7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 18% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -22% ※ 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	メープルピア先行	野畑凌（川崎）	実15.2	B▲ A△勝率7% EV0% 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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井8R 6着/13頭+0.6秒 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6秒 07/03 大井8R 6着/13頭 06/11 大井8R 2着/13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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。

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 ◎

スターメイデン

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5チマル

4.0倍

EV +38%

▲A:△11メープルピア

15.2倍

EV -71%

出走馬全11頭

◎A:◎6

スターメイデン

西啓太（大井）

2.1倍

+32%

›

○A:○5

チマル

鷹見陸（大井）

4.0倍

+38%

›

▲A:△11

メープルピア

野畑凌（川崎）

15.2倍

-71%

›

△A:▲2

アオイフォトグラフ

岡村健（船橋）

6.6倍

-98%

›

△A:△8

エクラシェール

藤田凌（大井）

9.6倍

-98%

›

△A:△3

キテツ

吉井章（大井）

8.8倍

-99%

›

×A:▽10

ヘビーキュー

和田譲（大井）

27.3倍

-99%

›

×A:×7

ミチノディディ

達城龍（大井）

36.3倍

-99%

›

×A:▽1

ベイステート

新原周（川崎）

62.0倍

-99%

›

×A:×9

アサネガミ

高橋優（大井）

75.3倍

-99%

›

×A:×4

デルバイス

遠藤健（大井）

107.7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

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベイステート逃げ	新原周（川崎）	実62.0	▽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8R 13着/13頭+1.9秒 08/17 大井8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5秒 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ▽ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	アオイフォトグラフ	岡村健（船橋）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 大井8R 3着/13頭+0.1秒 08/12 大井7R 4着/11頭+2.3秒 07/22 大井6R 3着/14頭+0.1秒 06/29 大井7R 6着/11頭+1.0秒 06/12 大井5R 10着/14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 3.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (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。
3	キテツ	吉井章（大井）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/17 大井8R 2着/13頭+0.2秒 07/22 大井6R 9着/14頭+1.2秒 06/12 大井5R 8着/14頭 05/22 大井6R 3着/12頭 04/17 大井8R 3着/14頭+0.5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 6.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.6% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	デルバイス先行	遠藤健（大井）	実107.7	×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9R 9着/12頭+2.7秒 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5秒 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
5	チマル	鷹見陸（大井）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井8R 2着/13頭+0.1秒 07/20 大井8R 1着/13頭 07/03 大井9R 6着/12頭 06/08 大井8R 1着/12頭 12/25 大井7R 7着/14頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	スターメイデン	西啓太（大井）	実2.1	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井7R 1着/15頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.0% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
7	ミチノディディ差し	達城龍（大井）	実36.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23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9R 5着/12頭+0.9秒 08/12 大井7R 8着/11頭+2.9秒 06/09 大井8R 8着/11頭 05/18 大井8R 13着/13頭+3.9秒 04/28 大井8R 8着/8頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
8	エクラシェール差し	藤田凌（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21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/04 大井10R 7着/14頭+1.6秒 08/17 大井8R 4着/13頭+0.3秒 07/23 大井7R 9着/12頭+0.9秒 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 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 6.1% (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。
9	アサネガミ	高橋優（大井）	実75.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11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8R 8着/13頭+0.9秒 07/22 大井6R 14着/14頭+4.1秒 07/03 大井8R 9着/13頭+0.0秒 06/12 大井6R 11着/12頭+2.0秒 05/22 大井6R 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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 25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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	ヘビーキュー	和田譲（大井）	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 大井8R 12着/13頭+1.7秒 08/17 大井8R 13着/13頭+3.6秒 07/22 大井6R 13着/14頭+2.4秒 07/03 大井8R 3着/13頭 06/12 大井5R 13着/14頭+2.0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 12.7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 18% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
11	メープルピア先行	野畑凌（川崎）	実15.2	△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33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井8R 6着/13頭+0.6秒 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6秒 07/03 大井8R 6着/13頭 06/11 大井8R 2着/13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 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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

スターメイデン

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5チマル

4.0倍

EV -5%

▲2アオイフォトグラフ

6.6倍

EV -45%

出走馬全11頭

◎6

スターメイデン

西啓太（大井）

2.1倍

-7%

›

○5

チマル

鷹見陸（大井）

4.0倍

-5%

›

▲2

アオイフォトグラフ

岡村健（船橋）

6.6倍

-45%

›

△11

メープルピア

野畑凌（川崎）

15.2倍

›

△8

エクラシェール

藤田凌（大井）

9.6倍

-41%

›

△3

キテツ

吉井章（大井）

8.8倍

-50%

›

▽10

ヘビーキュー

和田譲（大井）

27.3倍

-22%

›

×7

ミチノディディ

達城龍（大井）

36.3倍

-57%

›

▽1

ベイステート

新原周（川崎）

62.0倍

-32%

›

×9

アサネガミ

高橋優（大井）

75.3倍

-63%

›

×4

デルバイス

遠藤健（大井）

107.7倍

-70%

›

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