大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パールペンダント自在	岡村健（船橋）	実32.6	B× A▽勝率2% 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 09/03 大井9R 4着/12頭+0.6秒 08/17 大井10R 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9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 7.0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 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 1.6% / 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。
2	キタノマティーニ逃げ	澤田龍（船橋）	実30.7	B▽ A▽勝率3% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯15走で勝率27%）
前5走 09/02 大井5R 8着/12頭+1.3秒 08/17 大井10R 8着/12頭+2.2秒 07/23 大井8R 6着/9頭+1.0秒 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +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	ナックレガーロ逃げ	高橋昭（大井）	実2.6	B◎ A◎勝率33% EV-14% 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走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 09/02 大井5R 2着/12頭+0.5秒 11/14 大井8R 2着/14頭+0.3秒 10/24 大井8R 3着/12頭+0.6秒 05/23 大井12R 10着/12頭+2.0秒 05/02 大井4R 9着/9頭+3.0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戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.6% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.8% / 期待値 -15% ※ 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	モンサンヴデット先行	和田譲（大井）	実10.9	B△ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 大井7R 9着/12頭+1.4秒 08/12 大井7R 9着/11頭+2.9秒 07/23 大井7R 5着/12頭+0.6秒 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
5	グリューネベルグ逃げ	笹川翼（大井）	実4.8	B○ A○勝率21% EV+1% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/17 大井6R 7着/12頭+1.4秒 12/31 大井5R 2着/14頭+1.2秒 12/04 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井4R 2着/13頭+0.0秒 08/19 浦和9R 4着/12頭+0.5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 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 6.5% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 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。
6	フレーズボンボン	田中洸（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 大井9R 2着/12頭+0.2秒 08/17 大井10R 6着/12頭+2.0秒 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 -90% ※ 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	ビックバンブー先行	鷹見陸（大井）	実6.8	B▲ A△勝率6% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/27 大井5R 1着/14頭勝利 03/13 大井6R 3着/14頭+1.5秒 02/19 大井10R 1着/14頭勝利 01/28 大井7R 2着/13頭+1.0秒 01/12 大井9R 1着/15頭勝利
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 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174日休養明け × 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 4.3% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
8	ケイコウギュウゴ逃げ	中山遥（浦和）	実107.0	B× A▽勝率1% EV-13% 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 10着/12頭+2.9秒 08/17 大井10R 12着/12頭+3.1秒 07/23 大井8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 11位 / 勝率 0.8% / 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。
9	リコーモーラー先行	藤本現（大井）	実5.4	B△ A▲勝率13% EV-31% 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3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/02 大井5R 4着/12頭+0.8秒 08/17 大井10R 2着/12頭+0.9秒 07/22 大井7R 3着/13頭+0.2秒 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭
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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。
10	イマーシブ逃げ	木澤奨（大井）	実6.3	B△ A△勝率9% EV-42% 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5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/20 大井9R 2着/15頭+0.0秒 01/15 大井5R 1着/15頭勝利 12/02 大井3R 1着/16頭勝利 11/11 大井2R 1着/14頭勝利 10/21 大井2R 8着/10頭+2.9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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 209日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 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。
11	アダラズプレイヤー先行	石川駿（大井）	実93.2	B× A▽勝率1% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/03 大井9R 11着/12頭+3.4秒 03/26 大井10R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井12R 10着/13頭+1.4秒 09/04 大井9R 11着/12頭+2.1秒 08/12 大井7R 3着/14頭+0.6秒
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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 ◎

ナックレガーロ

騎手高橋昭（大井）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+109%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5グリューネベルグ

4.8倍

EV -68%

▲A:△7ビックバンブー

6.8倍

EV -70%

出走馬全11頭

◎A:◎3

ナックレガーロ

高橋昭（大井）

2.6倍

+109%

›

○A:○5

グリューネベルグ

笹川翼（大井）

4.8倍

-68%

›

▲A:△7

ビックバンブー

鷹見陸（大井）

6.8倍

-70%

›

△A:▲9

リコーモーラー

藤本現（大井）

5.4倍

-89%

›

△A:△10

イマーシブ

木澤奨（大井）

6.3倍

-87%

›

△A:△4

モンサンヴデット

和田譲（大井）

10.9倍

-78%

›

▽A:▽2

キタノマティーニ

澤田龍（船橋）

30.7倍

-38%

›

×A:×6

フレーズボンボン

田中洸（大井）

—

›

×A:▽11

アダラズプレイヤー

石川駿（大井）

93.2倍

-92%

›

×A:▽1

パールペンダント

岡村健（船橋）

32.6倍

-99%

›

×A:▽8

ケイコウギュウゴ

中山遥（浦和）

107.0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

9R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パールペンダント自在	岡村健（船橋）	実32.6	▽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3走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井9R 4着/12頭+0.6秒 08/17 大井10R 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11着/14頭 04/14 大井9R 8着/10頭+1.9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 7.0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 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
2	キタノマティーニ逃げ	澤田龍（船橋）	実30.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯15走で勝率27%）
前5走 09/02 大井5R 8着/12頭+1.3秒 08/17 大井10R 8着/12頭+2.2秒 07/23 大井8R 6着/9頭+1.0秒 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 3着/14頭+0.8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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
3	ナックレガーロ逃げ	高橋昭（大井）	実2.6	◎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（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 09/02 大井5R 2着/12頭+0.5秒 11/14 大井8R 2着/14頭+0.3秒 10/24 大井8R 3着/12頭+0.6秒 05/23 大井12R 10着/12頭+2.0秒 05/02 大井4R 9着/9頭+3.0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戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.8% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
4	モンサンヴデット先行	和田譲（大井）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 大井7R 9着/12頭+1.4秒 08/12 大井7R 9着/11頭+2.9秒 07/23 大井7R 5着/12頭+0.6秒 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
5	グリューネベルグ逃げ	笹川翼（大井）	実4.8	○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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/17 大井6R 7着/12頭+1.4秒 12/31 大井5R 2着/14頭+1.2秒 12/04 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井4R 2着/13頭+0.0秒 08/19 浦和9R 4着/12頭+0.5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 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
6	フレーズボンボン	田中洸（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 大井9R 2着/12頭+0.2秒 08/17 大井10R 6着/12頭+2.0秒 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0秒 05/21 大井9R 3着/13頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% ※ 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	ビックバンブー先行	鷹見陸（大井）	実6.8	△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17走で勝率29%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/27 大井5R 1着/14頭勝利 03/13 大井6R 3着/14頭+1.5秒 02/19 大井10R 1着/14頭勝利 01/28 大井7R 2着/13頭+1.0秒 01/12 大井9R 1着/15頭勝利
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 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174日休養明け × 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 6.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ケイコウギュウゴ逃げ	中山遥（浦和）	実107.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7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9R 10着/12頭+2.9秒 08/17 大井10R 12着/12頭+3.1秒 07/23 大井8R 9着/9頭+2.1秒 07/01 大井9R 14着/14頭 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	リコーモーラー先行	藤本現（大井）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 09/02 大井5R 4着/12頭+0.8秒 08/17 大井10R 2着/12頭+0.9秒 07/22 大井7R 3着/13頭+0.2秒 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭
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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
10	イマーシブ逃げ	木澤奨（大井）	実6.3	△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5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/20 大井9R 2着/15頭+0.0秒 01/15 大井5R 1着/15頭勝利 12/02 大井3R 1着/16頭勝利 11/11 大井2R 1着/14頭勝利 10/21 大井2R 8着/10頭+2.9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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 209日休養明け × 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 9.1% (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。
11	アダラズプレイヤー先行	石川駿（大井）	実93.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/03 大井9R 11着/12頭+3.4秒 03/26 大井10R 8着/14頭+1.4秒 09/17 大井12R 10着/13頭+1.4秒 09/04 大井9R 11着/12頭+2.1秒 08/12 大井7R 3着/14頭+0.6秒
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。

AIの本命

AI評価1位

ナックレガーロ

騎手高橋昭（大井）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5グリューネベルグ

4.8倍

EV +1%

▲9リコーモーラー

5.4倍

EV -31%

出走馬全11頭

◎3

ナックレガーロ

高橋昭（大井）

2.6倍

-14%

›

○5

グリューネベルグ

笹川翼（大井）

4.8倍

+1%

›

▲9

リコーモーラー

藤本現（大井）

5.4倍

-31%

›

△10

イマーシブ

木澤奨（大井）

6.3倍

-42%

›

△7

ビックバンブー

鷹見陸（大井）

6.8倍

-55%

›

△4

モンサンヴデット

和田譲（大井）

10.9倍

-31%

›

×6

フレーズボンボン

田中洸（大井）

—

›

▽2

キタノマティーニ

澤田龍（船橋）

30.7倍

+0%

›

▽1

パールペンダント

岡村健（船橋）

32.6倍

-47%

›

▽11

アダラズプレイヤー

石川駿（大井）

93.2倍

›

▽8

ケイコウギュウゴ

中山遥（浦和）

107.0倍

-13%

›

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