大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインアイリーン自在	本田重（船橋）	実8.5	B△ A△勝率4% EV-69% 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 08/15 大井8R 3着/11頭+0.7秒 07/24 大井11R 9着/16頭+1.0秒 07/03 大井12R 8着/13頭 05/22 大井12R 4着/15頭 04/14 大井10R 2着/9頭+0.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 43走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6位 / 勝率 3.6% / 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。
2	ドライブミーホーム先行	張田昂（船橋）	実30.9	B△ A▽勝率3% EV-1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 大井8R 3着/6頭+1.0秒 08/16 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/24 大井10R 9着/14頭+1.7秒 07/02 大井7R 3着/11頭+4.0秒 06/09 大井9R 7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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
3	サムデイ差し	ゴンサ（船橋）	実58.5	B× A▽勝率1% EV-20% 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 09/01 大井11R 10着/15頭+1.3秒 03/10 大井12R 12着/16頭+1.3秒 02/19 大井11R 15着/15頭+3.4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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 1.4% / 期待値 -21% ※ 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	ゴッドバーグ自在	安藤洋（大井）	実3.9	B▲ A▲勝率18% EV-29% 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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井8R 2着/6頭+0.3秒 08/14 大井8R 1着/16頭勝利 07/01 大井12R 3着/15頭 05/21 大井6R 7着/12頭 04/29 大井9R 3着/13頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 期待値 -30% ※ 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	オレユウタヤン先行	藤本現（大井）	実7.0	B△ A△勝率8% 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7走で勝率29%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 07/03 大井5R 1着/11頭 05/19 大井10R 5着/13頭+0.6秒 03/13 大井2R 2着/9頭+0.0秒 02/20 大井1R 1着/14頭勝利 10/08 大井4R 3着/6頭+0.6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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -42% ※ 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	ランニングビーチ	矢野貴（大井）	実2.5	B○ A◎勝率32% EV-19% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 大井8R 3着/12頭+0.9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 3.0着 (安定) ◎ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.3% / 期待値 -19% ※ 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	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実27.1	B× A▽勝率3% EV-22% 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 09/01 大井11R 4着/15頭+0.7秒 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 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 16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 2.9% / 期待値 -23% ※ 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	ユイノコミチ追込	東原悠（大井）	実205.5	B× A▽勝率0% EV-11% 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 09/01 大井11R 11着/15頭+1.5秒 08/12 大井10R 13着/14頭+4.8秒 07/23 大井12R 10着/12頭+3.3秒 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 0.4% / 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。
9	ゴールドカグヤヒメ	達城龍（大井）	実66.7	B× A▽勝率1% EV-2% 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 09/01 大井11R 9着/15頭+1.3秒 08/15 大井8R 8着/11頭+3.0秒 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.5% / 期待値 -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	キャップ逃げ	木澤奨（大井）	実127.8	B× A▽勝率1% 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 09/02 大井8R 11着/12頭+2.6秒 08/15 大井8R 10着/11頭+3.9秒 07/21 大井12R 12着/16頭+2.9秒 07/03 大井12R 12着/13頭 06/09 大井10R 4着/13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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 30走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11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 12位 / 勝率 0.6% / 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。
11	ドーンルーチェ逃げ推奨	和田譲（大井）	実5.7	B◎ A○勝率22% EV+24% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率88% × オッズ5.7倍で期待値+401%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 05/18 大井9R 3着/7頭+0.8秒 12/05 大井7R 2着/10頭+0.0秒 09/18 大井5R 1着/9頭勝利 09/04 大井11R 6着/6頭+3.3秒 08/14 大井4R 5着/8頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 122日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.9% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 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。
12	コスモブライヤー追込	鷹見陸（大井）	実23.2	B× A△勝率4% EV-9% 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8R 6着/12頭+1.2秒 06/09 大井10R 11着/13頭 05/22 大井12R 9着/15頭 04/29 大井12R 9着/16頭+2.0秒 04/17 大井12R 9着/14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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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 5位 / 勝率 3.9% / 期待値 -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。
13	ゼイトク差し	江里裕（大井）	実41.1	B× A▽勝率2% EV-6% 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8R 9着/12頭+1.5秒 08/15 大井8R 6着/11頭+1.3秒 07/24 大井10R 4着/14頭+1.1秒 07/02 大井7R 6着/11頭 06/09 大井10R 7着/13頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 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 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -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。

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

B推奨Aモデル ○

ドーンルーチェ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

5.7倍

AI期待値

+401%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6ランニングビーチ

2.5倍

EV -72%

▲A:▲4ゴッドバーグ

3.9倍

EV -98%

出走馬全13頭

◎A:○11

ドーンルーチェ

和田譲（大井）

5.7倍

+401%

›

○A:◎6

ランニングビーチ

矢野貴（大井）

2.5倍

-72%

›

▲A:▲4

ゴッドバーグ

安藤洋（大井）

3.9倍

-98%

›

△A:△5

オレユウタヤン

藤本現（大井）

7.0倍

-97%

›

△A:▽2

ドライブミーホーム

張田昂（船橋）

30.9倍

-92%

›

△A:△1

ウインアイリーン

本田重（船橋）

8.5倍

-99%

›

×A:△12

コスモブライヤー

鷹見陸（大井）

23.2倍

-99%

›

×A:▽7

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

27.1倍

-99%

›

×A:▽13

ゼイトク

江里裕（大井）

41.1倍

-99%

›

×A:▽3

サムデイ

ゴンサ（船橋）

58.5倍

-99%

›

×A:▽9

ゴールドカグヤヒメ

達城龍（大井）

66.7倍

-99%

›

×A:▽10

キャップ

木澤奨（大井）

127.8倍

-99%

›

×A:▽8

ユイノコミチ

東原悠（大井）

205.5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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 ドーンルーチェ ¥2,100 実5.7倍期待値 +401% 不的中9着単勝 5.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインアイリーン自在	本田重（船橋）	実8.5	△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28走で勝率29%／前走3着）
前5走 08/15 大井8R 3着/11頭+0.7秒 07/24 大井11R 9着/16頭+1.0秒 07/03 大井12R 8着/13頭 05/22 大井12R 4着/15頭 04/14 大井10R 2着/9頭+0.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 43走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
2	ドライブミーホーム先行	張田昂（船橋）	実30.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 大井8R 3着/6頭+1.0秒 08/16 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/24 大井10R 9着/14頭+1.7秒 07/02 大井7R 3着/11頭+4.0秒 06/09 大井9R 7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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	サムデイ差し	ゴンサ（船橋）	実58.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 09/01 大井11R 10着/15頭+1.3秒 03/10 大井12R 12着/16頭+1.3秒 02/19 大井11R 15着/15頭+3.4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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ゴッドバーグ自在	安藤洋（大井）	実3.9	▲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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井8R 2着/6頭+0.3秒 08/14 大井8R 1着/16頭勝利 07/01 大井12R 3着/15頭 05/21 大井6R 7着/12頭 04/29 大井9R 3着/13頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
5	オレユウタヤン先行	藤本現（大井）	実7.0	△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7走で勝率29%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 07/03 大井5R 1着/11頭 05/19 大井10R 5着/13頭+0.6秒 03/13 大井2R 2着/9頭+0.0秒 02/20 大井1R 1着/14頭勝利 10/08 大井4R 3着/6頭+0.6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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
6	ランニングビーチ	矢野貴（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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 大井8R 3着/12頭+0.9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 3.0着 (安定) ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.3% (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。
7	エイシンラセーヌ自在	田中洸（大井）	実27.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/01 大井11R 4着/15頭+0.7秒 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13頭勝利 02/18 大井10R 2着/11頭+0.2秒 01/30 大井9R 6着/11頭+0.9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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
8	ユイノコミチ追込	東原悠（大井）	実205.5	▽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11.3着と低調）
前5走 09/01 大井11R 11着/15頭+1.5秒 08/12 大井10R 13着/14頭+4.8秒 07/23 大井12R 10着/12頭+3.3秒 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
9	ゴールドカグヤヒメ	達城龍（大井）	実66.7	▽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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/01 大井11R 9着/15頭+1.3秒 08/15 大井8R 8着/11頭+3.0秒 06/30 大井11R 13着/16頭 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	キャップ逃げ	木澤奨（大井）	実127.8	▽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／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/02 大井8R 11着/12頭+2.6秒 08/15 大井8R 10着/11頭+3.9秒 07/21 大井12R 12着/16頭+2.9秒 07/03 大井12R 12着/13頭 06/09 大井10R 4着/13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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 30走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ドーンルーチェ逃げ推奨	和田譲（大井）	実5.7	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高／前走3着で力を示す）
前5走 05/18 大井9R 3着/7頭+0.8秒 12/05 大井7R 2着/10頭+0.0秒 09/18 大井5R 1着/9頭勝利 09/04 大井11R 6着/6頭+3.3秒 08/14 大井4R 5着/8頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 122日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	コスモブライヤー追込	鷹見陸（大井）	実23.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯24走で勝率29%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/02 大井8R 6着/12頭+1.2秒 06/09 大井10R 11着/13頭 05/22 大井12R 9着/15頭 04/29 大井12R 9着/16頭+2.0秒 04/17 大井12R 9着/14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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
13	ゼイトク差し	江里裕（大井）	実41.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/02 大井8R 9着/12頭+1.5秒 08/15 大井8R 6着/11頭+1.3秒 07/24 大井10R 4着/14頭+1.1秒 07/02 大井7R 6着/11頭 06/09 大井10R 7着/13頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ランニングビーチ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ドーンルーチェ

5.7倍

EV +24%

▲4ゴッドバーグ

3.9倍

EV -29%

出走馬全13頭

◎6

ランニングビーチ

矢野貴（大井）

2.5倍

-19%

›

○11

ドーンルーチェ

和田譲（大井）

5.7倍

+24%

›

▲4

ゴッドバーグ

安藤洋（大井）

3.9倍

-29%

›

△5

オレユウタヤン

藤本現（大井）

7.0倍

-42%

›

△12

コスモブライヤー

鷹見陸（大井）

23.2倍

-9%

›

△1

ウインアイリーン

本田重（船橋）

8.5倍

-69%

›

▽2

ドライブミーホーム

張田昂（船橋）

30.9倍

-1%

›

▽7

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

27.1倍

-22%

›

▽13

ゼイトク

江里裕（大井）

41.1倍

-6%

›

▽9

ゴールドカグヤヒメ

達城龍（大井）

66.7倍

-2%

›

▽3

サムデイ

ゴンサ（船橋）

58.5倍

-20%

›

▽10

キャップ

木澤奨（大井）

127.8倍

-26%

›

▽8

ユイノコミチ

東原悠（大井）

205.5倍

-11%

›

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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 ドーンルーチェ ¥2,100 実5.7倍期待値 +25% 不的中9着単勝 5.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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