大井 11R 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

11R 大井競馬場ゴールドジュニア２歳オープン重賞ダ1400m ダート1400m　発走 20:13

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャークリング	和田譲（大井）	実32.9	B× A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/24 大井3R 1着/5頭勝利 06/29 大井4R 1着/9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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -46% ※ 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	ケテンパッション推奨	笹川翼（大井）	実8.8	B▲ A○勝率16% EV+39% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場3走で勝率67%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 09/04 大井5R 1着/5頭勝利 08/17 大井3R 2着/7頭+0.3秒 07/21 大井4R 1着/8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 11.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 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。
3	パープルフォッグ	西啓太（大井）	実1.2	B◎ A◎勝率44% EV-47% 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 08/17 大井4R 1着/8頭勝利 07/20 大井4R 1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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 87.6% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.6% / 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。
4	オレンジルシファー自在	安藤洋（大井）	実95.1	B× A▽勝率1% EV-22% 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／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/11 浦和11R 4着/10頭+1.8秒 07/24 大井2R 3着/5頭+1.2秒 06/30 大井1R 2着/11頭 05/18 大井3R 2着/7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戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
5	クレバーパイン	野畑凌（川崎）	実88.9	B▽ A▽勝率1% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 08/18 川崎6R 2着/8頭+0.3秒 07/31 川崎4R 1着/7頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
6	キョウエイアカギ	藤田凌（大井）	実25.7	B△ A△勝率5% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%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 08/17 大井3R 1着/7頭勝利 06/30 大井1R 4着/11頭 06/09 大井3R 2着/10頭+1.0秒 05/01 大井5R 1着/5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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 +24% ※ 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	グレーヌドスタール	本橋孝（船橋）	実120.9	B× A▽勝率1% EV+15% 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33%と適性高）
前5走 07/30 川崎11R 5着/9頭+2.6秒 06/30 大井1R 3着/11頭 06/09 大井3R 3着/10頭 05/18 大井4R 1着/7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戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
8	ユウユウヴィオラ	本田重（船橋）	実15.6	B○ A△勝率6% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 08/17 大井4R 2着/8頭+1.0秒 06/30 大井2R 1着/5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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.4% (オッズ暗示: 6.4%) △ 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。
9	ゴールドシュミット追込	ゴンサ（船橋）	実24.5	B△ A△勝率6% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 大井4R 1着/7頭勝利 08/17 大井4R 5着/8頭+1.9秒 07/24 大井3R 2着/5頭+0.2秒 06/29 大井4R 3着/9頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 +38% ※ 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	キングビー	達城龍（大井）	実66.1	B× A▽勝率2% EV+55% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井4R 2着/7頭+0.4秒 06/08 大井3R 2着/5頭+0.0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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +55% ※ 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	コーミズピエール	鷹見陸（大井）	実55.5	B× A▽勝率2% EV+33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/24 大井2R 1着/5頭勝利 06/30 大井3R 1着/8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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
12	ケンブラック	藤本現（大井）	実9.1	B△ A▲勝率14% EV+28% 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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/30 大井1R 1着/11頭 06/09 大井3R 1着/10頭 05/01 大井5R 2着/5頭+0.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 期待値 +28% ※ 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 ◎

パープルフォッグ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8ユウユウヴィオラ

15.6倍

EV -61%

▲A:○2ケテンパッション

8.8倍

EV -80%

出走馬全12頭

◎A:◎3

パープルフォッグ

西啓太（大井）

1.2倍

+5%

›

○A:△8

ユウユウヴィオラ

本田重（船橋）

15.6倍

-61%

›

▲A:○2

ケテンパッション

笹川翼（大井）

8.8倍

-80%

›

△A:▲12

ケンブラック

藤本現（大井）

9.1倍

-80%

›

△A:△9

ゴールドシュミット

ゴンサ（船橋）

24.5倍

-46%

›

△A:△6

キョウエイアカギ

藤田凌（大井）

25.7倍

-82%

›

×A:▽11

コーミズピエール

鷹見陸（大井）

55.5倍

-61%

›

×A:▽10

キングビー

達城龍（大井）

66.1倍

-55%

›

▽A:▽5

クレバーパイン

野畑凌（川崎）

88.9倍

-39%

›

×A:▽4

オレンジルシファー

安藤洋（大井）

95.1倍

-55%

›

×A:▽1

シャークリング

和田譲（大井）

32.9倍

-97%

›

×A:▽7

グレーヌドスタール

本橋孝（船橋）

120.9倍

-89%

›

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 ケテンパッション ¥100 実8.8倍期待値 -81% 不的中3着単勝 8.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 大井競馬場ゴールドジュニア２歳オープン重賞ダ1400m ダート1400m　発走 20:13

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャークリング	和田譲（大井）	実32.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/24 大井3R 1着/5頭勝利 06/29 大井4R 1着/9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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
2	ケテンパッション推奨	笹川翼（大井）	実8.8	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場3走で勝率67%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 09/04 大井5R 1着/5頭勝利 08/17 大井3R 2着/7頭+0.3秒 07/21 大井4R 1着/8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 15.9% (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。
3	パープルフォッグ	西啓太（大井）	実1.2	◎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 08/17 大井4R 1着/8頭勝利 07/20 大井4R 1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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 43.6% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
4	オレンジルシファー自在	安藤洋（大井）	実95.1	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/11 浦和11R 4着/10頭+1.8秒 07/24 大井2R 3着/5頭+1.2秒 06/30 大井1R 2着/11頭 05/18 大井3R 2着/7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戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	クレバーパイン	野畑凌（川崎）	実88.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 08/18 川崎6R 2着/8頭+0.3秒 07/31 川崎4R 1着/7頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
6	キョウエイアカギ	藤田凌（大井）	実25.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%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 08/17 大井3R 1着/7頭勝利 06/30 大井1R 4着/11頭 06/09 大井3R 2着/10頭+1.0秒 05/01 大井5R 1着/5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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
7	グレーヌドスタール	本橋孝（船橋）	実120.9	▽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33%と適性高）
前5走 07/30 川崎11R 5着/9頭+2.6秒 06/30 大井1R 3着/11頭 06/09 大井3R 3着/10頭 05/18 大井4R 1着/7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戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ユウユウヴィオラ	本田重（船橋）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 08/17 大井4R 2着/8頭+1.0秒 06/30 大井2R 1着/5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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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	ゴールドシュミット追込	ゴンサ（船橋）	実24.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 大井4R 1着/7頭勝利 08/17 大井4R 5着/8頭+1.9秒 07/24 大井3R 2着/5頭+0.2秒 06/29 大井4R 3着/9頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	キングビー	達城龍（大井）	実66.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/04 大井4R 2着/7頭+0.4秒 06/08 大井3R 2着/5頭+0.0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 2.0着 (安定) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
11	コーミズピエール	鷹見陸（大井）	実55.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/24 大井2R 1着/5頭勝利 06/30 大井3R 1着/8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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ケンブラック	藤本現（大井）	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/30 大井1R 1着/11頭 06/09 大井3R 1着/10頭 05/01 大井5R 2着/5頭+0.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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の本命

AI評価1位

パープルフォッグ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ケテンパッション

8.8倍

EV +39%

▲12ケンブラック

9.1倍

EV +28%

出走馬全12頭

◎3

パープルフォッグ

西啓太（大井）

1.2倍

-47%

›

○2

ケテンパッション

笹川翼（大井）

8.8倍

+39%

›

▲12

ケンブラック

藤本現（大井）

9.1倍

+28%

›

△8

ユウユウヴィオラ

本田重（船橋）

15.6倍

+1%

›

△9

ゴールドシュミット

ゴンサ（船橋）

24.5倍

+38%

›

△6

キョウエイアカギ

藤田凌（大井）

25.7倍

+23%

›

▽11

コーミズピエール

鷹見陸（大井）

55.5倍

+33%

›

▽10

キングビー

達城龍（大井）

66.1倍

+55%

›

▽1

シャークリング

和田譲（大井）

32.9倍

-46%

›

▽5

クレバーパイン

野畑凌（川崎）

88.9倍

+14%

›

▽7

グレーヌドスタール

本橋孝（船橋）

120.9倍

+15%

›

▽4

オレンジルシファー

安藤洋（大井）

95.1倍

-22%

›

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 ケテンパッション ¥100 実8.8倍期待値 +40% 不的中3着単勝 8.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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