大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥーニ	野畑凌（川崎）	実5.0	B○ A○勝率18% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 大井5R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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) ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.1% / 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。
2	フラワーキングエス	中村尚（大井）	実169.1	B× A▽勝率1% EV-12% 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1R 5着/10頭+0.5秒 08/15 大井4R 8着/8頭 07/23 大井4R 3着/3頭 07/02 大井5R 12着/16頭 06/11 大井4R 11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 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5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 7位 / 勝率 0.5% / 期待値 -12% ※ 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	タリスマンチャント自在	木澤奨（大井）	実68.9	B△ A△勝率3% EV+88% 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1R 6着/10頭+0.6秒 08/14 大井1R 2着/10頭+0.5秒 05/22 大井3R 10着/12頭 03/12 大井3R 3着/9頭+0.9秒 02/20 大井3R 11着/14頭+2.5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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 5位 / 勝率 2.7% / 期待値 +89% ※ 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	バーナードハンサム	本田重（船橋）	実6.5	B▲ A▲勝率16% EV+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 08/15 大井4R 1着/8頭 04/17 大井2R 3着/11頭+0.3秒 12/02 大井5R 1着/10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 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 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 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。
5	ジャスティンレビン推奨	吉井章（大井）	実8.7	B◎ A△勝率10% EV-14% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率64% × オッズ8.7倍で期待値+454%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +454% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.7% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 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。
6	ユーロハートビート差し	ゴンサ（船橋）	実76.4	B△ A△勝率2% EV+18% 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1R 7着/10頭+0.7秒 03/13 大井1R 6着/6頭+2.3秒 02/20 大井3R 8着/14頭+1.9秒 01/15 大井8R 4着/7頭+1.8秒 12/26 大井9R 9着/10頭+3.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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 6位 / 勝率 1.6% / 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	コスモスフレイバー	西啓太（大井）	実1.3	B△ A◎勝率52% EV-32% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 大井4R 1着/3頭 10/23 大井3R 1着/5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 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.7% / 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。

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 △

ジャスティンレビン

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

8.7倍

AI期待値

+454%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ドゥーニ

5.0倍

EV -33%

▲A:▲4バーナードハンサム

6.5倍

EV -13%

出走馬全7頭

◎A:△5

ジャスティンレビン

吉井章（大井）

8.7倍

+454%

›

○A:○1

ドゥーニ

野畑凌（川崎）

5.0倍

-33%

›

▲A:▲4

バーナードハンサム

本田重（船橋）

6.5倍

-13%

›

△A:◎7

コスモスフレイバー

西啓太（大井）

1.3倍

-87%

›

△A:△3

タリスマンチャント

木澤奨（大井）

68.9倍

-99%

›

△A:△6

ユーロハートビート

ゴンサ（船橋）

76.4倍

-99%

›

×A:▽2

フラワーキングエス

中村尚（大井）

169.1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 5 ジャスティンレビン ¥1,400 実8.7倍期待値 +454% 不的中4着単勝 8.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥーニ	野畑凌（川崎）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 大井5R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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) ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	フラワーキングエス	中村尚（大井）	実169.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井1R 5着/10頭+0.5秒 08/15 大井4R 8着/8頭 07/23 大井4R 3着/3頭 07/02 大井5R 12着/16頭 06/11 大井4R 11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 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	タリスマンチャント自在	木澤奨（大井）	実68.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井1R 6着/10頭+0.6秒 08/14 大井1R 2着/10頭+0.5秒 05/22 大井3R 10着/12頭 03/12 大井3R 3着/9頭+0.9秒 02/20 大井3R 11着/14頭+2.5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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
4	バーナードハンサム	本田重（船橋）	実6.5	▲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 08/15 大井4R 1着/8頭 04/17 大井2R 3着/11頭+0.3秒 12/02 大井5R 1着/10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 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 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
5	ジャスティンレビン推奨	吉井章（大井）	実8.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
6	ユーロハートビート差し	ゴンサ（船橋）	実76.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 大井1R 7着/10頭+0.7秒 03/13 大井1R 6着/6頭+2.3秒 02/20 大井3R 8着/14頭+1.9秒 01/15 大井8R 4着/7頭+1.8秒 12/26 大井9R 9着/10頭+3.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
7	コスモスフレイバー	西啓太（大井）	実1.3	◎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 07/23 大井4R 1着/3頭 10/23 大井3R 1着/5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 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 51.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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

コスモスフレイバー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.3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

○1ドゥーニ

5.0倍

EV -9%

▲4バーナードハンサム

6.5倍

EV +1%

出走馬全7頭

◎7

コスモスフレイバー

西啓太（大井）

1.3倍

-32%

›

○1

ドゥーニ

野畑凌（川崎）

5.0倍

-9%

›

▲4

バーナードハンサム

本田重（船橋）

6.5倍

+1%

›

△5

ジャスティンレビン

吉井章（大井）

8.7倍

-14%

›

△3

タリスマンチャント

木澤奨（大井）

68.9倍

+88%

›

△6

ユーロハートビート

ゴンサ（船橋）

76.4倍

+18%

›

▽2

フラワーキングエス

中村尚（大井）

169.1倍

-12%

›

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 5 ジャスティンレビン ¥1,400 実8.7倍期待値 -15% 不的中4着単勝 8.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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