大井 3R 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

3R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボビー自在	藤本現（大井）	実30.6	B× A▽勝率3% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井3R 4着/13頭+0.5秒 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
2	ガーリッシュ	矢野貴（大井）	実3.5	B◎ A○勝率19% EV-32% 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50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/14 大井2R 1着/16頭勝利 07/22 大井4R 2着/3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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.2% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.3% / 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。
3	ナポレオンバディ	野畑凌（川崎）	実109.8	B× A▽勝率1% EV+40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井4R 6着/8頭 07/22 大井10R 8着/9頭+2.2秒 07/03 大井5R 7着/11頭 06/12 大井2R 11着/11頭+0.0秒 05/19 大井10R 11着/13頭+2.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
4	ワイドポティロン	本田重（船橋）	実2.7	B○ A◎勝率38% EV+1% 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 09/02 大井2R 1着/16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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.4% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.7% / 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。
5	ナムラソラン	西優哉（大井）	実5.7	B× A△勝率6% EV-64% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 09/02 大井2R 2着/16頭+0.0秒 08/14 大井2R 5着/16頭+1.6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戦の調子平均 3.5着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -64% ※ 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	サイゴニアイハカツ	和田譲（大井）	実19.2	B△ A△勝率6% EV+22% 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／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/12 大井3R 12着/12頭 05/22 大井2R 2着/15頭 12/24 大井2R 1着/12頭勝利 12/01 大井4R 4着/10頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4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 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 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。
7	ブイスリー逃げ	西啓太（大井）	実55.7	B× A▽勝率1% EV-30% 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3R 12着/13頭+2.2秒 08/15 大井7R 12着/16頭+2.1秒 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ▽ 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) -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 1.3% / 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。
8	ドレヴィーナス追込	安藤洋（大井）	実57.1	B× A▽勝率2% EV+13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 大井6R 3着/15頭+0.4秒 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0秒 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 06/11 大井5R 10着/14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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 +14% ※ 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	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実232.3	B× A▽勝率1% EV+43% 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3R 8着/13頭+2.0秒 08/15 大井7R 13着/16頭+2.1秒 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
10	ワイルドノブクン自在	中山遥（浦和）	実32.4	B△ A▽勝率3% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/22 大井4R 3着/16頭 05/01 大井2R 5着/13頭+0.7秒 04/17 大井6R 6着/12頭+2.2秒 03/27 大井2R 7着/12頭+1.9秒 03/13 大井7R 8着/10頭+2.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119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 0.4% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
11	サヴォア	櫻井光（川崎）	実250.8	B× A▽勝率0% EV+10% 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3R 7着/13頭+2.0秒 08/15 大井6R 11着/13頭+3.2秒 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16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戦の調子平均 9.0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 9% ○ 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 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 +10% ※ 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	トキオゴリン	谷内貫（大井）	実34.1	B× A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 09/03 大井6R 2着/15頭+0.1秒 08/13 大井5R 3着/14頭+0.4秒 07/22 大井4R 3着/3頭 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 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 15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 0.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
13	フィールドアピール逃げ	御神訓（大井）	実5.7	B▲ A▲勝率11% EV-37% 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0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/04 大井6R 4着/12頭+1.1秒 08/14 大井2R 2着/16頭+0.5秒 01/30 大井3R 4着/8頭+1.8秒 01/14 大井5R 2着/11頭+1.8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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -37% ※ 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。
14	ベラジオスピード自在	笹川翼（大井）	実17.9	B△ A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/17 大井3R 4着/14頭+0.5秒 03/24 大井4R 1着/11頭勝利 03/09 大井5R 2着/11頭+0.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 +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 ○

ガーリッシュ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4ワイドポティロン

2.7倍

EV +6%

▲A:▲13フィールドアピール

5.7倍

EV -46%

出走馬全14頭

◎A:○2

ガーリッシュ

矢野貴（大井）

3.5倍

+65%

›

○A:◎4

ワイドポティロン

本田重（船橋）

2.7倍

+6%

›

▲A:▲13

フィールドアピール

御神訓（大井）

5.7倍

-46%

›

△A:△14

ベラジオスピード

笹川翼（大井）

17.9倍

-76%

›

△A:△6

サイゴニアイハカツ

和田譲（大井）

19.2倍

-75%

›

△A:▽10

ワイルドノブクン

中山遥（浦和）

32.4倍

-86%

›

×A:△5

ナムラソラン

西優哉（大井）

5.7倍

-98%

›

×A:▽1

ボビー

藤本現（大井）

30.6倍

-93%

›

×A:▽12

トキオゴリン

谷内貫（大井）

34.1倍

-92%

›

×A:▽8

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

57.1倍

-88%

›

×A:▽3

ナポレオンバディ

野畑凌（川崎）

109.8倍

-77%

›

×A:▽7

ブイスリー

西啓太（大井）

55.7倍

-99%

›

×A:▽9

タイセイディエティ

千田洋（大井）

232.3倍

-99%

›

×A:▽11

サヴォア

櫻井光（川崎）

250.8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

3R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボビー自在	藤本現（大井）	実30.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井3R 4着/13頭+0.5秒 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) +2% (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。
2	ガーリッシュ	矢野貴（大井）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/14 大井2R 1着/16頭勝利 07/22 大井4R 2着/3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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 19.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	ナポレオンバディ	野畑凌（川崎）	実109.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井4R 6着/8頭 07/22 大井10R 8着/9頭+2.2秒 07/03 大井5R 7着/11頭 06/12 大井2R 11着/11頭+0.0秒 05/19 大井10R 11着/13頭+2.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	ワイドポティロン	本田重（船橋）	実2.7	◎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2R 1着/16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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.7% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
5	ナムラソラン	西優哉（大井）	実5.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 09/02 大井2R 2着/16頭+0.0秒 08/14 大井2R 5着/16頭+1.6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戦の調子平均 3.5着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	サイゴニアイハカツ	和田譲（大井）	実19.2	△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／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/12 大井3R 12着/12頭 05/22 大井2R 2着/15頭 12/24 大井2R 1着/12頭勝利 12/01 大井4R 4着/10頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4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 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	ブイスリー逃げ	西啓太（大井）	実55.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 大井3R 12着/13頭+2.2秒 08/15 大井7R 12着/16頭+2.1秒 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ▽ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
8	ドレヴィーナス追込	安藤洋（大井）	実57.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 大井6R 3着/15頭+0.4秒 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0秒 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 06/11 大井5R 10着/14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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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。
9	タイセイディエティ	千田洋（大井）	実232.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井3R 8着/13頭+2.0秒 08/15 大井7R 13着/16頭+2.1秒 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	ワイルドノブクン自在	中山遥（浦和）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/22 大井4R 3着/16頭 05/01 大井2R 5着/13頭+0.7秒 04/17 大井6R 6着/12頭+2.2秒 03/27 大井2R 7着/12頭+1.9秒 03/13 大井7R 8着/10頭+2.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
11	サヴォア	櫻井光（川崎）	実250.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 大井3R 7着/13頭+2.0秒 08/15 大井6R 11着/13頭+3.2秒 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16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戦の調子平均 9.0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 9% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
12	トキオゴリン	谷内貫（大井）	実34.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 09/03 大井6R 2着/15頭+0.1秒 08/13 大井5R 3着/14頭+0.4秒 07/22 大井4R 3着/3頭 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 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 15日の間隔 (理想的) × 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: 2.9%) ※ 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	フィールドアピール逃げ	御神訓（大井）	実5.7	▲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0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/04 大井6R 4着/12頭+1.1秒 08/14 大井2R 2着/16頭+0.5秒 01/30 大井3R 4着/8頭+1.8秒 01/14 大井5R 2着/11頭+1.8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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (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。
14	ベラジオスピード自在	笹川翼（大井）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/17 大井3R 4着/14頭+0.5秒 03/24 大井4R 1着/11頭勝利 03/09 大井5R 2着/11頭+0.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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

ワイドポティロン

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ガーリッシュ

3.5倍

EV -32%

▲13フィールドアピール

5.7倍

EV -37%

出走馬全14頭

◎4

ワイドポティロン

本田重（船橋）

2.7倍

+1%

›

○2

ガーリッシュ

矢野貴（大井）

3.5倍

-32%

›

▲13

フィールドアピール

御神訓（大井）

5.7倍

-37%

›

△6

サイゴニアイハカツ

和田譲（大井）

19.2倍

+22%

›

△5

ナムラソラン

西優哉（大井）

5.7倍

-64%

›

△14

ベラジオスピード

笹川翼（大井）

17.9倍

+4%

›

▽1

ボビー

藤本現（大井）

30.6倍

+2%

›

▽10

ワイルドノブクン

中山遥（浦和）

32.4倍

›

▽8

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

57.1倍

+13%

›

▽12

トキオゴリン

谷内貫（大井）

34.1倍

-45%

›

▽3

ナポレオンバディ

野畑凌（川崎）

109.8倍

+40%

›

▽7

ブイスリー

西啓太（大井）

55.7倍

-30%

›

▽9

タイセイディエティ

千田洋（大井）

232.3倍

+43%

›

▽11

サヴォア

櫻井光（川崎）

250.8倍

+10%

›

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