大井 4R 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

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドコマンダー	杉山海（大井）	実62.8	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -36% ※ 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	マオノシャイニング	藤田凌（大井）	実22.0	B× A△勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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。
3	モンタナマジック	中山遥（浦和）	実50.9	B× A▽勝率2% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 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。
4	セイシンドラゴン	和田譲（大井）	実18.4	B○ A△勝率5% EV-11% 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26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
5	イノセントワールド	西啓太（大井）	実6.5	B△ A▲勝率10% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 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。
6	ショウナンハーバー	本田重（船橋）	実1.6	B◎ A◎勝率56% EV-10% 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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 87.2% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.7% / 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。
7	ルビーポセイドン	吉井章（大井）	実5.9	B▲ A○勝率15% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 2.1% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.5% / 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。
8	ライズオブチョイス	藤本現（大井）	実50.6	B△ A▽勝率2% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 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	フェアリービリーヴ	千田洋（大井）	実56.0	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -58% ※ 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	トニーブライアン	野畑凌（川崎）	実6.6	B△ A△勝率5% EV-63% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 0.9% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 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。

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 ◎

ショウナンハーバー

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4セイシンドラゴン

18.4倍

EV -9%

▲A:○7ルビーポセイドン

5.9倍

EV -87%

出走馬全10頭

◎A:◎6

ショウナンハーバー

本田重（船橋）

1.6倍

+39%

›

○A:△4

セイシンドラゴン

和田譲（大井）

18.4倍

-9%

›

▲A:○7

ルビーポセイドン

吉井章（大井）

5.9倍

-87%

›

△A:▲5

イノセントワールド

西啓太（大井）

6.5倍

-86%

›

△A:△10

トニーブライアン

野畑凌（川崎）

6.6倍

-94%

›

△A:▽8

ライズオブチョイス

藤本現（大井）

50.6倍

-55%

›

×A:▽3

モンタナマジック

中山遥（浦和）

50.9倍

-55%

›

×A:△2

マオノシャイニング

藤田凌（大井）

22.0倍

-83%

›

×A:×9

フェアリービリーヴ

千田洋（大井）

56.0倍

-92%

›

×A:▽1

グランドコマンダー

杉山海（大井）

62.8倍

-91%

›

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

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランドコマンダー	杉山海（大井）	実62.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	マオノシャイニング	藤田凌（大井）	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
3	モンタナマジック	中山遥（浦和）	実50.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	セイシンドラゴン	和田譲（大井）	実18.4	△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26%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	イノセントワールド	西啓太（大井）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3位 (上位評価) × 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 10.3% (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。
6	ショウナンハーバー	本田重（船橋）	実1.6	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
7	ルビーポセイドン	吉井章（大井）	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
8	ライズオブチョイス	藤本現（大井）	実50.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	フェアリービリーヴ	千田洋（大井）	実56.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	トニーブライアン	野畑凌（川崎）	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ショウナンハーバー

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ルビーポセイドン

5.9倍

EV -14%

▲5イノセントワールド

6.5倍

EV -33%

出走馬全10頭

◎6

ショウナンハーバー

本田重（船橋）

1.6倍

-10%

›

○7

ルビーポセイドン

吉井章（大井）

5.9倍

-14%

›

▲5

イノセントワールド

西啓太（大井）

6.5倍

-33%

›

△10

トニーブライアン

野畑凌（川崎）

6.6倍

-63%

›

△4

セイシンドラゴン

和田譲（大井）

18.4倍

-11%

›

△2

マオノシャイニング

藤田凌（大井）

22.0倍

-23%

›

▽8

ライズオブチョイス

藤本現（大井）

50.6倍

+12%

›

▽3

モンタナマジック

中山遥（浦和）

50.9倍

-10%

›

▽1

グランドコマンダー

杉山海（大井）

62.8倍

-36%

›

×9

フェアリービリーヴ

千田洋（大井）

56.0倍

-58%

›

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