大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーヌロマネ推奨	本田重（船橋）	実6.3	B○ A○勝率24% EV+51% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／309日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/13 大井12R 1着/12頭勝利 10/21 大井8R 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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 309日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.1% / 期待値 +52% ※ 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	オンリーユーズド逃げ	江里裕（大井）	実68.7	B× A▽勝率1% EV-31% 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7R 5着/8頭+0.7秒 08/14 大井8R 8着/16頭+1.4秒 07/23 大井10R 10着/14頭+4.9秒 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 8位 / 勝率 1.0% / 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	イフウドウドウ差し	西啓太（大井）	実10.4	B△ A▲勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/14 大井6R 3着/11頭+0.4秒 07/21 大井8R 2着/11頭+0.0秒 04/29 大井8R 4着/13頭+0.9秒 04/15 大井7R 4着/12頭+1.3秒 03/26 大井10R 5着/14頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 9.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.0% / 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。
4	ミスタージョン逃げ	吉井章（大井）	実18.6	B▲ A△勝率3% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井5R 1着/14頭 04/30 大井7R 4着/13頭+0.9秒 04/16 大井8R 4着/12頭+0.4秒 07/18 大井9R 1着/12頭勝利 07/04 大井7R 5着/11頭+0.7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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 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。
5	エスピエグル逃げ	野畑凌（川崎）	実65.6	B× A▽勝率2% EV+0% 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 08/16 大井6R 12着/13頭+4.2秒 07/20 大井9R 7着/8頭+0.0秒 05/01 大井3R 1着/9頭勝利 04/13 大井7R 8着/11頭+1.7秒 03/26 大井4R 1着/9頭勝利
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 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% / 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。
6	ピーターセン追込	矢野貴（大井）	実18.8	B△ A△勝率6% EV+17% 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28%）
前5走 08/31 大井9R 10着/11頭+2.0秒 07/20 大井9R 5着/8頭+1.0秒 05/18 大井9R 2着/7頭+0.4秒 04/28 大井3R 1着/14頭勝利 09/05 大井4R 6着/6頭+3.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 +17% ※ 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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実84.6	B× A▽勝率1% EV-33% 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 09/03 大井12R 3着/10頭+0.1秒 08/14 大井6R 5着/11頭+1.0秒 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭
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 4.3着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% △ 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 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 0.8% / 期待値 -34% ※ 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	ヴォイスオブゼウス自在	新原周（川崎）	実100.1	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 08/14 大井6R 9着/11頭+2.0秒 03/27 大井10R 4着/10頭+1.9秒 03/13 大井8R 4着/10頭+0.6秒 02/18 大井8R 9着/14頭+1.5秒 01/16 大井8R 4着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 7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) -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 0.7% / 期待値 -31% ※ 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	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実16.7	B△ A△勝率4% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 09/03 大井12R 2着/10頭+0.0秒 08/16 大井6R 7着/13頭+0.9秒 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利
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 6.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 期待値 -26% ※ 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	アジャイルブラック	安藤洋（大井）	実1.2	B◎ A◎勝率51% EV-38% 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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/01 大井9R 1着/14頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 85.9% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.8% / 期待値 -39% ※ 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 ◎

アジャイルブラック

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ボーヌロマネ

6.3倍

EV -54%

▲A:△4ミスタージョン

18.6倍

EV 0%

出走馬全10頭

◎A:◎10

アジャイルブラック

安藤洋（大井）

1.2倍

+3%

›

○A:○1

ボーヌロマネ

本田重（船橋）

6.3倍

-54%

›

▲A:△4

ミスタージョン

吉井章（大井）

18.6倍

›

△A:△9

クアッズ

石川駿（大井）

16.7倍

-86%

›

△A:▲3

イフウドウドウ

西啓太（大井）

10.4倍

-93%

›

△A:△6

ピーターセン

矢野貴（大井）

18.8倍

-98%

›

×A:▽5

エスピエグル

野畑凌（川崎）

65.6倍

-99%

›

×A:▽2

オンリーユーズド

江里裕（大井）

68.7倍

-99%

›

×A:▽7

リケアミネオラ

千田洋（大井）

84.6倍

-99%

›

×A:▽8

ヴォイスオブゼウス

新原周（川崎）

100.1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

単勝 1 ボーヌロマネ ¥200 実6.3倍期待値 -54% 不的中2着単勝 6.3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。

8R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーヌロマネ推奨	本田重（船橋）	実6.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／309日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/13 大井12R 1着/12頭勝利 10/21 大井8R 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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 309日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	オンリーユーズド逃げ	江里裕（大井）	実68.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井7R 5着/8頭+0.7秒 08/14 大井8R 8着/16頭+1.4秒 07/23 大井10R 10着/14頭+4.9秒 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	イフウドウドウ差し	西啓太（大井）	実10.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/14 大井6R 3着/11頭+0.4秒 07/21 大井8R 2着/11頭+0.0秒 04/29 大井8R 4着/13頭+0.9秒 04/15 大井7R 4着/12頭+1.3秒 03/26 大井10R 5着/14頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
4	ミスタージョン逃げ	吉井章（大井）	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井5R 1着/14頭 04/30 大井7R 4着/13頭+0.9秒 04/16 大井8R 4着/12頭+0.4秒 07/18 大井9R 1着/12頭勝利 07/04 大井7R 5着/11頭+0.7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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120日休養明け × 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 3.4% (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	エスピエグル逃げ	野畑凌（川崎）	実65.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井6R 12着/13頭+4.2秒 07/20 大井9R 7着/8頭+0.0秒 05/01 大井3R 1着/9頭勝利 04/13 大井7R 8着/11頭+1.7秒 03/26 大井4R 1着/9頭勝利
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 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) 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。
6	ピーターセン追込	矢野貴（大井）	実18.8	△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28%）
前5走 08/31 大井9R 10着/11頭+2.0秒 07/20 大井9R 5着/8頭+1.0秒 05/18 大井9R 2着/7頭+0.4秒 04/28 大井3R 1着/14頭勝利 09/05 大井4R 6着/6頭+3.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 09/03 大井12R 3着/10頭+0.1秒 08/14 大井6R 5着/11頭+1.0秒 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭
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 4.3着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 40走で勝率 8% △ 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 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
8	ヴォイスオブゼウス自在	新原周（川崎）	実100.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7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 08/14 大井6R 9着/11頭+2.0秒 03/27 大井10R 4着/10頭+1.9秒 03/13 大井8R 4着/10頭+0.6秒 02/18 大井8R 9着/14頭+1.5秒 01/16 大井8R 4着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 7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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 09/03 大井12R 2着/10頭+0.0秒 08/16 大井6R 7着/13頭+0.9秒 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10頭 05/18 大井8R 1着/13頭勝利
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 6.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	アジャイルブラック	安藤洋（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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/01 大井9R 1着/14頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

アジャイルブラック

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ボーヌロマネ

6.3倍

EV +51%

▲3イフウドウドウ

10.4倍

EV -27%

出走馬全10頭

◎10

アジャイルブラック

安藤洋（大井）

1.2倍

-38%

›

○1

ボーヌロマネ

本田重（船橋）

6.3倍

+51%

›

▲3

イフウドウドウ

西啓太（大井）

10.4倍

-27%

›

△6

ピーターセン

矢野貴（大井）

18.8倍

+17%

›

△9

クアッズ

石川駿（大井）

16.7倍

-26%

›

△4

ミスタージョン

吉井章（大井）

18.6倍

-36%

›

▽5

エスピエグル

野畑凌（川崎）

65.6倍

+0%

›

▽2

オンリーユーズド

江里裕（大井）

68.7倍

-31%

›

▽7

リケアミネオラ

千田洋（大井）

84.6倍

-33%

›

▽8

ヴォイスオブゼウス

新原周（川崎）

100.1倍

-30%

›

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。

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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 1 ボーヌロマネ ¥200 実6.3倍期待値 +52% 不的中2着単勝 6.3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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