大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーキングザゴッド	笹川翼（大井）	実4.2	B▲ A○勝率13% EV-45% 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75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/04 大井12R 4着/15頭+0.7秒 07/22 大井10R 1着/9頭勝利 07/02 大井5R 1着/16頭 06/08 大井5R 1着/12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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.0% / 期待値 -45% ※ 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	ミライヘノヒーロー逃げ	和田譲（大井）	実27.9	B× A▽勝率2% EV-45% 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／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/30 大井4R 5着/11頭+2.3秒 12/04 大井11R 15着/16頭+2.9秒 11/14 大井4R 1着/9頭勝利 10/22 大井4R 1着/12頭勝利 ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 262日休養明け × 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: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 -45% ※ 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	ブラックタロー推奨	西啓太（大井）	実10.2	B○ A▲勝率11% EV+9% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率33% × オッズ10.2倍で期待値+238%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 3 ◎ 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) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.2% (オッズ暗示: 9.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 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。
4	ヴァルチャースター逃げ	吉井章（大井）	実1.6	B◎ A◎勝率59% EV-5% 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（当競馬場6走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 大井10R 1着/11頭勝利 04/14 大井8R 1着/10頭勝利 03/25 大井4R 1着/12頭勝利 02/18 大井3R 1着/14頭勝利 01/26 大井6R 1着/12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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 100% (得意) ◎ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 65.1% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 59.2% / 期待値 -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。
5	ハーレムシャフル先行	本田重（船橋）	実19.0	B△ A△勝率3% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井10R 13着/16頭 04/27 大井11R 15着/16頭+3.9秒 03/27 大井8R 1着/11頭勝利 03/11 大井9R 1着/11頭勝利 02/20 大井8R 1着/13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 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 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 6位 / 勝率 3.2% / 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。
6	ビッティンキバラ差し	谷内貫（大井）	実87.2	B× A▽勝率1% EV-37% 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8R 4着/6頭+1.7秒 08/16 大井7R 8着/11頭+1.8秒 07/24 大井12R 8着/9頭+1.2秒 07/02 大井7R 7着/11頭 06/10 大井7R 10着/11頭+0.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 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 9位 / 勝率 0.7% / 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。
7	ルーシーノワール逃げ	木澤奨（大井）	実11.0	B△ A△勝率5% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/16 大井7R 4着/11頭+1.4秒 07/01 大井8R 3着/14頭 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1秒 01/12 大井10R 4着/11頭+1.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 -49% ※ 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	クインズアトリア先行	達城龍（大井）	実11.6	B△ A△勝率5% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/02 大井10R 2着/13頭+0.5秒 08/14 大井8R 12着/16頭+2.0秒 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.8% / 期待値 -44% ※ 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	ヴァンビー逃げ	安藤洋（大井）	実39.6	B× A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/04 大井8R 5着/6頭+1.8秒 08/16 大井7R 6着/11頭+1.6秒 07/24 大井10R 12着/14頭+3.0秒 07/02 大井7R 4着/11頭 06/10 大井7R 9着/11頭+1.0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戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -41% ※ 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	カヴァス	横川怜（大井）	実203.7	B× A▽勝率0% EV-49% 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 8着/10頭+2.4秒 08/14 大井8R 16着/16頭+3.0秒 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭
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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 72走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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 10位 / 勝率 0.2% / 期待値 -50% ※ 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 ◎

ヴァルチャースター

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3ブラックタロー

10.2倍

EV +238%

▲A:○1トーキングザゴッド

4.2倍

EV -95%

出走馬全10頭

◎A:◎4

ヴァルチャースター

吉井章（大井）

1.6倍

+4%

›

○A:▲3

ブラックタロー

西啓太（大井）

10.2倍

+238%

›

▲A:○1

トーキングザゴッド

笹川翼（大井）

4.2倍

-95%

›

△A:△7

ルーシーノワール

木澤奨（大井）

11.0倍

-95%

›

△A:△8

クインズアトリア

達城龍（大井）

11.6倍

-99%

›

△A:△5

ハーレムシャフル

本田重（船橋）

19.0倍

-98%

›

×A:▽2

ミライヘノヒーロー

和田譲（大井）

27.9倍

-97%

›

×A:▽9

ヴァンビー

安藤洋（大井）

39.6倍

-96%

›

×A:▽6

ビッティンキバラ

谷内貫（大井）

87.2倍

-99%

›

×A:▽10

カヴァス

横川怜（大井）

203.7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 3 ブラックタロー ¥600 実10.2倍期待値 +239% 不的中2着単勝 10.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーキングザゴッド	笹川翼（大井）	実4.2	○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75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/04 大井12R 4着/15頭+0.7秒 07/22 大井10R 1着/9頭勝利 07/02 大井5R 1着/16頭 06/08 大井5R 1着/12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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
2	ミライヘノヒーロー逃げ	和田譲（大井）	実27.9	▽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／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/30 大井4R 5着/11頭+2.3秒 12/04 大井11R 15着/16頭+2.9秒 11/14 大井4R 1着/9頭勝利 10/22 大井4R 1着/12頭勝利 ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 262日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ブラックタロー推奨	西啓太（大井）	実10.2	▲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 3 ◎ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
4	ヴァルチャースター逃げ	吉井章（大井）	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（当競馬場6走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 大井10R 1着/11頭勝利 04/14 大井8R 1着/10頭勝利 03/25 大井4R 1着/12頭勝利 02/18 大井3R 1着/14頭勝利 01/26 大井6R 1着/12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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 100% (得意) ◎ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 59.2% (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。
5	ハーレムシャフル先行	本田重（船橋）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率45%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井10R 13着/16頭 04/27 大井11R 15着/16頭+3.9秒 03/27 大井8R 1着/11頭勝利 03/11 大井9R 1着/11頭勝利 02/20 大井8R 1着/13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 11走で勝率 45% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 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 3.2% (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。
6	ビッティンキバラ差し	谷内貫（大井）	実87.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 大井8R 4着/6頭+1.7秒 08/16 大井7R 8着/11頭+1.8秒 07/24 大井12R 8着/9頭+1.2秒 07/02 大井7R 7着/11頭 06/10 大井7R 10着/11頭+0.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	ルーシーノワール逃げ	木澤奨（大井）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/16 大井7R 4着/11頭+1.4秒 07/01 大井8R 3着/14頭 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1秒 01/12 大井10R 4着/11頭+1.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
8	クインズアトリア先行	達城龍（大井）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/02 大井10R 2着/13頭+0.5秒 08/14 大井8R 12着/16頭+2.0秒 03/13 大井8R 8着/10頭+1.3秒 02/17 大井10R 8着/13頭+0.8秒 01/30 大井9R 7着/11頭+1.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
9	ヴァンビー逃げ	安藤洋（大井）	実39.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/04 大井8R 5着/6頭+1.8秒 08/16 大井7R 6着/11頭+1.6秒 07/24 大井10R 12着/14頭+3.0秒 07/02 大井7R 4着/11頭 06/10 大井7R 9着/11頭+1.0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戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
10	カヴァス	横川怜（大井）	実203.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 09/03 大井12R 8着/10頭+2.4秒 08/14 大井8R 16着/16頭+3.0秒 07/24 大井10R 13着/14頭+3.3秒 06/30 大井7R 10着/11頭 06/10 大井9R 14着/14頭
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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 72走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ヴァルチャースター

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

1.6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

○1トーキングザゴッド

4.2倍

EV -45%

▲3ブラックタロー

10.2倍

EV +9%

出走馬全10頭

◎4

ヴァルチャースター

吉井章（大井）

1.6倍

-5%

›

○1

トーキングザゴッド

笹川翼（大井）

4.2倍

-45%

›

▲3

ブラックタロー

西啓太（大井）

10.2倍

+9%

›

△8

クインズアトリア

達城龍（大井）

11.6倍

-44%

›

△7

ルーシーノワール

木澤奨（大井）

11.0倍

-49%

›

△5

ハーレムシャフル

本田重（船橋）

19.0倍

-38%

›

▽2

ミライヘノヒーロー

和田譲（大井）

27.9倍

-45%

›

▽9

ヴァンビー

安藤洋（大井）

39.6倍

-41%

›

▽6

ビッティンキバラ

谷内貫（大井）

87.2倍

-37%

›

▽10

カヴァス

横川怜（大井）

203.7倍

-49%

›

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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 ブラックタロー ¥600 実10.2倍期待値 +10% 不的中2着単勝 10.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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