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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
タリース |
安藤洋（大井） |
実4.7 |
B× A○勝率18% EV-17% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 1.3% (オッズ暗示: 21.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。 |
| 2 |
タワーコンサート |
吉井章（大井） |
実16.1 |
B△ A△勝率8% EV+22% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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 |
イノデジュエル |
矢野貴（大井） |
実4.7 |
B▲ A▲勝率9% EV-57% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 21.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。 |
| 4 |
ダスマパーティ |
田中洸（大井） |
実55.6 |
B× A×勝率1% EV-53% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -53% ※ 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 |
カチャ |
藤本現（大井） |
実28.8 |
B× A×勝率2% EV-50% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -51% ※ 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 |
クルジェムゲーム |
笹川翼（大井） |
実9.2 |
B△ A△勝率8% EV-27% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 10.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -28% ※ 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 |
パープルフォッグ |
西啓太（大井） |
実2.0 |
B🌟◎ A🌟◎勝率47% EV-6% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 71.5% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.7% / 期待値 -7% ※ 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 |
ヤマショウプリンス |
菅原涼（大井） |
実42.9 |
B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) ×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 0.0% (オッズ暗示: 2.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -60% ※ 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 |
シンプウキセキ |
和田譲（大井） |
実18.4 |
B△ A△勝率5% EV-16% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -16% ※ 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 |
ルックライクレイン |
鷹見陸（大井） |
実19.6 |
B○ A▽勝率3% EV-37% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
◎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)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
71.5% (オッズ暗示: 50.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 46.7% / 期待値 -7%
○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)
+67% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 5.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 21.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -58%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 10.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -28%
△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)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 6.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +23%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 5.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -16%
×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
1.3% (オッズ暗示: 21.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.6% / 期待値 -17%
△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)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 3.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -51%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
×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
0.0% (オッズ暗示: 2.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -60%
×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
0.0% (オッズ暗示: 1.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -53%
💡 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。
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AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
タリース |
安藤洋（大井） |
実4.7 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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 |
タワーコンサート |
吉井章（大井） |
実16.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。 |
| 3 |
イノデジュエル |
矢野貴（大井） |
実4.7 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 9.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 4 |
ダスマパーティ |
田中洸（大井） |
実55.6 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 5 |
カチャ |
藤本現（大井） |
実28.8 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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 |
クルジェムゲーム |
笹川翼（大井） |
実9.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。 |
| 7 |
パープルフォッグ |
西啓太（大井） |
実2.0 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。 |
| 8 |
ヤマショウプリンス |
菅原涼（大井） |
実42.9 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 9 |
シンプウキセキ |
和田譲（大井） |
実18.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。 |
| 10 |
ルックライクレイン |
鷹見陸（大井） |
実19.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
◎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)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
46.7% (オッズ暗示: 50.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.6% (オッズ暗示: 21.3%)
×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
9.0% (オッズ暗示: 21.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 10.9%)
△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)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 6.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 5.4%)
△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)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 5.1%)
△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)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 3.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 9位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 2.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.8%)
💡 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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AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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