大井 1R 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

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実11.3	B× A△勝率9% EV+5% 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 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3秒 04/13 大井10R 12着/13頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 22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 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +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	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実31.1	B○ A▽勝率5% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +672% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。
3	ミンナノブンモ追込推奨	達城龍（大井）	実15.5	B× A△勝率11% EV+63% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4秒 04/15 大井2R 5着/13頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19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 0.0% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 +63% ※ 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	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実82.9	B▽ A▽勝率3% EV+158% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0秒 02/19 大井2R 8着/13頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.1% / 期待値 +158% ※ 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	プレミアリッチ	小野俊（大井）	実124.4	B× A▽勝率0% EV-39% 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 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0秒 04/27 大井9R 11着/13頭+3.8秒 04/16 大井12R 10着/10頭+12.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 22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 0.5% / 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。
6	テンポルバート先行	西啓太（大井）	実8.5	B△ A▲勝率14% EV+17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20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 5.9% (オッズ暗示: 11.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 期待値 +18% ※ 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	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実1.7	B🌟◎ A×勝率21% EV-64% 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20走で勝率5%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2秒 01/13 大井1R 5着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.6% / 期待値 -65% ※ 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	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実31.1	B△ A▽勝率5% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ▽ 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) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 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。
9	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実5.7	B× A○勝率14% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6秒 02/25 浦和1R 4着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20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 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -20% ※ 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	オルチャタ追込	石川駿（大井）	実248.8	B× A▽勝率1% EV+41% 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 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8秒 04/27 大井9R 10着/13頭+3.7秒 04/13 大井12R 12着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22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 +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。
11	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実35.5	B× A▽勝率5% EV+72% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14頭+1.5秒 02/17 大井2R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +72% ※ 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	アイアムイブシギン逃げ	西優哉（大井）	実12.4	B△ A△勝率8% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2秒 03/24 大井1R 5着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 -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。
13	スマートシエラ逃げ	吉井章（大井）	実82.9	B▲ A▽勝率3% EV+171% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2秒 10/31 名古屋10R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +455% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 +172% ※ 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	エルモッソペンドロ自在	東原悠（大井）	実82.9	B× A▽勝率2% EV+52% 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 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2秒 11/10 大井3R 7着/13頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 22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 1.8% / 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。

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 ×

フィリピーヌ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽2パンオショコラ

31.1倍

EV +672%

▲A:▽13スマートシエラ

82.9倍

EV +455%

出走馬全14頭

◎A:×7

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

1.7倍

-15%

›

○A:▽2

パンオショコラ

中村尚（大井）

31.1倍

+672%

›

▲A:▽13

スマートシエラ

吉井章（大井）

82.9倍

+455%

›

△A:△12

アイアムイブシギン

西優哉（大井）

12.4倍

-21%

›

△A:▲6

テンポルバート

西啓太（大井）

8.5倍

-49%

›

△A:▽8

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

31.1倍

+83%

›

▽A:▽4

マキズシトイナ

杉山海（大井）

82.9倍

-47%

›

×A:○9

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

5.7倍

-98%

›

×A:△3

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

15.5倍

-99%

›

×A:▽11

ゴッドモード

谷内貫（大井）

35.5倍

-98%

›

×A:△1

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

11.3倍

-99%

›

×A:▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

82.9倍

-99%

›

×A:▽5

プレミアリッチ

小野俊（大井）

124.4倍

-99%

›

×A:▽10

オルチャタ

石川駿（大井）

248.8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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 ミンナノブンモ実15.5倍期待値 -99%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 12着/14頭+3.3秒 04/13 大井10R 12着/13頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ミンナノブンモ追込推奨	達城龍（大井）	実15.5	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4秒 04/15 大井2R 5着/13頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
4	マキズシトイナ自在	杉山海（大井）	実82.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井1R 6着/8頭+1.4秒 04/16 大井1R 7着/14頭+2.5秒 03/26 大井1R 5着/13頭+1.7秒 03/12 大井1R 4着/12頭+1.0秒 02/19 大井2R 8着/13頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	プレミアリッチ	小野俊（大井）	実124.4	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0秒 04/27 大井9R 11着/13頭+3.8秒 04/16 大井12R 10着/10頭+12.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	テンポルバート先行	西啓太（大井）	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20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 13.9% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
7	フィリピーヌ逃げ	矢野貴（大井）	実1.7	×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（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/26 大井2R 9着/13頭+1.6秒 03/11 大井1R 2着/14頭+0.2秒 02/18 大井2R 2着/13頭+0.3秒 01/28 大井2R 3着/14頭+0.2秒 01/13 大井1R 5着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ジャスミンカーラ自在	藤本現（大井）	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井1R 3着/14頭+0.0秒 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ▽ 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) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
9	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 4着/10頭+0.4秒 03/17 浦和2R 10着/12頭+2.6秒 02/25 浦和1R 4着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (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。
10	オルチャタ追込	石川駿（大井）	実248.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8秒 04/27 大井9R 10着/13頭+3.7秒 04/13 大井12R 12着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (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。
11	ゴッドモード追込	谷内貫（大井）	実35.5	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/28 大井1R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井1R 11着/14頭+1.6秒 03/24 大井1R 11着/13頭+1.7秒 03/10 大井1R 11着/14頭+1.5秒 02/17 大井2R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
12	アイアムイブシギン逃げ	西優哉（大井）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/11 大井1R 6着/14頭 05/20 大井2R 3着/11頭+0.0秒 04/30 大井1R 4着/14頭+1.7秒 04/15 大井1R 2着/14頭+0.2秒 03/24 大井1R 5着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
13	スマートシエラ逃げ	吉井章（大井）	実82.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/09 大井10R 11着/13頭+4.7秒 02/17 大井5R 8着/14頭+1.3秒 01/12 大井8R 5着/13頭+1.5秒 12/31 大井1R 3着/11頭+0.2秒 10/31 名古屋10R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
14	エルモッソペンドロ自在	東原悠（大井）	実82.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/30 大井4R 6着/10頭+2.0秒 06/08 大井8R 9着/12頭+0.0秒 05/18 大井6R 9着/14頭+2.1秒 04/27 大井8R 13着/14頭+4.2秒 11/10 大井3R 7着/13頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フィリピーヌ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9スモモモモモモモモ

5.7倍

EV -20%

▲6テンポルバート

8.5倍

EV +17%

出走馬全14頭

×7

フィリピーヌ

矢野貴（大井）

1.7倍

-64%

›

○9

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

5.7倍

-20%

›

▲6

テンポルバート

西啓太（大井）

8.5倍

+17%

›

△3

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

15.5倍

+63%

›

△1

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

11.3倍

+5%

›

△12

アイアムイブシギン

西優哉（大井）

12.4倍

-3%

›

▽11

ゴッドモード

谷内貫（大井）

35.5倍

+72%

›

▽2

パンオショコラ

中村尚（大井）

31.1倍

+50%

›

▽8

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

31.1倍

+48%

›

▽13

スマートシエラ

吉井章（大井）

82.9倍

+171%

›

▽4

マキズシトイナ

杉山海（大井）

82.9倍

+158%

›

▽14

エルモッソペンドロ

東原悠（大井）

82.9倍

+52%

›

▽10

オルチャタ

石川駿（大井）

248.8倍

+41%

›

▽5

プレミアリッチ

小野俊（大井）

124.4倍

-39%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 ミンナノブンモ実15.5倍期待値 +63%

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。