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1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローゼンブルーム	野畑凌（川崎）	推定—	B△ A×勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/02 大井5R 6着/16頭 06/10 大井5R 8着/13頭 05/21 大井3R 5着/16頭+0.0秒 04/28 大井5R 4着/14頭+2.0秒 04/15 大井5R 5着/14頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 期待値 -91% ※ 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	メイクイット推奨	西啓太（大井）	実16.4	B◎ A△勝率10% EV+61% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率66% × オッズ16.4倍で期待値+979%の有力候補（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/29 大井6R 2着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 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 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +979% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 65.8% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 +61% ※ 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	リオマダムレッド	木澤奨（大井）	推定—	B△ A△勝率6% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（160日ぶりの実戦）
前5走 02/12 名古屋10R 6着/11頭+2.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 -87% ※ 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	エレノアクイーン	藤田凌（大井）	実2.9	B▲ A×勝率17% EV-50% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井2R 1着/14頭 03/09 大井5R 5着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23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 0.6% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.1% / 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。
5	ハヤテノシンノスケ	渡邊竜（笠松）	実1.5	B× A○勝率13% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井4R 7着/13頭 06/10 大井5R 5着/13頭 05/21 大井3R 4着/16頭+1.0秒 02/19 大井4R 7着/11頭+2.3秒 01/27 大井6R 3着/11頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 66.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -81% ※ 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	ジーティークィーン逃げ	杉山海（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 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 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16頭 02/17 大井4R 2着/12頭+0.9秒 01/27 大井6R 8着/11頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 21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 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 -92% ※ 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	ゴールデンルチル	櫻井光（川崎）	実32.8	B× A▽勝率4% EV+21% 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 07/02 大井5R 14着/16頭 06/10 大井5R 10着/13頭 05/22 大井2R 14着/15頭+0.0秒 04/14 大井3R 2着/11頭+2.2秒 03/24 大井6R 12着/14頭+3.1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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -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 3.7% / 期待値 +22% ※ 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	フライトナース追込	谷内貫（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-94% 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 02/20 大井2R 12着/12頭+5.2秒 01/29 大井5R 7着/7頭+1.2秒 01/15 大井3R 8着/8頭+5.7秒 12/31 大井3R 10着/10頭+4.3秒 12/03 大井5R 7着/7頭+6.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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 152日休養明け × 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 2.8% / 期待値 -95% ※ 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	ナムラソラン	東原悠（大井）	推定—	B△ A×勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 -91% ※ 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	トキオゴリン	西優哉（大井）	実32.8	B× A▽勝率5% EV+75% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井3R 8着/16頭 04/28 大井5R 11着/14頭+2.8秒 04/14 大井3R 4着/11頭+2.5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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +76% ※ 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	ショーンバローズ	藤本現（大井）	実32.8	B× A▽勝率4% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0秒 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.5% / 期待値 +47% ※ 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	リップスキップ逃げ	和田譲（大井）	実8.2	B× A△勝率7% EV-41% 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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/01 大井3R 6着/11頭 06/10 大井3R 11着/11頭 05/21 大井3R 16着/16頭 04/28 大井5R 12着/14頭+2.9秒 03/24 大井4R 2着/11頭+0.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
13	ファジーエンジェル	石川駿（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3秒 04/14 大井3R 7着/11頭+2.7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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 -91% ※ 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	ガーリッシュ	矢野貴（大井）	推定—	B○ A▲勝率12% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 期待値 -82% ※ 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

B推奨Aモデル △

メイクイット

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

16.4倍

AI期待値

+979%

買い目

¥1,500

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲14ガーリッシュ

—

EV —

▲A:×4エレノアクイーン

2.9倍

EV -98%

出走馬全14頭

◎A:△2

メイクイット

西啓太（大井）

16.4倍

+979%

›

○A:▲14

ガーリッシュ

矢野貴（大井）

—

›

▲A:×4

エレノアクイーン

藤田凌（大井）

2.9倍

-98%

›

△A:×1

ローゼンブルーム

野畑凌（川崎）

—

›

△A:△3

リオマダムレッド

木澤奨（大井）

—

›

△A:×9

ナムラソラン

東原悠（大井）

—

›

×A:×13

ファジーエンジェル

石川駿（大井）

—

›

×A:○5

ハヤテノシンノスケ

渡邊竜（笠松）

1.5倍

-99%

›

×A:△12

リップスキップ

和田譲（大井）

8.2倍

-99%

›

×A:▽10

トキオゴリン

西優哉（大井）

32.8倍

-99%

›

×A:▽11

ショーンバローズ

藤本現（大井）

32.8倍

-99%

›

×A:×6

ジーティークィーン

杉山海（大井）

—

›

×A:×8

フライトナース

谷内貫（大井）

—

›

×A:▽7

ゴールデンルチル

櫻井光（川崎）

32.8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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 メイクイット実16.4倍期待値 +980%

※ 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

4R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:26

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローゼンブルーム	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/02 大井5R 6着/16頭 06/10 大井5R 8着/13頭 05/21 大井3R 5着/16頭+0.0秒 04/28 大井5R 4着/14頭+2.0秒 04/15 大井5R 5着/14頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
2	メイクイット推奨	西啓太（大井）	実16.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/29 大井6R 2着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 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 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
3	リオマダムレッド	木澤奨（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（160日ぶりの実戦）
前5走 02/12 名古屋10R 6着/11頭+2.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 160日休養明け × 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 6.3% ※ 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	エレノアクイーン	藤田凌（大井）	実2.9	×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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井2R 1着/14頭 03/09 大井5R 5着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23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 17.1% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ハヤテノシンノスケ	渡邊竜（笠松）	実1.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井4R 7着/13頭 06/10 大井5R 5着/13頭 05/21 大井3R 4着/16頭+1.0秒 02/19 大井4R 7着/11頭+2.3秒 01/27 大井6R 3着/11頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
6	ジーティークィーン逃げ	杉山海（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/01 大井2R 13着/13頭+8.0秒 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16頭 02/17 大井4R 2着/12頭+0.9秒 01/27 大井6R 8着/11頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 4.3% ※ 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	ゴールデンルチル	櫻井光（川崎）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 14着/16頭 06/10 大井5R 10着/13頭 05/22 大井2R 14着/15頭+0.0秒 04/14 大井3R 2着/11頭+2.2秒 03/24 大井6R 12着/14頭+3.1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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	フライトナース追込	谷内貫（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均9.0着と低調／152日ぶりの実戦）
前5走 02/20 大井2R 12着/12頭+5.2秒 01/29 大井5R 7着/7頭+1.2秒 01/15 大井3R 8着/8頭+5.7秒 12/31 大井3R 10着/10頭+4.3秒 12/03 大井5R 7着/7頭+6.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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 152日休養明け × 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 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。
9	ナムラソラン	東原悠（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% ※ 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。
10	トキオゴリン	西優哉（大井）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井3R 3着/11頭+0.0秒 06/10 大井5R 6着/13頭+0.0秒 05/21 大井3R 8着/16頭 04/28 大井5R 11着/14頭+2.8秒 04/14 大井3R 4着/11頭+2.5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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
11	ショーンバローズ	藤本現（大井）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0秒 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
12	リップスキップ逃げ	和田譲（大井）	実8.2	△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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/01 大井3R 6着/11頭 06/10 大井3R 11着/11頭 05/21 大井3R 16着/16頭 04/28 大井5R 12着/14頭+2.9秒 03/24 大井4R 2着/11頭+0.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 21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 7.1% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
13	ファジーエンジェル	石川駿（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井3R 5着/11頭 06/10 大井5R 9着/13頭 05/20 大井5R 3着/11頭+0.0秒 04/28 大井5R 8着/14頭+2.3秒 04/14 大井3R 7着/11頭+2.7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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 4.3% ※ 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。
14	ガーリッシュ	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エレノアクイーン

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ハヤテノシンノスケ

1.5倍

EV -81%

▲14ガーリッシュ

—

EV —

出走馬全14頭

×4

エレノアクイーン

藤田凌（大井）

2.9倍

-50%

›

○5

ハヤテノシンノスケ

渡邊竜（笠松）

1.5倍

-81%

›

▲14

ガーリッシュ

矢野貴（大井）

—

›

△2

メイクイット

西啓太（大井）

16.4倍

+61%

›

△12

リップスキップ

和田譲（大井）

8.2倍

-41%

›

△3

リオマダムレッド

木澤奨（大井）

—

›

×1

ローゼンブルーム

野畑凌（川崎）

—

›

▽10

トキオゴリン

西優哉（大井）

32.8倍

+75%

›

×9

ナムラソラン

東原悠（大井）

—

›

▽11

ショーンバローズ

藤本現（大井）

32.8倍

+47%

›

×6

ジーティークィーン

杉山海（大井）

—

›

×13

ファジーエンジェル

石川駿（大井）

—

›

▽7

ゴールデンルチル

櫻井光（川崎）

32.8倍

+21%

›

×8

フライトナース

谷内貫（大井）

—

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 メイクイット実16.4倍期待値 +61%

※ 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

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