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 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツレーヴ逃げ	西啓太（大井）	推定—	B◎ A○勝率16% EV-72% 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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 07/03 大井3R 2着/3頭 03/12 大井3R 1着/9頭勝利 02/17 大井3R 1着/13頭勝利 09/02 大井4R 3着/7頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.5% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.5% / 期待値 -73% ※ 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	ムサシタルマエ追込	本田重（船橋）	推定—	B△ A△勝率10% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井1R 7着/9頭+1.9秒 03/11 大井3R 1着/12頭勝利
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 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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 0.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.6% / 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。
3	グランマローネ逃げ	藤本現（大井）	推定—	B○ A▲勝率14% EV-70% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 06/12 大井2R 2着/11頭 04/30 大井3R 1着/10頭勝利 12/01 大井2R 1着/14頭勝利 11/11 大井3R 5着/8頭+2.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 24.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -71% ※ 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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	推定—	B× A×勝率8% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14頭 04/30 大井12R 5着/14頭+0.7秒 04/15 大井7R 10着/12頭+2.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 8.0% / 期待値 -85% ※ 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	グレイテストワーク逃げ	吉原寛（金沢）	推定—	B△ A△勝率11% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯5走で勝率40%）
前5走 07/01 大井8R 6着/14頭 11/14 大井10R 4着/14頭+0.8秒 10/07 大井9R 3着/9頭+0.3秒 09/05 大井10R 4着/12頭+0.9秒 06/13 大井12R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 期待値 -79% ※ 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	ノベンバーステップ先行	岡村健（船橋）	推定—	B△ A△勝率10% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井7R 6着/11頭 05/19 大井7R 4着/10頭+0.4秒 04/29 大井8R 3着/13頭+0.6秒 04/02 船橋8R 8着/10頭+1.7秒 03/11 船橋8R 7着/12頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.2% / 期待値 -79% ※ 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	ハイケンス	野畑凌（川崎）	推定—	B▲ A×勝率17% EV-65% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/30 大井7R 2着/11頭+1.0秒 03/02 317R 1着/10頭 02/18 312R 1着/11頭 02/11 318R 5着/10頭 01/28 318R 3着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.9% / 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	バズッチ自在	吉井章（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-93% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1秒 12/01 大井11R 8着/14頭+2.1秒 11/10 大井12R 13着/13頭+3.3秒 10/20 大井11R 4着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ▽ 前走実績前走 14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) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.6% / 期待値 -93% ※ 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	ハイアップグレード差し	町田直（川崎）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0秒 04/17 大井10R 12着/13頭+2.6秒 11/11 園田9R 4着/10頭+0.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10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 3.1% / 期待値 -93% ※ 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	ラバテラリュージュ追込	西優哉（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/02 大井12R 7着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 2着/10頭+0.1秒 04/29 大井8R 8着/13頭+1.5秒 04/15 大井7R 7着/12頭+1.8秒 03/12 大井12R 10着/14頭+1.9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 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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 8位 / 勝率 4.0% / 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。
11	サイレントブラック追込	鷹見陸（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 3着/12頭+0.1秒 12/26 大井7R 6着/9頭+1.9秒 12/04 大井10R 2着/11頭+0.6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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15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 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 -93% ※ 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 ○

タイセツレーヴ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3グランマローネ

—

EV —

▲A:×7ハイケンス

—

EV —

出走馬全11頭

◎A:○1

タイセツレーヴ

西啓太（大井）

—

›

○A:▲3

グランマローネ

藤本現（大井）

—

›

▲A:×7

ハイケンス

野畑凌（川崎）

—

›

△A:△5

グレイテストワーク

吉原寛（金沢）

—

›

△A:△6

ノベンバーステップ

岡村健（船橋）

—

›

△A:△2

ムサシタルマエ

本田重（船橋）

—

›

×A:×4

リケアミネオラ

千田洋（大井）

—

›

×A:×8

バズッチ

吉井章（大井）

—

›

×A:×10

ラバテラリュージュ

西優哉（大井）

—

›

×A:×9

ハイアップグレード

町田直（川崎）

—

›

×A:×11

サイレントブラック

鷹見陸（大井）

—

›

💡 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

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

8R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツレーヴ逃げ	西啓太（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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 07/03 大井3R 2着/3頭 03/12 大井3R 1着/9頭勝利 02/17 大井3R 1着/13頭勝利 09/02 大井4R 3着/7頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% ※ 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。
2	ムサシタルマエ追込	本田重（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/03 大井4R 6着/8頭+2.0秒 06/12 大井2R 1着/11頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井1R 7着/9頭+1.9秒 03/11 大井3R 1着/12頭勝利
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 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
3	グランマローネ逃げ	藤本現（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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 06/12 大井2R 2着/11頭 04/30 大井3R 1着/10頭勝利 12/01 大井2R 1着/14頭勝利 11/11 大井3R 5着/8頭+2.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% ※ 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	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 07/02 大井12R 3着/14頭 06/08 大井6R 8着/9頭 05/21 大井5R 11着/14頭 04/30 大井12R 5着/14頭+0.7秒 04/15 大井7R 10着/12頭+2.7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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
5	グレイテストワーク逃げ	吉原寛（金沢）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯5走で勝率40%）
前5走 07/01 大井8R 6着/14頭 11/14 大井10R 4着/14頭+0.8秒 10/07 大井9R 3着/9頭+0.3秒 09/05 大井10R 4着/12頭+0.9秒 06/13 大井12R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% ※ 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。
6	ノベンバーステップ先行	岡村健（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井7R 6着/11頭 05/19 大井7R 4着/10頭+0.4秒 04/29 大井8R 3着/13頭+0.6秒 04/02 船橋8R 8着/10頭+1.7秒 03/11 船橋8R 7着/12頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% ※ 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。
7	ハイケンス	野畑凌（川崎）	推定—	×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67%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/30 大井7R 2着/11頭+1.0秒 03/02 317R 1着/10頭 02/18 312R 1着/11頭 02/11 318R 5着/10頭 01/28 318R 3着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.9% ※ 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。
8	バズッチ自在	吉井章（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井8R 14着/14頭 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1秒 12/01 大井11R 8着/14頭+2.1秒 11/10 大井12R 13着/13頭+3.3秒 10/20 大井11R 4着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ▽ 前走実績前走 14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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	ハイアップグレード差し	町田直（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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/01 大井6R 10着/10頭 05/21 大井6R 10着/12頭 04/29 大井10R 14着/14頭+3.0秒 04/17 大井10R 12着/13頭+2.6秒 11/11 園田9R 4着/10頭+0.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% ※ 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。
10	ラバテラリュージュ追込	西優哉（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/02 大井12R 7着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 2着/10頭+0.1秒 04/29 大井8R 8着/13頭+1.5秒 04/15 大井7R 7着/12頭+1.8秒 03/12 大井12R 10着/14頭+1.9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 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% ※ 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	サイレントブラック追込	鷹見陸（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は9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12R 15着/15頭+5.0秒 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 3着/12頭+0.1秒 12/26 大井7R 6着/9頭+1.9秒 12/04 大井10R 2着/11頭+0.6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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% ※ 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

ハイケンス

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1タイセツレーヴ

—

EV —

▲3グランマローネ

—

EV —

出走馬全11頭

×7

ハイケンス

野畑凌（川崎）

—

›

○1

タイセツレーヴ

西啓太（大井）

—

›

▲3

グランマローネ

藤本現（大井）

—

›

△5

グレイテストワーク

吉原寛（金沢）

—

›

△6

ノベンバーステップ

岡村健（船橋）

—

›

△2

ムサシタルマエ

本田重（船橋）

—

›

×4

リケアミネオラ

千田洋（大井）

—

›

×10

ラバテラリュージュ

西優哉（大井）

—

›

×8

バズッチ

吉井章（大井）

—

›

×11

サイレントブラック

鷹見陸（大井）

—

›

×9

ハイアップグレード

町田直（川崎）

—

›

💡 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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