大井 10R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
スタールビーピアス 追込 |
和田譲（大井） |
実6.6 |
B× A△勝率8% EV-46% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 15.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 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。 |
| 2 |
ライドハイ 差し |
藤田凌（大井） |
実1.6 |
B× A○勝率18% EV-70% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.2% (オッズ暗示: 62.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -70% ※ 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 |
ナポレオンバディ 追込 |
吉原寛（金沢） |
実10.0 |
B× A▽勝率7% EV-25% 詳細▼ |
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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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 10.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.4% / 期待値 -26% ※ 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 |
トーキングザゴッド 推奨 |
笹川翼（大井） |
実5.0 |
B🌟◎ A◎勝率29% EV+43% 詳細▼ |
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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) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.2% (オッズ暗示: 20.0%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.8% / 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。 |
| 5 |
トコシエノヒトミ |
野畑凌（川崎） |
実10.0 |
B△ A×勝率3% EV-65% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.4% (オッズ暗示: 10.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 期待値 -66% ※ 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 |
マッシブショット |
小林脩（JRA） |
実20.0 |
B○ A▽勝率6% EV+20% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.0% / 期待値 +21% ※ 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 |
オロールシェール 逃げ |
鷹見陸（大井） |
推定— |
B△ A▲勝率10% EV-82% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3位 / 勝率 10.2% / 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。 |
| 8 |
ジューンアカデミー 先行 |
安藤洋（大井） |
推定— |
B△ A△勝率9% EV-85% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (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 8.6% / 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。 |
| 9 |
トゥモローズウェイ 推奨 |
中山遥（浦和） |
実20.0 |
B▲ A△勝率9% EV+78% 詳細▼ |
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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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +78% ※ 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9頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+356% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
91.2% (オッズ暗示: 20.0%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 28.8% / 期待値 +44%
○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)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.9% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 6.0% / 期待値 +21%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 5.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +78%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-99% (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 8.6% / 期待値 -85%
×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
0.4% (オッズ暗示: 10.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 3.4% / 期待値 -66%
×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 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -82%
×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
0.2% (オッズ暗示: 62.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -70%
×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: 15.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -47%
×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: 10.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.4% / 期待値 -26%
💡 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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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
9
トゥモローズウェイ
実20.0倍
期待値 -89%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
トーキングザゴッド
実5.0倍
期待値 +356%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
スタールビーピアス 追込 |
和田譲（大井） |
実6.6 |
△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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。 |
| 2 |
ライドハイ 差し |
藤田凌（大井） |
実1.6 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.5% (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。 |
| 3 |
ナポレオンバディ 追込 |
吉原寛（金沢） |
実10.0 |
▽詳細▼ |
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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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。 |
| 4 |
トーキングザゴッド 推奨 |
笹川翼（大井） |
実5.0 |
◎詳細▼ |
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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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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 |
トコシエノヒトミ |
野畑凌（川崎） |
実10.0 |
×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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。 |
| 6 |
マッシブショット |
小林脩（JRA） |
実20.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。 |
| 7 |
オロールシェール 逃げ |
鷹見陸（大井） |
推定— |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
ジューンアカデミー 先行 |
安藤洋（大井） |
推定— |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
トゥモローズウェイ 推奨 |
中山遥（浦和） |
実20.0 |
△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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。 |
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9頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
28.8% (オッズ暗示: 20.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.5% (オッズ暗示: 62.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+78% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 5.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
×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
8.1% (オッズ暗示: 15.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 10.0%)
△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)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 5.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 10.0%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
9
トゥモローズウェイ
実20.0倍
期待値 +78%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
トーキングザゴッド
実5.0倍
期待値 +44%
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