大井 6R 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

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャークウォーニン追込	和田譲（大井）	実21.5	B× A×勝率2% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0秒 03/11 大井5R 7着/13頭+0.8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 5.0着 ○ 当競馬場適性 40走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ○ 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 0.0% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 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。
2	トーアナカヨシ差し	達城龍（大井）	実18.4	B× A×勝率2% EV-61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9秒 04/29 大井10R 12着/14頭+2.5秒 01/27 大井12R 10着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 24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: 5.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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	グランダイト逃げ	西啓太（大井）	実2.7	B○ A🌟◎勝率49% EV+33% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井7R 2着/14頭 05/18 大井8R 4着/13頭+0.2秒 04/17 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 1着/13頭勝利
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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.2% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.3% / 期待値 +33% ※ 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	ヨシノローズ先行	中村尚（大井）	実55.3	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/29 大井8R 9着/14頭 06/09 大井7R 12着/14頭 05/18 大井8R 8着/13頭+1.3秒 04/28 大井8R 4着/8頭+1.9秒 04/14 大井8R 6着/10頭+1.1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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% △ 距離適性同距離 46走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24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 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -46% ※ 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	シタベッド	高橋昭（大井）	実7.2	B△ A▲勝率8% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0秒 04/17 大井7R 5着/10頭+0.9秒 03/25 大井4R 8着/12頭+2.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 14% △ 距離適性同距離 44走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 25% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.2% / 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。
6	スズノハマヤ先行	笹川翼（大井）	実11.7	B▲ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 04/16 大井8R 7着/12頭+1.4秒 03/26 大井8R 5着/7頭+1.0秒 12/30 大井8R 1着/14頭勝利 12/02 大井6R 5着/14頭+0.9秒 09/17 大井8R 6着/11頭+0.3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 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -32% ※ 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	リュウノウィザード差し	千田洋（大井）	実96.9	B× A▽勝率1% EV-43% 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 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5秒 01/14 大井8R 6着/13頭+1.2秒 12/29 大井11R 7着/13頭+1.2秒 10/08 大井10R 5着/12頭+2.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ ローテーション 156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 0.6% / 期待値 -43% ※ 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	フェルメール	中山遥（浦和）	実10.2	B× A△勝率7% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井9R 8着/14頭 03/26 大井8R 7着/7頭+2.1秒 02/17 大井8R 5着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -27% ※ 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	ピンナダ差し	藤本現（大井）	実55.3	B△ A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（157日ぶりの実戦）
前5走 02/16 大井12R 6着/13頭+1.2秒 01/27 大井12R 4着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 8着/13頭+2.1秒 12/26 大井8R 5着/16頭+1.5秒 12/03 大井12R 3着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 157日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
10	ファーストフォルテ追込	新原周（川崎）	実25.8	B× A×勝率1% EV-61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒 12/30 大井7R 6着/14頭+1.2秒 12/02 大井6R 4着/14頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 24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: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
11	サントレッダー自在	岡村健（船橋）	実27.6	B× A×勝率1% EV-78% 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 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6秒 12/02 大井7R 10着/12頭+1.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24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 0.8% / 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。
12	ボラボラフレイバー自在	野畑凌（川崎）	実16.8	B△ A△勝率4% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/29 大井8R 3着/14頭 06/09 大井7R 8着/14頭 05/18 大井8R 5着/13頭+0.2秒 04/29 大井10R 7着/14頭+1.2秒 04/14 大井7R 8着/10頭+1.7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 5.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -39% ※ 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	イトウ追込	吉井章（大井）	実17.6	B× A×勝率2% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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9.7着と低調）
前5走 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9秒 12/01 大井8R 3着/14頭+1.6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 9.7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 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け × 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: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
14	フラグランツァ先行	矢野貴（大井）	実4.3	B🌟◎ A○勝率14% EV-38% 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19走で勝率26%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井7R 4着/14頭+0.0秒 05/22 大井5R 2着/10頭 04/30 大井5R 1着/10頭勝利 04/16 大井4R 2着/11頭+0.1秒 12/01 大井8R 8着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.9% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 期待値 -39% ※ 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 ○

フラグランツァ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

+153%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3グランダイト

2.7倍

EV -7%

▲A:△6スズノハマヤ

11.7倍

EV -62%

出走馬全14頭

◎A:○14

フラグランツァ

矢野貴（大井）

4.3倍

+153%

›

○A:◎3

グランダイト

西啓太（大井）

2.7倍

-7%

›

▲A:△6

スズノハマヤ

笹川翼（大井）

11.7倍

-62%

›

△A:▲5

シタベッド

高橋昭（大井）

7.2倍

-89%

›

△A:△12

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

16.8倍

-76%

›

△A:▽9

ピンナダ

藤本現（大井）

55.3倍

-58%

›

×A:△8

フェルメール

中山遥（浦和）

10.2倍

-99%

›

×A:×13

イトウ

吉井章（大井）

17.6倍

-99%

›

×A:×2

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

18.4倍

-99%

›

×A:×1

シャークウォーニン

和田譲（大井）

21.5倍

-99%

›

×A:×10

ファーストフォルテ

新原周（川崎）

25.8倍

-99%

›

×A:▽4

ヨシノローズ

中村尚（大井）

55.3倍

-98%

›

×A:×11

サントレッダー

岡村健（船橋）

27.6倍

-99%

›

×A:▽7

リュウノウィザード

千田洋（大井）

96.9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。

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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）

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャークウォーニン追込	和田譲（大井）	実21.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/03 大井9R 5着/12頭 05/22 大井9R 3着/10頭+2.0秒 04/29 大井3R 7着/13頭+1.4秒 03/25 大井9R 7着/11頭+1.0秒 03/11 大井5R 7着/13頭+0.8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 5.0着 ○ 当競馬場適性 40走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
2	トーアナカヨシ差し	達城龍（大井）	実18.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/29 大井9R 5着/9頭 06/09 大井7R 13着/14頭+0.0秒 05/18 大井8R 6着/13頭+0.9秒 04/29 大井10R 12着/14頭+2.5秒 01/27 大井12R 10着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
3	グランダイト逃げ	西啓太（大井）	実2.7	🌟◎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6走で勝率67%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井7R 2着/14頭 05/18 大井8R 4着/13頭+0.2秒 04/17 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井8R 1着/12頭勝利 03/09 大井10R 1着/13頭勝利
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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 49.3% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	ヨシノローズ先行	中村尚（大井）	実55.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/29 大井8R 9着/14頭 06/09 大井7R 12着/14頭 05/18 大井8R 8着/13頭+1.3秒 04/28 大井8R 4着/8頭+1.9秒 04/14 大井8R 6着/10頭+1.1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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 65走で勝率 8% △ 距離適性同距離 46走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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	シタベッド	高橋昭（大井）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/03 大井6R 3着/9頭 06/12 大井4R 8着/9頭 05/01 大井6R 2着/12頭+0.0秒 04/17 大井7R 5着/10頭+0.9秒 03/25 大井4R 8着/12頭+2.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 14% △ 距離適性同距離 44走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 25% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
6	スズノハマヤ先行	笹川翼（大井）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 04/16 大井8R 7着/12頭+1.4秒 03/26 大井8R 5着/7頭+1.0秒 12/30 大井8R 1着/14頭勝利 12/02 大井6R 5着/14頭+0.9秒 09/17 大井8R 6着/11頭+0.3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 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
7	リュウノウィザード差し	千田洋（大井）	実96.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／156日ぶりの実戦）
前5走 02/17 大井10R 9着/13頭+0.9秒 01/28 大井8R 7着/14頭+1.5秒 01/14 大井8R 6着/13頭+1.2秒 12/29 大井11R 7着/13頭+1.2秒 10/08 大井10R 5着/12頭+2.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ ローテーション 156日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	フェルメール	中山遥（浦和）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井9R 8着/14頭 03/26 大井8R 7着/7頭+2.1秒 02/17 大井8R 5着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ピンナダ差し	藤本現（大井）	実55.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（157日ぶりの実戦）
前5走 02/16 大井12R 6着/13頭+1.2秒 01/27 大井12R 4着/13頭+1.1秒 01/13 大井10R 8着/13頭+2.1秒 12/26 大井8R 5着/16頭+1.5秒 12/03 大井12R 3着/16頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 157日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
10	ファーストフォルテ追込	新原周（川崎）	実25.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 06/29 大井8R 12着/14頭 01/27 大井12R 7着/13頭+1.2秒 01/14 大井8R 3着/13頭+0.5秒 12/30 大井7R 6着/14頭+1.2秒 12/02 大井6R 4着/14頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
11	サントレッダー自在	岡村健（船橋）	実27.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6秒 12/02 大井7R 10着/12頭+1.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24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 0.8% (オッズ暗示: 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。
12	ボラボラフレイバー自在	野畑凌（川崎）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/29 大井8R 3着/14頭 06/09 大井7R 8着/14頭 05/18 大井8R 5着/13頭+0.2秒 04/29 大井10R 7着/14頭+1.2秒 04/14 大井7R 8着/10頭+1.7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 5.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
13	イトウ追込	吉井章（大井）	実17.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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9.7着と低調）
前5走 01/28 大井8R 14着/14頭+3.0秒 01/14 大井8R 8着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 7着/11頭+1.9秒 12/01 大井8R 3着/14頭+1.6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 9.7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 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け × 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 2.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
14	フラグランツァ先行	矢野貴（大井）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率26%と適性高／同距離帯15走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井7R 4着/14頭+0.0秒 05/22 大井5R 2着/10頭 04/30 大井5R 1着/10頭勝利 04/16 大井4R 2着/11頭+0.1秒 12/01 大井8R 8着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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

グランダイト

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14フラグランツァ

4.3倍

EV -38%

▲5シタベッド

7.2倍

EV -40%

出走馬全14頭

◎3

グランダイト

西啓太（大井）

2.7倍

+33%

›

○14

フラグランツァ

矢野貴（大井）

4.3倍

-38%

›

▲5

シタベッド

高橋昭（大井）

7.2倍

-40%

›

△8

フェルメール

中山遥（浦和）

10.2倍

-26%

›

△6

スズノハマヤ

笹川翼（大井）

11.7倍

-31%

›

△12

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

16.8倍

-39%

›

×13

イトウ

吉井章（大井）

17.6倍

-57%

›

×2

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

18.4倍

-61%

›

×1

シャークウォーニン

和田譲（大井）

21.5倍

-60%

›

×10

ファーストフォルテ

新原周（川崎）

25.8倍

-61%

›

▽9

ピンナダ

藤本現（大井）

55.3倍

-20%

›

▽4

ヨシノローズ

中村尚（大井）

55.3倍

-45%

›

×11

サントレッダー

岡村健（船橋）

27.6倍

-78%

›

▽7

リュウノウィザード

千田洋（大井）

96.9倍

-43%

›

💡 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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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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