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）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
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) -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 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 -90% ※ 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）	推定—	B× A×勝率5% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -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 5.5% / 期待値 -89% ※ 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）	推定—	B○ A×勝率19% EV-65% 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.9% / 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。
4	ヨシノローズ先行	中村尚（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -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 14位 / 勝率 3.6% / 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。
5	シタベッド	高橋昭（大井）	推定—	B▲ A△勝率6% 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 07/03 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -86% ※ 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）	推定—	B△ A△勝率9% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -84% ※ 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）	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 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 11位 / 勝率 3.9% / 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。
8	フェルメール	中山遥（浦和）	推定—	B× A△勝率6% EV-86% 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）
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% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
9	ピンナダ差し	藤本現（大井）	推定—	B△ A○勝率12% EV-73% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 期待値 -74% ※ 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）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -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 13位 / 勝率 3.7% / 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	サントレッダー自在	岡村健（船橋）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 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 12位 / 勝率 3.7% / 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。
12	ボラボラフレイバー自在	野畑凌（川崎）	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（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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 -88% ※ 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）	推定—	B× A×勝率6% EV-88% 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／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) -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 5.6% / 期待値 -89% ※ 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）	推定—	B◎ A▲勝率10% EV-80% 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 66.1% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 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。

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

—

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グランダイト

—

EV —

▲A:△5シタベッド

—

EV —

出走馬全14頭

◎A:▲14

フラグランツァ

矢野貴（大井）

—

›

○A:×3

グランダイト

西啓太（大井）

—

›

▲A:△5

シタベッド

高橋昭（大井）

—

›

△A:△6

スズノハマヤ

笹川翼（大井）

—

›

△A:○9

ピンナダ

藤本現（大井）

—

›

△A:×12

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

—

›

×A:×1

シャークウォーニン

和田譲（大井）

—

›

×A:×2

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

—

›

×A:×4

ヨシノローズ

中村尚（大井）

—

›

×A:△8

フェルメール

中山遥（浦和）

—

›

×A:×10

ファーストフォルテ

新原周（川崎）

—

›

×A:×13

イトウ

吉井章（大井）

—

›

×A:×7

リュウノウィザード

千田洋（大井）

—

›

×A:×11

サントレッダー

岡村健（船橋）

—

›

💡 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。

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）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
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) -90% (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	トーアナカヨシ差し	達城龍（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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% ※ 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	グランダイト逃げ	西啓太（大井）	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（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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% ※ 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。
4	ヨシノローズ先行	中村尚（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9.7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) -92% (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。
5	シタベッド	高橋昭（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 07/03 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% ※ 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	スズノハマヤ先行	笹川翼（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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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。
7	リュウノウィザード差し	千田洋（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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	フェルメール	中山遥（浦和）	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）
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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	ピンナダ差し	藤本現（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -74% (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。
10	ファーストフォルテ追込	新原周（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% ※ 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。
11	サントレッダー自在	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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% ※ 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。
12	ボラボラフレイバー自在	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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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）	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／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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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。
14	フラグランツァ先行	矢野貴（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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% ※ 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。

🎯 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

—

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

○9ピンナダ

—

EV —

▲14フラグランツァ

—

EV —

出走馬全14頭

×3

グランダイト

西啓太（大井）

—

›

○9

ピンナダ

藤本現（大井）

—

›

▲14

フラグランツァ

矢野貴（大井）

—

›

△6

スズノハマヤ

笹川翼（大井）

—

›

△5

シタベッド

高橋昭（大井）

—

›

△8

フェルメール

中山遥（浦和）

—

›

×12

ボラボラフレイバー

野畑凌（川崎）

—

›

×13

イトウ

吉井章（大井）

—

›

×2

トーアナカヨシ

達城龍（大井）

—

›

×1

シャークウォーニン

和田譲（大井）

—

›

×7

リュウノウィザード

千田洋（大井）

—

›

×11

サントレッダー

岡村健（船橋）

—

›

×10

ファーストフォルテ

新原周（川崎）

—

›

×4

ヨシノローズ

中村尚（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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