大井 10R 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

10R 大井競馬場ダ2400m ダート2400m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カラーオブジアース逃げ	東原悠（大井）	推定—	B× A×勝率2% 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 07/01 大井9R 11着/14頭 05/21 大井5R 9着/14頭 04/17 大井10R 8着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 7着/13頭+1.4秒 03/10 大井10R 6着/10頭+2.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 2.1% / 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。
2	キャロルビアンカ追込	杉山海（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-90% 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9R 4着/14頭 05/20 大井9R 9着/14頭+0.0秒 04/29 大井10R 8着/14頭+1.3秒 04/14 大井7R 6着/10頭+1.0秒 03/24 大井12R 11着/13頭+2.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.7% / 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。
3	グレーターホープ逃げ	吉井章（大井）	推定—	B○ A○勝率13% EV-72% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井9R 1着/12頭 06/10 大井6R 1着/10頭 05/19 大井9R 2着/11頭+0.3秒 04/30 大井1R 1着/14頭勝利 04/16 大井1R 3着/14頭+0.6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 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 18.0% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 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。
4	ベストリオン差し	藤田凌（大井）	推定—	B△ A×勝率3% 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 4着/14頭 05/21 大井5R 10着/14頭 04/30 大井12R 8着/14頭+1.0秒 04/16 大井7R 10着/11頭+3.2秒 03/12 大井12R 5着/14頭+1.2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 61走で勝率 7% ○ 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 11位 / 勝率 3.5% / 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	マルチライセンス追込	古岡勇（川崎）	推定—	B× A×勝率3% 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 07/01 大井9R 5着/14頭 05/19 大井6R 13着/14頭+2.5秒 04/29 大井10R 10着/14頭+2.1秒 01/27 大井12R 9着/13頭+1.5秒 01/15 大井9R 11着/12頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 14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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 2.9% / 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。
6	サガノオウマサン	御神訓（大井）	推定—	B△ A×勝率7% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭 04/29 大井10R 2着/14頭+0.0秒 04/17 大井10R 5着/13頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -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 6.8% / 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。
7	シンクグッド自在	野畑凌（川崎）	推定—	B× A△勝率10% EV-76% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/26 大井7R 9着/9頭+7.8秒 12/26 大井6R 7着/14頭+1.1秒 11/13 大井10R 15着/16頭+3.0秒 10/06 大井10R 1着/13頭勝利 07/01 大井10R 10着/11頭+4.1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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 119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 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -77% ※ 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	ワクシングムーン先行	本橋孝（船橋）	推定—	B◎ A×勝率19% EV-52% 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／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/27 大井12R 2着/13頭+0.2秒 01/14 大井10R 1着/15頭勝利 12/29 大井5R 3着/14頭+1.8秒 12/02 大井2R 1着/13頭勝利 06/11 園田10R 4着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 177日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.1% / 期待値 -53% ※ 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	オールアイズオン差し	木澤奨（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/08 大井6R 4着/9頭 05/19 大井6R 7着/14頭+0.5秒 12/26 大井8R 10着/16頭+2.3秒 12/03 大井12R 6着/16頭+0.8秒 11/11 大井10R 5着/14頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 4.2% / 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。
10	ヴォルクメア	藤本現（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-90% 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12R 14着/14頭+4.0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 14.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.0% / 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。
11	オンリーユーズド逃げ	江里裕（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4秒 03/24 大井10R 1着/14頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 3.4% / 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。
12	リアンフォール差し	鷹見陸（大井）	推定—	B△ A△勝率9% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 07/01 大井9R 3着/14頭+4.0秒 05/20 大井9R 5着/14頭 04/29 大井6R 7着/13頭+1.6秒 04/15 大井7R 3着/12頭+1.0秒 03/25 大井8R 3着/13頭+0.8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 5.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 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。
13	ピースフィールド自在	達城龍（大井）	推定—	B▲ A▲勝率10% EV-77% 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27%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 大井9R 1着/11頭勝利 04/28 大井6R 1着/10頭勝利 04/14 大井5R 6着/14頭+2.3秒 03/24 大井8R 5着/12頭+1.0秒 03/11 大井5R 6着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.9% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 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。
14	リアルモハメド先行	中山遥（浦和）	推定—	B× A△勝率9% EV-79% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率38%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/30 大井10R 9着/12頭 05/18 大井11R 11着/11頭+2.9秒 04/29 大井10R 5着/14頭+0.8秒 04/17 大井10R 10着/13頭+2.1秒 12/03 大井12R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 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) -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 8.5% / 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。

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 ×

ワクシングムーン

騎手本橋孝（船橋）

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グレーターホープ

—

EV —

▲A:▲13ピースフィールド

—

EV —

出走馬全14頭

◎A:×8

ワクシングムーン

本橋孝（船橋）

—

›

○A:○3

グレーターホープ

吉井章（大井）

—

›

▲A:▲13

ピースフィールド

達城龍（大井）

—

›

△A:△12

リアンフォール

鷹見陸（大井）

—

›

△A:×4

ベストリオン

藤田凌（大井）

—

›

△A:×6

サガノオウマサン

御神訓（大井）

—

›

×A:△7

シンクグッド

野畑凌（川崎）

—

›

×A:×9

オールアイズオン

木澤奨（大井）

—

›

×A:×11

オンリーユーズド

江里裕（大井）

—

›

×A:△14

リアルモハメド

中山遥（浦和）

—

›

×A:×1

カラーオブジアース

東原悠（大井）

—

›

×A:×2

キャロルビアンカ

杉山海（大井）

—

›

×A:×5

マルチライセンス

古岡勇（川崎）

—

›

×A:×10

ヴォルクメア

藤本現（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。

10R 大井競馬場ダ2400m ダート2400m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カラーオブジアース逃げ	東原悠（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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井9R 11着/14頭 05/21 大井5R 9着/14頭 04/17 大井10R 8着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 7着/13頭+1.4秒 03/10 大井10R 6着/10頭+2.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% ※ 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。
2	キャロルビアンカ追込	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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井9R 4着/14頭 05/20 大井9R 9着/14頭+0.0秒 04/29 大井10R 8着/14頭+1.3秒 04/14 大井7R 6着/10頭+1.0秒 03/24 大井12R 11着/13頭+2.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -91% (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。
3	グレーターホープ逃げ	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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井9R 1着/12頭 06/10 大井6R 1着/10頭 05/19 大井9R 2着/11頭+0.3秒 04/30 大井1R 1着/14頭勝利 04/16 大井1R 3着/14頭+0.6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 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% ※ 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。
4	ベストリオン差し	藤田凌（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 4着/14頭 05/21 大井5R 10着/14頭 04/30 大井12R 8着/14頭+1.0秒 04/16 大井7R 10着/11頭+3.2秒 03/12 大井12R 5着/14頭+1.2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 61走で勝率 7% ○ 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 3.5% ※ 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	マルチライセンス追込	古岡勇（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14走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井9R 5着/14頭 05/19 大井6R 13着/14頭+2.5秒 04/29 大井10R 10着/14頭+2.1秒 01/27 大井12R 9着/13頭+1.5秒 01/15 大井9R 11着/12頭+2.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 14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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% ※ 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	サガノオウマサン	御神訓（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭 04/29 大井10R 2着/14頭+0.0秒 04/17 大井10R 5着/13頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% ※ 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。
7	シンクグッド自在	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10走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/26 大井7R 9着/9頭+7.8秒 12/26 大井6R 7着/14頭+1.1秒 11/13 大井10R 15着/16頭+3.0秒 10/06 大井10R 1着/13頭勝利 07/01 大井10R 10着/11頭+4.1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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% ※ 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	ワクシングムーン先行	本橋孝（船橋）	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4走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/27 大井12R 2着/13頭+0.2秒 01/14 大井10R 1着/15頭勝利 12/29 大井5R 3着/14頭+1.8秒 12/02 大井2R 1着/13頭勝利 06/11 園田10R 4着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 177日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% ※ 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	オールアイズオン差し	木澤奨（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/08 大井6R 4着/9頭 05/19 大井6R 7着/14頭+0.5秒 12/26 大井8R 10着/16頭+2.3秒 12/03 大井12R 6着/16頭+0.8秒 11/11 大井10R 5着/14頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 4.2% ※ 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。
10	ヴォルクメア	藤本現（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14.0着と低調）
前5走 07/02 大井12R 14着/14頭+4.0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 14.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -90% (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	オンリーユーズド逃げ	江里裕（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28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井9R 12着/14頭 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4秒 03/24 大井10R 1着/14頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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。
12	リアンフォール差し	鷹見陸（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 07/01 大井9R 3着/14頭+4.0秒 05/20 大井9R 5着/14頭 04/29 大井6R 7着/13頭+1.6秒 04/15 大井7R 3着/12頭+1.0秒 03/25 大井8R 3着/13頭+0.8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 5.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% ※ 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。
13	ピースフィールド自在	達城龍（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11走で勝率27%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 大井9R 1着/11頭勝利 04/28 大井6R 1着/10頭勝利 04/14 大井5R 6着/14頭+2.3秒 03/24 大井8R 5着/12頭+1.0秒 03/11 大井5R 6着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
14	リアルモハメド先行	中山遥（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率38%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/30 大井10R 9着/12頭 05/18 大井11R 11着/11頭+2.9秒 04/29 大井10R 5着/14頭+0.8秒 04/17 大井10R 10着/13頭+2.1秒 12/03 大井12R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワクシングムーン

騎手本橋孝（船橋）

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

○3グレーターホープ

—

EV —

▲13ピースフィールド

—

EV —

出走馬全14頭

×8

ワクシングムーン

本橋孝（船橋）

—

›

○3

グレーターホープ

吉井章（大井）

—

›

▲13

ピースフィールド

達城龍（大井）

—

›

△7

シンクグッド

野畑凌（川崎）

—

›

△12

リアンフォール

鷹見陸（大井）

—

›

△14

リアルモハメド

中山遥（浦和）

—

›

×6

サガノオウマサン

御神訓（大井）

—

›

×9

オールアイズオン

木澤奨（大井）

—

›

×10

ヴォルクメア

藤本現（大井）

—

›

×2

キャロルビアンカ

杉山海（大井）

—

›

×4

ベストリオン

藤田凌（大井）

—

›

×11

オンリーユーズド

江里裕（大井）

—

›

×5

マルチライセンス

古岡勇（川崎）

—

›

×1

カラーオブジアース

東原悠（大井）

—

›

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