大井 12R 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

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャドウキャッスル逃げ	和田譲（大井）	推定—	B△ A▲勝率13% EV-75% 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／前走3着）
前5走 06/29 大井10R 3着/11頭 06/12 大井7R 5着/11頭+0.0秒 03/25 大井12R 1着/13頭勝利 03/11 大井12R 3着/11頭+0.5秒 02/20 大井10R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 -75% ※ 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	モリデンステルス逃げ	矢野貴（大井）	推定—	B○ A×勝率23% EV-55% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率73%と適性高／同馬場状態で勝率62%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/28 大井10R 1着/9頭勝利 03/11 大井12R 1着/11頭勝利 01/30 大井11R 1着/12頭勝利 10/07 大井9R 1着/9頭勝利 09/05 大井10R 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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 73% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 期待値 -55% ※ 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	マイネルボンバー	吉井章（大井）	推定—	B△ A△勝率7% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯28走で勝率25%／前走3着）
前5走 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭 04/30 大井10R 13着/15頭+4.1秒 04/13 大井9R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 46走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 21走で勝率 29% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
4	ユイノコミチ逃げ	東原悠（大井）	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 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8秒 05/14 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田7R 2着/9頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
5	ラモラック逃げ	西啓太（大井）	推定—	B▲ A△勝率10% EV-80% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場17走で勝率53%と適性高／同距離帯14走で勝率57%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/02 大井10R 4着/12頭 05/21 大井12R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井12R 5着/12頭+1.5秒 03/27 大井10R 1着/10頭勝利 02/16 大井12R 3着/13頭+0.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -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 4位 / 勝率 10.3% / 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。
6	アトランティス逃げ	西優哉（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（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率46%）
前5走 05/20 大井7R 8着/9頭+1.0秒 10/13 川崎11R 11着/13頭+4.5秒 08/15 大井10R 9着/9頭+5.4秒 07/08 川崎9R 2着/6頭+0.2秒 02/08 川崎11R 1着/7頭勝利
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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% × 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 5.1% / 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。
7	リュミエール逃げ	安藤洋（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 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8秒 09/01 大井12R 4着/10頭+0.4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 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118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 9位 / 勝率 3.2% / 期待値 -94% ※ 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	ガンモレジェンド自在	杉山海（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 06/30 大井12R 9着/12頭 06/12 大井7R 6着/11頭+3.0秒 05/20 大井12R 11着/14頭 04/28 大井10R 8着/9頭+2.2秒 04/13 大井9R 11着/12頭+3.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% △ 距離適性同距離 22走で勝率 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.8% / 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	スリーレジェンド逃げ	笹川翼（大井）	推定—	B◎ A○勝率22% EV-57% 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9走で勝率44%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15頭+0.2秒 03/10 大井10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 56.3% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.0% / 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。
10	スミソニアン	鷹見陸（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 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10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0秒 04/13 大井9R 12着/12頭+4.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 76走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -96% ※ 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	ジーゲル	本村直（大井）	推定—	B× A×勝率1% EV-96% 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 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1秒 04/15 大井9R 7着/7頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 期待値 -96% ※ 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	アウトビアンキ先行	藤本現（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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井10R 1着/12頭 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0秒 01/29 大井12R 1着/14頭勝利 01/16 大井8R 6着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。

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 ○

スリーレジェンド

騎手笹川翼（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:×2モリデンステルス

—

EV —

▲A:△5ラモラック

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:○9

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

—

›

○A:×2

モリデンステルス

矢野貴（大井）

—

›

▲A:△5

ラモラック

西啓太（大井）

—

›

△A:△3

マイネルボンバー

吉井章（大井）

—

›

△A:▲1

シャドウキャッスル

和田譲（大井）

—

›

△A:△12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

—

›

×A:×6

アトランティス

西優哉（大井）

—

›

×A:×4

ユイノコミチ

東原悠（大井）

—

›

×A:×7

リュミエール

安藤洋（大井）

—

›

×A:×8

ガンモレジェンド

杉山海（大井）

—

›

×A:×10

スミソニアン

鷹見陸（大井）

—

›

×A:×11

ジーゲル

本村直（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。

12R 大井競馬場ダ1650m ダート1650m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャドウキャッスル逃げ	和田譲（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／前走3着）
前5走 06/29 大井10R 3着/11頭 06/12 大井7R 5着/11頭+0.0秒 03/25 大井12R 1着/13頭勝利 03/11 大井12R 3着/11頭+0.5秒 02/20 大井10R 3着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% ※ 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。
2	モリデンステルス逃げ	矢野貴（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15走で勝率73%と適性高／同馬場状態で勝率62%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/28 大井10R 1着/9頭勝利 03/11 大井12R 1着/11頭勝利 01/30 大井11R 1着/12頭勝利 10/07 大井9R 1着/9頭勝利 09/05 大井10R 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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 73% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
3	マイネルボンバー	吉井章（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28走で勝率25%／前走3着）
前5走 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭 05/22 大井11R 12着/12頭 04/30 大井10R 13着/15頭+4.1秒 04/13 大井9R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 46走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 21走で勝率 29% ○ 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 7.1% ※ 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。
4	ユイノコミチ逃げ	東原悠（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0秒 06/26 園田9R 9着/11頭+2.3秒 06/04 園田4R 3着/12頭+1.8秒 05/14 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田7R 2着/9頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -93% (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。
5	ラモラック逃げ	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17走で勝率53%と適性高／同距離帯14走で勝率57%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/02 大井10R 4着/12頭 05/21 大井12R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井12R 5着/12頭+1.5秒 03/27 大井10R 1着/10頭勝利 02/16 大井12R 3着/13頭+0.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% ※ 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。
6	アトランティス逃げ	西優哉（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13走で勝率38%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率46%）
前5走 05/20 大井7R 8着/9頭+1.0秒 10/13 川崎11R 11着/13頭+4.5秒 08/15 大井10R 9着/9頭+5.4秒 07/08 川崎9R 2着/6頭+0.2秒 02/08 川崎11R 1着/7頭勝利
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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 46% × 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 5.1% ※ 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。
7	リュミエール逃げ	安藤洋（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13.3着と低調／118日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8秒 09/01 大井12R 4着/10頭+0.4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 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% ※ 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。
8	ガンモレジェンド自在	杉山海（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8.7着と低調）
前5走 06/30 大井12R 9着/12頭 06/12 大井7R 6着/11頭+3.0秒 05/20 大井12R 11着/14頭 04/28 大井10R 8着/9頭+2.2秒 04/13 大井9R 11着/12頭+3.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% △ 距離適性同距離 22走で勝率 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% ※ 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	スリーレジェンド逃げ	笹川翼（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44%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15頭+0.2秒 03/10 大井10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% ※ 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。
10	スミソニアン	鷹見陸（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76走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/29 大井10R 11着/11頭 06/12 大井7R 7着/11頭 05/20 大井12R 14着/14頭 05/01 大井12R 11着/16頭+2.0秒 04/13 大井9R 12着/12頭+4.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 76走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% ※ 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	ジーゲル	本村直（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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1秒 04/15 大井9R 7着/7頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% ※ 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。
12	アウトビアンキ先行	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井10R 1着/12頭 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0秒 01/29 大井12R 1着/14頭勝利 01/16 大井8R 6着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -85% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

モリデンステルス

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

○9スリーレジェンド

—

EV —

▲1シャドウキャッスル

—

EV —

出走馬全12頭

×2

モリデンステルス

矢野貴（大井）

—

›

○9

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

—

›

▲1

シャドウキャッスル

和田譲（大井）

—

›

△5

ラモラック

西啓太（大井）

—

›

△3

マイネルボンバー

吉井章（大井）

—

›

△12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

—

›

×6

アトランティス

西優哉（大井）

—

›

×4

ユイノコミチ

東原悠（大井）

—

›

×7

リュミエール

安藤洋（大井）

—

›

×8

ガンモレジェンド

杉山海（大井）

—

›

×10

スミソニアン

鷹見陸（大井）

—

›

×11

ジーゲル

本村直（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。

▶ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。