大井 8R 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

8R 大井競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サカベンクイーン自在	藤本現（大井）	実28.8	B× A×勝率1% EV-70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 大井10R 7着/14頭 06/11 大井9R 6着/14頭 05/21 大井9R 11着/13頭+0.0秒 04/30 大井6R 5着/14頭+1.2秒 04/16 大井6R 14着/14頭+3.3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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 76走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
2	ニンリル差し	野畑凌（川崎）	実19.2	B△ A▽勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 10着/16頭+2.2秒 03/27 大井3R 5着/12頭+1.1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 11走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 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。
3	フレンドリーシップ差し	吉井章（大井）	実15.5	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
前5走 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒 04/29 大井9R 10着/13頭+1.1秒 09/17 大井10R 10着/12頭+2.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ○ 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% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 -40% ※ 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	レーヴレジェンド	西優哉（大井）	実9.1	B△ A▲勝率9% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6秒 04/16 大井9R 12着/16頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -14% ※ 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	アンモニャイト自在	達城龍（大井）	実14.7	B× A△勝率4% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭 05/19 大井6R 8着/14頭+0.9秒 04/29 大井6R 8着/13頭+1.6秒 04/15 大井10R 12着/14頭+1.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 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% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 -36% ※ 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	マジシャンガール逃げ	矢野貴（大井）	実3.2	B○ A○勝率26% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6秒 03/11 大井10R 2着/13頭+0.3秒 02/16 大井10R 2着/14頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.4% / 期待値 -15% ※ 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	ラッキーカムカム逃げ	西啓太（大井）	実27.4	B× A×勝率1% EV-80% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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11.3着と低調）
前5走 07/03 大井8R 8着/13頭 06/11 大井9R 12着/14頭 02/19 大井10R 14着/14頭+2.5秒 01/29 大井7R 14着/14頭+2.6秒 01/16 大井3R 6着/11頭+0.8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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -80% ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実23.0	B× A▽勝率2% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10頭+1.3秒 03/27 大井8R 4着/11頭+1.4秒 03/13 大井9R 10着/14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 51走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 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。
9	マドモアゼルレンヌ逃げ	佐野遥（川崎）	実5.8	B× A△勝率9% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0秒 05/19 大井8R 6着/9頭+1.5秒 04/29 大井9R 5着/13頭+0.2秒 04/15 大井7R 12着/12頭+3.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% ○ 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% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
10	サウンドクラージュ逃げ	江里裕（大井）	実4.0	B🌟◎ A◎勝率29% EV+14% 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12走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 07/01 大井8R 2着/14頭 12/26 大井7R 3着/9頭+0.7秒 12/05 大井12R 14着/14頭+2.3秒 11/14 大井10R 7着/14頭+1.6秒 10/21 大井12R 15着/15頭+2.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 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) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 89.8% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.6% / 期待値 +15% ※ 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	アオイコウキ追込	高橋昭（大井）	実14.0	B▲ A△勝率8% EV+8% 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／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 05/18 大井10R 1着/9頭勝利 04/28 大井12R 10着/13頭+2.2秒 04/14 大井12R 6着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 6着/10頭+1.2秒 03/11 大井10R 6着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +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。
12	タガノサダフ	木澤奨（大井）	実23.0	B△ A▽勝率3% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井10R 4着/14頭 06/12 大井6R 4着/12頭+2.0秒 05/22 大井8R 6着/13頭 05/01 大井8R 3着/10頭+1.0秒 04/17 大井9R 9着/14頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 -42% ※ 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 ◎

サウンドクラージュ

騎手江里裕（大井）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+259%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6マジシャンガール

3.2倍

EV -77%

▲A:△11アオイコウキ

14.0倍

EV -72%

出走馬全12頭

◎A:◎10

サウンドクラージュ

江里裕（大井）

4.0倍

+259%

›

○A:○6

マジシャンガール

矢野貴（大井）

3.2倍

-77%

›

▲A:△11

アオイコウキ

高橋昭（大井）

14.0倍

-72%

›

△A:▽12

タガノサダフ

木澤奨（大井）

23.0倍

-82%

›

△A:▽2

ニンリル

野畑凌（川崎）

19.2倍

-96%

›

△A:▲4

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

9.1倍

-99%

›

×A:▽8

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

23.0倍

-99%

›

×A:×7

ラッキーカムカム

西啓太（大井）

27.4倍

-99%

›

×A:×1

サカベンクイーン

藤本現（大井）

28.8倍

-99%

›

×A:△9

マドモアゼルレンヌ

佐野遥（川崎）

5.8倍

-99%

›

×A:△5

アンモニャイト

達城龍（大井）

14.7倍

-99%

›

×A:▽3

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

15.5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）

8R 大井競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 18:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サカベンクイーン自在	藤本現（大井）	実28.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 大井10R 7着/14頭 06/11 大井9R 6着/14頭 05/21 大井9R 11着/13頭+0.0秒 04/30 大井6R 5着/14頭+1.2秒 04/16 大井6R 14着/14頭+3.3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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 76走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 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。
2	ニンリル差し	野畑凌（川崎）	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 10着/16頭+2.2秒 03/27 大井3R 5着/12頭+1.1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 11走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
3	フレンドリーシップ差し	吉井章（大井）	実15.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒 04/29 大井9R 10着/13頭+1.1秒 09/17 大井10R 10着/12頭+2.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
4	レーヴレジェンド	西優哉（大井）	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6秒 04/16 大井9R 12着/16頭+2.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	アンモニャイト自在	達城龍（大井）	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭 05/19 大井6R 8着/14頭+0.9秒 04/29 大井6R 8着/13頭+1.6秒 04/15 大井10R 12着/14頭+1.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 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。
6	マジシャンガール逃げ	矢野貴（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/01 大井12R 4着/15頭 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6秒 03/11 大井10R 2着/13頭+0.3秒 02/16 大井10R 2着/14頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
7	ラッキーカムカム逃げ	西啓太（大井）	実27.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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11.3着と低調）
前5走 07/03 大井8R 8着/13頭 06/11 大井9R 12着/14頭 02/19 大井10R 14着/14頭+2.5秒 01/29 大井7R 14着/14頭+2.6秒 01/16 大井3R 6着/11頭+0.8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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10頭+1.3秒 03/27 大井8R 4着/11頭+1.4秒 03/13 大井9R 10着/14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 51走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
9	マドモアゼルレンヌ逃げ	佐野遥（川崎）	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/30 大井8R 9着/16頭 06/10 大井9R 13着/14頭+1.0秒 05/19 大井8R 6着/9頭+1.5秒 04/29 大井9R 5着/13頭+0.2秒 04/15 大井7R 12着/12頭+3.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% ○ 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 9.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	サウンドクラージュ逃げ	江里裕（大井）	実4.0	◎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12走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 07/01 大井8R 2着/14頭 12/26 大井7R 3着/9頭+0.7秒 12/05 大井12R 14着/14頭+2.3秒 11/14 大井10R 7着/14頭+1.6秒 10/21 大井12R 15着/15頭+2.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	アオイコウキ追込	高橋昭（大井）	実14.0	△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／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 05/18 大井10R 1着/9頭勝利 04/28 大井12R 10着/13頭+2.2秒 04/14 大井12R 6着/14頭+1.1秒 03/25 大井10R 6着/10頭+1.2秒 03/11 大井10R 6着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 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。
12	タガノサダフ	木澤奨（大井）	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井10R 4着/14頭 06/12 大井6R 4着/12頭+2.0秒 05/22 大井8R 6着/13頭 05/01 大井8R 3着/10頭+1.0秒 04/17 大井9R 9着/14頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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

サウンドクラージュ

騎手江里裕（大井）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6マジシャンガール

3.2倍

EV -15%

▲4レーヴレジェンド

9.1倍

EV -14%

出走馬全12頭

◎10

サウンドクラージュ

江里裕（大井）

4.0倍

+14%

›

○6

マジシャンガール

矢野貴（大井）

3.2倍

-15%

›

▲4

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

9.1倍

-14%

›

△9

マドモアゼルレンヌ

佐野遥（川崎）

5.8倍

-46%

›

△11

アオイコウキ

高橋昭（大井）

14.0倍

+8%

›

△5

アンモニャイト

達城龍（大井）

14.7倍

-35%

›

▽3

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

15.5倍

-39%

›

▽2

ニンリル

野畑凌（川崎）

19.2倍

-32%

›

▽12

タガノサダフ

木澤奨（大井）

23.0倍

-41%

›

▽8

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

23.0倍

-43%

›

×1

サカベンクイーン

藤本現（大井）

28.8倍

-70%

›

×7

ラッキーカムカム

西啓太（大井）

27.4倍

-80%

›

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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）

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