大井 9R 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

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユーヒナタ先行	池谷匠（川崎）	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 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9秒 03/26 大井7R 6着/9頭+0.6秒 03/11 大井12R 7着/11頭+1.2秒 02/17 大井10R 3着/13頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 12位 / 勝率 2.8% / 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。
2	ケイアイエルナト逃げ	矢野貴（大井）	推定—	B▲ A○勝率14% EV-76% 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／179日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 01/26 大井10R 9着/13頭+1.6秒 01/12 大井12R 4着/16頭+0.3秒 12/31 大井8R 1着/14頭勝利 12/04 大井7R 3着/13頭+0.6秒 11/12 大井7R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 179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 0.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.1% / 期待値 -76% ※ 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	エスプリリチャード逃げ	吉井章（大井）	推定—	B○ A▲勝率12% EV-79% 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37%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井6R 4着/12頭 04/30 大井7R 10着/13頭+1.9秒 03/26 大井8R 1着/7頭勝利 05/02 大井12R 1着/13頭勝利 04/18 大井10R 10着/11頭+3.4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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 0.8% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。
4	ハクアイソレイユ差し	野畑凌（川崎）	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5秒 04/14 大井8R 4着/10頭+0.6秒 03/27 大井4R 2着/6頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 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。
5	グロワールスカイ先行	和田譲（大井）	推定—	B△ A△勝率11% EV-79% 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33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%）
前5走 07/02 大井10R 5着/12頭 02/18 大井7R 5着/13頭+0.9秒 01/29 大井9R 3着/8頭+1.4秒 12/30 大井7R 5着/14頭+1.0秒 11/14 大井6R 1着/14頭勝利
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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
6	マイネルイージス差し	菅原涼（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14頭 04/30 大井12R 6着/14頭+0.8秒 04/17 大井10R 9着/13頭+1.8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 4.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2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) -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 3.6% / 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。
7	ヴァルタリ	佐野遥（川崎）	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 07/02 大井10R 11着/12頭+6.0秒 06/10 大井7R 5着/11頭+3.0秒 05/21 大井10R 9着/16頭 02/20 大井10R 12着/13頭+2.6秒 01/26 大井10R 13着/13頭+3.2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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ▽ 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 11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	コーゲンシルバー自在	中村尚（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井6R 3着/10頭 05/21 大井5R 5着/14頭 04/29 大井6R 5着/13頭+1.1秒 04/16 大井9R 9着/16頭+2.0秒 03/27 大井9R 9着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -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 4.6% / 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。
9	カズノトレジャー追込	本田重（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 07/01 大井6R 6着/10頭 05/21 大井5R 4着/14頭 04/30 大井7R 11着/13頭+2.3秒 04/16 大井7R 3着/11頭+1.8秒 03/13 大井8R 5着/10頭+0.8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 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.2% / 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。
10	サンディエゴ	藤本現（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 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。
11	グレック逃げ	達城龍（大井）	推定—	B× A△勝率8% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し／81日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4秒 03/13 船橋9R 5着/11頭+0.8秒 02/12 船橋9R 2着/14頭+0.5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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -83% ※ 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	グレン	安藤洋（大井）	推定—	B◎ A×勝率24% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井6R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 98.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.6% / 期待値 -57% ※ 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 ×

グレン

騎手安藤洋（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エスプリリチャード

—

EV —

▲A:○2ケイアイエルナト

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:×12

グレン

安藤洋（大井）

—

›

○A:▲3

エスプリリチャード

吉井章（大井）

—

›

▲A:○2

ケイアイエルナト

矢野貴（大井）

—

›

△A:△5

グロワールスカイ

和田譲（大井）

—

›

△A:△10

サンディエゴ

藤本現（大井）

—

›

△A:×4

ハクアイソレイユ

野畑凌（川崎）

—

›

×A:×6

マイネルイージス

菅原涼（大井）

—

›

×A:×8

コーゲンシルバー

中村尚（大井）

—

›

×A:△11

グレック

達城龍（大井）

—

›

×A:×1

ユーヒナタ

池谷匠（川崎）

—

›

×A:×7

ヴァルタリ

佐野遥（川崎）

—

›

×A:×9

カズノトレジャー

本田重（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。

9R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユーヒナタ先行	池谷匠（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44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0秒 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9秒 03/26 大井7R 6着/9頭+0.6秒 03/11 大井12R 7着/11頭+1.2秒 02/17 大井10R 3着/13頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -94% (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。
2	ケイアイエルナト逃げ	矢野貴（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／179日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 01/26 大井10R 9着/13頭+1.6秒 01/12 大井12R 4着/16頭+0.3秒 12/31 大井8R 1着/14頭勝利 12/04 大井7R 3着/13頭+0.6秒 11/12 大井7R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 179日休養明け × 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 14.1% ※ 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。
3	エスプリリチャード逃げ	吉井章（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率37%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井6R 4着/12頭 04/30 大井7R 10着/13頭+1.9秒 03/26 大井8R 1着/7頭勝利 05/02 大井12R 1着/13頭勝利 04/18 大井10R 10着/11頭+3.4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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 11.5% ※ 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	ハクアイソレイユ差し	野畑凌（川崎）	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5走 07/01 大井6R 5着/10頭 05/19 大井6R 1着/14頭勝利 04/29 大井6R 3着/13頭+0.5秒 04/14 大井8R 4着/10頭+0.6秒 03/27 大井4R 2着/6頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -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。
5	グロワールスカイ先行	和田譲（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33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%）
前5走 07/02 大井10R 5着/12頭 02/18 大井7R 5着/13頭+0.9秒 01/29 大井9R 3着/8頭+1.4秒 12/30 大井7R 5着/14頭+1.0秒 11/14 大井6R 1着/14頭勝利
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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	マイネルイージス差し	菅原涼（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24走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14頭 04/30 大井12R 6着/14頭+0.8秒 04/17 大井10R 9着/13頭+1.8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 4.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2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) -91% (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。
7	ヴァルタリ	佐野遥（川崎）	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 07/02 大井10R 11着/12頭+6.0秒 06/10 大井7R 5着/11頭+3.0秒 05/21 大井10R 9着/16頭 02/20 大井10R 12着/13頭+2.6秒 01/26 大井10R 13着/13頭+3.2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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ▽ 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) -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	コーゲンシルバー自在	中村尚（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/01 大井6R 3着/10頭 05/21 大井5R 5着/14頭 04/29 大井6R 5着/13頭+1.1秒 04/16 大井9R 9着/16頭+2.0秒 03/27 大井9R 9着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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。
9	カズノトレジャー追込	本田重（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37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井6R 6着/10頭 05/21 大井5R 4着/14頭 04/30 大井7R 11着/13頭+2.3秒 04/16 大井7R 3着/11頭+1.8秒 03/13 大井8R 5着/10頭+0.8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 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) -92% (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	サンディエゴ	藤本現（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 7.9% ※ 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	グレック逃げ	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し／81日ぶりの実戦）
前5走 05/04 船橋11R 8着/12頭+2.7秒 04/03 船橋6R 2着/7頭+1.8秒 03/19 浦和8R 8着/14頭+1.4秒 03/13 船橋9R 5着/11頭+0.8秒 02/12 船橋9R 2着/14頭+0.5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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.0% ※ 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。
12	グレン	安藤洋（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井6R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.6% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グレン

騎手安藤洋（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

○2ケイアイエルナト

—

EV —

▲3エスプリリチャード

—

EV —

出走馬全12頭

×12

グレン

安藤洋（大井）

—

›

○2

ケイアイエルナト

矢野貴（大井）

—

›

▲3

エスプリリチャード

吉井章（大井）

—

›

△5

グロワールスカイ

和田譲（大井）

—

›

△11

グレック

達城龍（大井）

—

›

△10

サンディエゴ

藤本現（大井）

—

›

×4

ハクアイソレイユ

野畑凌（川崎）

—

›

×8

コーゲンシルバー

中村尚（大井）

—

›

×9

カズノトレジャー

本田重（船橋）

—

›

×6

マイネルイージス

菅原涼（大井）

—

›

×7

ヴァルタリ

佐野遥（川崎）

—

›

×1

ユーヒナタ

池谷匠（川崎）

—

›

💡 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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