大井1R AI予想 - Stride AI

大井 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

1R 大井競馬場ダート1200m　発走 15:02

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マーナーパス	遠藤健（大井）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場44走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 05/19 大井2R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 10着/14頭+2.4秒 04/13 大井2R 4着/13頭+0.9秒 12/24 大井1R 9着/10頭+2.4秒 12/03 大井2R 12着/13頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	エクスプローラー	本村直（大井）	実67.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/19 大井1R 12着/13頭+2.4秒 04/27 大井1R 9着/14頭+1.5秒 04/13 大井1R 10着/13頭+0.8秒 11/13 大井1R 6着/12頭+0.9秒 10/20 大井1R 6着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 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。
3	ウィルフィオーナ	杉山海（大井）	実27.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12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 05/19 大井2R 5着/12頭+1.0秒 04/27 大井2R 8着/14頭+1.9秒 04/13 大井2R 8着/13頭+1.3秒 03/09 大井3R 14着/15頭+3.4秒 02/16 大井2R 12着/12頭+7.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12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 4% (やや苦戦) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
4	スイヘイセン	佐野遥（川崎）	実46.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/19 大井3R 11着/12頭+2.2秒 04/27 大井2R 13着/14頭+3.1秒 03/23 大井3R 10着/13頭+2.4秒 03/09 大井3R 4着/15頭+0.6秒 01/26 大井1R 9着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 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。
5	ツクシ	谷内貫（大井）	実5.3	▲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36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/19 大井3R 5着/12頭+0.8秒 04/27 大井2R 9着/14頭+2.2秒 04/13 大井2R 10着/13頭+1.4秒 12/01 大井1R 8着/13頭+2.0秒 11/13 大井2R 6着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 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。
6	ソフィアトート	菅原涼（大井）	実118.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 05/19 大井3R 12着/12頭+2.6秒 04/27 大井2R 12着/14頭+3.1秒 04/13 大井2R 12着/13頭+3.0秒 03/23 大井3R 13着/13頭+3.2秒 12/24 大井1R 8着/10頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	セグレタリオレディ	小野俊（大井）	実155.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 05/19 大井2R 11着/12頭+2.4秒 04/27 大井2R 14着/14頭+3.2秒 04/13 大井2R 13着/13頭+3.1秒 09/15 大井3R 11着/11頭+5.3秒 09/01 大井3R 10着/12頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ファイストス	西優哉（大井）	実8.9	▲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21走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/19 大井1R 2着/13頭+0.8秒 04/27 大井1R 11着/14頭+1.8秒 04/13 大井1R 7着/13頭+0.6秒 07/15 大井1R 9着/13頭+2.4秒 06/30 大井8R 7着/10頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
9	ジェムストンパワー	高橋優（大井）	実112.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/19 大井2R 10着/12頭+2.2秒 04/27 大井1R 10着/14頭+1.8秒 04/13 大井1R 13着/13頭+1.4秒 03/23 大井3R 9着/13頭+2.2秒 03/09 大井3R 12着/15頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実8.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/19 大井3R 10着/12頭+2.1秒 04/27 大井2R 7着/14頭+1.8秒 04/13 大井2R 9着/13頭+1.3秒 03/23 大井1R 4着/11頭+0.6秒 03/09 大井3R 10着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
11	レッツゴージミー	藤田凌（大井）	実1.7	🌟◎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走平均2.0着と安定／前走2着／385日ぶりの実戦）
前5走 05/19 大井1R 2着/11頭+1.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 385日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。

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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

馬連 1-11 実7.2倍期待値 +66% 200円 ❌不的中1番(5着)-11番(9着)

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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