大井2R AI予想 - Stride AI

大井 2R 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。

2R 大井競馬場ダート1200m　発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シルマ	岡村健（船橋）	実2.6	▲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 1 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	アフロッチ	鷹見陸（大井）	実8.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ケンヴァルト	石川駿（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9.0着と低調）
前5走 05/18 大井2R 9着/14頭+3.4秒 04/13 大井4R 9着/10頭+4.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (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 6.2% ※ 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。
4	ゴールドレジーナ推奨	西啓太（大井）	実16.0	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ16.0倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
5	トゥザノースエンド	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走平均12.0着と低調）
前5走 05/18 大井1R 12着/12頭+2.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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。
6	キミヲコイシタウ	達城龍（大井）	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/18 大井1R 9着/12頭+2.1秒 04/27 大井3R 9着/11頭+3.3秒 04/13 大井3R 7着/10頭+2.2秒 03/23 大井4R 7着/7頭+3.8秒 03/09 大井4R 8着/8頭+4.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 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 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ヴェラージュコマチ	中山遥（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/18 大井2R 11着/14頭+3.7秒 10/09 大井3R 9着/11頭+2.9秒 09/15 大井2R 8着/8頭+4.2秒 09/03 大井4R 6着/11頭+2.6秒 08/10 大井3R 8着/8頭+7.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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	マンゴーパフェ	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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/18 大井1R 11着/12頭+2.6秒 04/27 大井3R 8着/11頭+3.0秒 04/13 大井3R 6着/10頭+2.2秒 03/23 大井5R 8着/14頭+2.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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 21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 3.3% ※ 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	パロットフィッシュ	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/18 大井1R 6着/12頭+1.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% ※ 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。
10	プロピュライア	藤田凌（大井）	実1.6	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.0着と低調／227日ぶりの実戦）
前5走 10/24 大井4R 9着/9頭+5.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 227日休養明け × 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 10.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
11	マルカンストーミー	高野誠（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
前5走 04/27 大井3R 7着/11頭+2.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 15.0% ※ 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。

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

単勝 4 ゴールドレジーナ実16.0倍期待値 +104% 推奨 10.2〜25.2倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ゴールドレジーナ実16.0倍期待値 +136% 推奨 8.8〜29.1倍 200円

※ 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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