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 15:02

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェールジャルダン	杉山海（大井）	実79.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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9.3着と低調）
前5走 05/20 大井4R 6着/14頭 04/28 大井4R 12着/12頭+4.2秒 04/14 大井3R 10着/11頭+4.2秒 11/12 大井3R 2着/7頭+1.6秒 10/20 大井3R 9着/9頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
2	サコクノクインビー	吉井章（大井）	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 05/20 大井5R 5着/11頭 04/27 大井5R 7着/10頭+2.6秒 04/13 大井6R 4着/10頭+1.0秒 03/24 大井4R 7着/11頭+1.2秒 12/03 大井4R 6着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	リュウノナナホシ	佐野遥（川崎）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/21 大井2R 10着/14頭 04/28 大井5R 10着/14頭+2.7秒 04/14 大井3R 6着/11頭+2.6秒 03/24 大井6R 7着/14頭+2.5秒 03/10 大井5R 6着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19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 2.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
4	ナナセショー	菅原涼（大井）	実11.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/18 大井2R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井6R 10着/14頭+2.8秒 04/13 大井6R 8着/10頭+3.1秒 01/26 大井4R 10着/13頭+3.9秒 01/12 大井6R 12着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 13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 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ガンバリーリエ	中山遥（浦和）	実22.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 02/16 大井3R 2着/11頭+0.0秒 01/26 大井5R 8着/13頭+2.1秒 01/12 大井7R 10着/13頭+2.5秒 09/19 大井6R 6着/8頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 4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 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	ユウユウチャパティ	櫻井光（川崎）	実51.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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8.7着と低調）
前5走 05/20 大井5R 6着/11頭 04/28 大井3R 12着/14頭+5.7秒 04/14 大井1R 8着/11頭+1.8秒 03/24 大井3R 12着/14頭+2.2秒 03/09 大井6R 7着/14頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 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。
7	コブラツイスト	藤本現（大井）	実1.9	🌟◎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 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ファーマアップ	谷内貫（大井）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井4R 13着/13頭 04/27 大井3R 3着/11頭+2.2秒 04/13 大井6R 6着/10頭+1.7秒 03/23 大井5R 11着/14頭+2.7秒 03/09 大井4R 5着/8頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.3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 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 19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 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	マインゴールド	岡村健（船橋）	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11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8.7着と低調）
前5走 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8秒 01/13 大井5R 12着/14頭+3.3秒 12/29 大井2R 13着/14頭+2.7秒 12/05 大井6R 11着/15頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.7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 5走で勝ち無し ○ ローテーション 19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 2.7% (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。
10	オテモヤン	笹川翼（大井）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
11	ガリマド	福原杏（浦和）	実64.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/21 大井1R 11着/11頭+4.0秒 04/28 大井5R 6着/14頭+2.2秒 04/14 大井2R 8着/12頭+2.3秒 03/24 大井6R 11着/14頭+2.8秒 03/10 大井5R 10着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 19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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
12	クリスバローズ推奨	和田譲（大井）	実9.6	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（前走3着で力を示す）
前5走 04/13 大井6R 3着/10頭+0.8秒 03/23 大井5R 5着/14頭+1.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
13	ダルトン	石川駿（大井）	実146.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／112日ぶりの実戦）
前5走 02/17 大井4R 6着/12頭+2.5秒 01/27 大井4R 7着/13頭+1.8秒 01/12 大井7R 3着/13頭+0.7秒 12/25 大井6R 6着/10頭+1.3秒 12/01 大井2R 14着/14頭+6.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。

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 12 クリスバローズ実9.6倍期待値 +40% 推奨 8.9〜10.4倍 100円
3連複 7-10-12 実8.9倍期待値 +127% 400円

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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