大井12R AI予想

大井 12R 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。

12R 大井競馬場ダート2400m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピースフィールド	達城龍（大井）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率27%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 大井9R 1着/11頭勝利 04/28 大井6R 1着/10頭勝利 04/14 大井5R 6着/14頭+2.3秒 03/24 大井8R 5着/12頭+1.0秒 03/11 大井5R 6着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
2	ツートンショコラ	和田譲（大井）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/20 大井9R 1着/14頭 04/30 大井12R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 4着/10頭+0.2秒 03/24 大井10R 3着/14頭+0.8秒 03/10 大井4R 3着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
3	オンリーユーズド	江里裕（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27走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4秒 03/24 大井10R 1着/14頭勝利 03/13 大井5R 9着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
4	マルチライセンス	古岡勇（川崎）	実110.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/19 大井6R 13着/14頭+2.5秒 04/29 大井10R 10着/14頭+2.1秒 01/27 大井12R 9着/13頭+1.5秒 01/15 大井9R 11着/12頭+2.6秒 12/26 大井8R 11着/16頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
5	リアンフォール	鷹見陸（大井）	実8.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/20 大井9R 5着/14頭 04/29 大井6R 7着/13頭+1.6秒 04/15 大井7R 3着/12頭+1.0秒 03/25 大井8R 3着/13頭+0.8秒 03/11 大井8R 7着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	リュクススティール	吉井章（大井）	実88.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/21 大井5R 12着/14頭 04/30 大井7R 12着/13頭+2.7秒 04/16 大井7R 11着/11頭+3.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
7	キャロルビアンカ	杉山海（大井）	実32.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/20 大井9R 9着/14頭+0.0秒 04/29 大井10R 8着/14頭+1.3秒 04/14 大井7R 6着/10頭+1.0秒 03/24 大井12R 11着/13頭+2.9秒 03/10 大井10R 4着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	デルバイス	遠藤健（大井）	実229.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6秒 04/14 大井7R 10着/10頭+3.4秒 03/25 大井8R 12着/13頭+3.1秒 03/10 大井10R 9着/10頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12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) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	オメガドライヴ	西啓太（大井）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	ストライクノワール	矢野貴（大井）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/20 大井9R 11着/14頭 04/29 大井10R 13着/14頭+2.6秒 04/14 大井7R 5着/10頭+1.0秒 03/24 大井10R 4着/14頭+1.0秒 12/03 大井12R 10着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ブッシュテソーロ	藤本現（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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/19 大井6R 3着/14頭+0.3秒 06/13 大井8R 1着/14頭勝利 05/23 大井5R 8着/12頭+0.4秒 04/30 大井7R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.0% (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。
12	オメガオリーブ	本村直（大井）	実118.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10着/14頭+1.9秒 03/25 大井8R 11着/13頭+3.0秒 03/12 大井12R 14着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
13	テクノデザイン	東原悠（大井）	実126.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調）
前5走 05/20 大井9R 14着/14頭 04/29 大井9R 13着/13頭+3.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 × 直近3戦の調子平均 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。

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7.5倍期待値 +65% 200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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