大井3R AI予想 - Stride AI

大井 3R 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。

3R 大井競馬場ダート1600m　発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラストラブラブ推奨	吉井章（大井）	実27.2	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ27.2倍で期待値+199%の有力候補（近5走で勝率25%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0秒 10/09 大井4R 5着/6頭+1.4秒 09/18 大井4R 4着/9頭+1.0秒 08/10 大井3R 1着/8頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ワカチーコ	安藤洋（大井）	実9.1	△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7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 05/22 大井3R 9着/12頭+0.0秒 05/01 大井1R 6着/10頭+1.0秒 01/30 大井2R 7着/9頭+1.8秒 01/15 大井2R 3着/6頭+1.3秒 12/31 大井3R 6着/10頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 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。
3	ミュウチャン	西啓太（大井）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/22 大井1R 5着/13頭+0.0秒 03/26 大井9R 7着/7頭+4.5秒 02/18 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/26 大井4R 1着/13頭勝利 12/24 大井5R 10着/11頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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 21.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	リバテイー	菅原涼（大井）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 04/17 大井3R 9着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 7着/13頭+1.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ペニーファウンテン	笹川翼（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/17 大井2R 6着/11頭+1.0秒 01/29 大井11R 7着/11頭+1.7秒 01/13 大井3R 1着/10頭勝利 12/25 大井3R 4着/7頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 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 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
6	セルフエース	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/21 大井1R 2着/11頭 04/28 大井3R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井3R 2着/10頭+0.2秒 12/02 大井5R 7着/10頭+3.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.1% (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。
7	ウィルプレイス	佐野遥（川崎）	実75.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 05/22 大井4R 14着/16頭 05/01 大井2R 9着/13頭+2.0秒 04/17 大井3R 14着/14頭+3.5秒 03/26 大井6R 8着/13頭+1.8秒 03/09 大井7R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 1.8% (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。
8	アメジストハート	高橋優（大井）	実62.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 05/22 大井4R 15着/16頭 05/01 大井2R 12着/13頭+2.9秒 04/17 大井3R 13着/14頭+2.8秒 03/13 大井7R 10着/10頭+4.4秒 02/20 大井5R 4着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 15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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
9	ジュアルエリモ	千田洋（大井）	実16.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 05/22 大井1R 4着/13頭+0.0秒 04/15 大井3R 5着/10頭+2.4秒 03/26 大井4R 4着/9頭+1.4秒 01/29 大井4R 11着/12頭+1.9秒 12/31 大井3R 7着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。

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 1 ラストラブラブ実27.2倍期待値 +199% 推奨 11.8〜30.0倍 100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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