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	バーバリオン	安藤洋（大井）	実10.0	▲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5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/19 大井10R 9着/13頭+1.1秒 03/12 船橋11R 5着/9頭+0.7秒 02/20 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井11R 8着/16頭+1.9秒 10/24 大井5R 2着/7頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	リコータロス	藤本現（大井）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/22 大井2R 1着/15頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ライドハイ	本田重（船橋）	実3.7	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／133日ぶりの実戦）
前5走 01/30 大井3R 7着/8頭+2.2秒 01/14 大井3R 2着/11頭+0.6秒 12/31 大井10R 6着/14頭+2.1秒 12/03 大井5R 1着/7頭勝利 09/19 大井6R 1着/8頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	シュヴァルニブロン	西啓太（大井）	実18.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/22 大井4R 11着/16頭 05/01 大井9R 6着/7頭+2.3秒 04/17 大井6R 7着/12頭+2.4秒 03/27 大井2R 8着/12頭+2.0秒 03/13 大井7R 7着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
5	シンプウエース	福原杏（浦和）	実15.6	×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11走で勝ち無し）
前5走 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0秒 04/17 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/27 大井2R 11着/12頭+2.4秒 03/13 大井7R 5着/10頭+1.8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 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	カナホゲラ	和田譲（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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／168日ぶりの実戦）
前5走 12/26 大井2R 1着/14頭勝利 08/11 大井4R 2着/8頭+1.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 168日休養明け × 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 4.4% (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。
7	エルフィダンス	御神訓（大井）	実27.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／170日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 12/24 園田10R 10着/11頭+2.4秒 11/06 船橋5R 2着/5頭+0.3秒 09/29 船橋3R 1着/7頭勝利 08/30 船橋3R 2着/5頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 170日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
8	サヴォア	岡村健（船橋）	実70.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/22 大井4R 7着/16頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井2R 10着/12頭+2.4秒 12/05 大井4R 5着/11頭+2.0秒 10/23 大井2R 4着/10頭+1.4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 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ファインブレード	笹川翼（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/19 大井10R 6着/13頭+0.6秒 05/01 大井9R 3着/7頭+2.0秒 04/17 大井3R 1着/14頭勝利 03/26 大井5R 6着/12頭+1.7秒 03/12 大井4R 4着/9頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	サイゴニアイハカツ	矢野貴（大井）	実12.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/22 大井2R 2着/15頭 12/24 大井2R 1着/12頭勝利 12/01 大井4R 4着/10頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
11	オレンジマン	中山遥（浦和）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4秒 04/17 大井6R 3着/12頭+1.4秒 03/27 大井7R 8着/8頭+2.8秒 03/13 大井2R 5着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
12	トモノホマレ	藤田凌（大井）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/22 大井4R 2着/16頭+3.0秒 05/01 大井2R 4着/13頭+0.2秒 03/27 大井2R 6着/12頭+1.0秒 02/19 大井6R 1着/14頭勝利 01/13 大井4R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 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。

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

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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 3-9 実21.8倍期待値 +293% 300円
3連複 2-3-9 実41.8倍期待値 +468% 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 エルフィダンス実27.2倍期待値 +290% 推奨 9.1〜30.0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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