大井 2R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

2R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スルガビジン	笹川翼（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2.5着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/08 大井4R 2着/10頭 12/25 大井3R 3着/7頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% ※ 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。
2	ゴールドフリーザ自在	達城龍（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6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/09 大井1R 5着/9頭+0.0秒 05/20 大井4R 4着/14頭 04/27 大井5R 6着/10頭+2.5秒 04/13 大井5R 4着/12頭+1.8秒 01/13 大井3R 6着/10頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% ※ 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。
3	ビハインドヘッド自在	木澤奨（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8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 06/10 大井3R 6着/11頭 05/20 大井4R 3着/14頭+5.0秒 04/27 大井4R 4着/11頭+1.4秒 04/14 大井1R 9着/11頭+1.8秒 09/16 大井5R 3着/8頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 8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) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
4	ジーティークィーン逃げ	東原悠（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6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井5R 7着/13頭 05/21 大井3R 10着/16頭 02/17 大井4R 2着/12頭+0.9秒 01/27 大井6R 8着/11頭+1.1秒 01/12 大井7R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	アズキング差し	千田洋（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6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井3R 9着/11頭+0.0秒 05/21 大井2R 4着/14頭+0.0秒 04/28 大井4R 4着/12頭+1.9秒 01/13 大井5R 14着/14頭+3.8秒 12/24 大井4R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	ファンキーヤンキー差し	新原周（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井4R 6着/14頭 05/21 大井2R 11着/14頭 04/28 大井4R 5着/12頭+1.9秒 04/14 大井2R 4着/12頭+2.1秒 03/24 大井5R 7着/9頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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。
7	ジョテイ自在	西優哉（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/09 大井1R 4着/9頭+1.0秒 05/20 大井4R 9着/14頭 04/01 園田3R 7着/10頭+2.4秒 01/15 園田2R 3着/11頭+0.3秒 12/29 園田3R 4着/6頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% ※ 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。
8	ホップステップ	藤本現（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／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/09 大井1R 2着/9頭 05/21 大井1R 9着/11頭 04/27 大井4R 3着/11頭+0.8秒 04/13 大井3R 3着/10頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 4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 16% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% ※ 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	トネタロウ追込	藤田凌（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7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井4R 8着/14頭 05/21 大井1R 8着/11頭+1.0秒 03/24 大井3R 3着/14頭+0.7秒 03/10 大井5R 11着/14頭+1.4秒 02/17 大井3R 9着/13頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% ※ 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。
10	ミラクルロマンス自在	杉山海（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10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/10 大井4R 7着/14頭 05/21 大井2R 12着/14頭 04/30 大井3R 7着/10頭+3.2秒 04/15 大井4R 7着/10頭+1.7秒 03/24 大井3R 2着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
11	グレートロッタリー追込	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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 02/19 大井5R 10着/14頭+3.1秒 01/28 大井3R 10着/14頭+1.7秒 12/29 大井2R 8着/14頭+2.3秒 12/05 大井4R 7着/11頭+2.1秒 11/14 大井4R 6着/9頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	オーシャンクロノス自在	田中洸（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11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8.3着と低調）
前5走 06/10 大井3R 8着/11頭 05/21 大井1R 7着/11頭 04/28 大井3R 10着/14頭+4.0秒 04/14 大井1R 5着/11頭+0.9秒 03/24 大井5R 8着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3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 6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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
13	ユウトザケンケン	矢野貴（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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% ※ 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。
14	エースインフェルノ先行	高橋優（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10走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/09 大井1R 3着/9頭 05/21 大井1R 6着/11頭+1.0秒 04/28 大井5R 9着/14頭+2.6秒 04/14 大井3R 8着/11頭+2.9秒 03/24 大井6R 10着/14頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 10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 3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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% ※ 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。

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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ユウトザケンケン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲8ホップステップ

—

EV —

▲7ジョテイ

—

EV —

▲1スルガビジン

—

EV —

▲2ゴールドフリーザ

—

EV —

出走馬AI評価順・全14頭

×13

ユウトザケンケン

矢野貴（大井）

—

›

▲8

ホップステップ

藤本現（大井）

—

›

▲7

ジョテイ

西優哉（大井）

—

›

▲1

スルガビジン

笹川翼（大井）

—

›

▲2

ゴールドフリーザ

達城龍（大井）

—

›

△5

アズキング

千田洋（大井）

—

›

△14

エースインフェルノ

高橋優（大井）

—

›

△9

トネタロウ

藤田凌（大井）

—

›

×12

オーシャンクロノス

田中洸（大井）

—

›

×11

グレートロッタリー

菅原涼（大井）

—

›

×3

ビハインドヘッド

木澤奨（大井）

—

›

×6

ファンキーヤンキー

新原周（川崎）

—

›

×10

ミラクルロマンス

杉山海（大井）

—

›

×4

ジーティークィーン

東原悠（大井）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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