大井 12R 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。

12R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アミフジモアナ	菅原涼（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/18 大井12R 12着/14頭+1.9秒 04/28 大井12R 1着/13頭勝利 03/25 大井10R 10着/10頭+2.5秒 12/25 大井10R 9着/11頭+1.2秒 12/02 大井9R 6着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 4.1% ※ 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。
2	レーヴレジェンド	西優哉（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3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9.7着と低調）
前5走 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6秒 04/16 大井9R 12着/16頭+2.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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。
3	コスモトロイメル	中山遥（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/18 大井12R 9着/14頭+1.3秒 04/29 大井9R 1着/13頭勝利 04/15 大井10R 3着/14頭+0.8秒 03/26 大井10R 11着/14頭+2.3秒 03/11 大井9R 7着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 8.6% ※ 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。
4	アシャニンカ	笹川翼（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/10 大井9R 2着/14頭+3.0秒 05/19 大井8R 3着/9頭+1.1秒 04/29 大井9R 9着/13頭+0.7秒 12/25 大井10R 6着/11頭+0.9秒 12/02 大井9R 9着/14頭+1.6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 4.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% ※ 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	フレンドリーシップ	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/10 大井9R 3着/14頭 05/19 大井7R 10着/10頭+1.3秒 04/29 大井9R 10着/13頭+1.1秒 09/17 大井10R 10着/12頭+2.2秒 09/04 大井8R 7着/13頭+1.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% ※ 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。
6	スキャロップ	江里裕（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/21 大井7R 8着/11頭 04/30 大井9R 9着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 5着/16頭+1.5秒 03/27 大井9R 8着/10頭+1.5秒 03/13 大井10R 10着/13頭+1.2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 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% ※ 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。
7	コーミズアムール	吉井章（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36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/18 大井12R 13着/14頭+2.0秒 04/30 大井9R 8着/14頭+1.3秒 04/14 大井9R 7着/10頭+1.5秒 12/24 大井8R 3着/11頭+0.6秒 12/02 大井8R 4着/10頭+0.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% ※ 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	プレストライズ	本橋孝（船橋）	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8.7着と低調）
前5走 05/21 大井6R 9着/12頭 02/13 船橋9R 11着/11頭+4.4秒 01/23 船橋10R 6着/11頭+0.8秒 12/19 川崎11R 6着/12頭+0.6秒 11/19 川崎8R 3着/12頭+0.2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 8.7着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 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 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。
9	グラスコメット	新原周（川崎）	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12.7着と低調）
前5走 05/21 大井7R 9着/11頭 04/30 大井9R 13着/14頭+2.5秒 04/16 大井9R 16着/16頭+4.8秒 12/25 大井10R 8着/11頭+1.1秒 12/01 大井10R 1着/13頭勝利
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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (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。
10	マジシャンガール	矢野貴（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25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/21 大井7R 3着/11頭 04/15 大井10R 2着/14頭+0.6秒 03/11 大井10R 2着/13頭+0.3秒 02/16 大井10R 2着/14頭+0.4秒 08/12 大井7R 5着/14頭+1.1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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.0% ※ 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。
11	ゴッドバーグ	安藤洋（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
前5走 05/21 大井6R 7着/12頭 04/29 大井9R 3着/13頭+0.0秒 11/11 大井9R 3着/13頭+0.4秒 10/21 大井9R 2着/10頭+0.7秒 10/08 大井12R 8着/16頭+1.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% × 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 15.2% ※ 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。
12	ショウナンカチドキ	本田重（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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 04/15 大井10R 1着/14頭勝利 01/29 大井10R 11着/15頭+2.2秒 01/15 大井10R 9着/12頭+1.1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 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 11.7% ※ 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。
13	サイレントブラック	鷹見陸（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井6R 12着/12頭+3.0秒 02/17 大井9R 3着/12頭+0.1秒 12/26 大井7R 6着/9頭+1.9秒 12/04 大井10R 2着/11頭+0.6秒 11/12 大井8R 13着/14頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
14	グルナルーフス	吉原寛（金沢）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/09 大井8R 1着/11頭 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13頭勝利 01/14 大井7R 2着/12頭+0.1秒 12/24 大井7R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 11.4% ※ 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。
15	アフロライデル	木澤奨（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/21 大井6R 5着/12頭 04/29 大井8R 2着/13頭+0.6秒 04/16 大井8R 6着/12頭+1.3秒 03/27 大井8R 5着/11頭+1.5秒 03/13 大井9R 7着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 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。

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

ダ1200m

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゴッドバーグ

騎手安藤洋（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

▲12ショウナンカチドキ

—

EV —

▲14グルナルーフス

—

EV —

▲3コスモトロイメル

—

EV —

▲15アフロライデル

—

EV —

出走馬AI評価順・全15頭

×11

ゴッドバーグ

安藤洋（大井）

—

›

▲12

ショウナンカチドキ

本田重（船橋）

—

›

▲14

グルナルーフス

吉原寛（金沢）

—

›

▲3

コスモトロイメル

中山遥（浦和）

—

›

▲15

アフロライデル

木澤奨（大井）

—

›

△10

マジシャンガール

矢野貴（大井）

—

›

△8

プレストライズ

本橋孝（船橋）

—

›

△4

アシャニンカ

笹川翼（大井）

—

›

×7

コーミズアムール

吉井章（大井）

—

›

×1

アミフジモアナ

菅原涼（大井）

—

›

×13

サイレントブラック

鷹見陸（大井）

—

›

×9

グラスコメット

新原周（川崎）

—

›

×2

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

—

›

×6

スキャロップ

江里裕（大井）

—

›

×5

フレンドリーシップ

野畑凌（川崎）

—

›

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🌙 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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