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1200m ダート1200m　発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミンナノブンモ自在	達城龍（大井）	実60.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井1R 10着/14頭 05/19 大井2R 1着/12頭勝利 04/28 大井2R 9着/13頭+2.4秒 04/15 大井2R 5着/13頭+2.6秒 03/24 大井1R 8着/13頭+0.6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 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ロクスマリアンヌ逃げ	西啓太（大井）	実7.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 06/11 大井2R 3着/13頭 05/20 大井3R 13着/14頭 01/16 大井2R 10着/16頭+1.9秒 12/29 大井6R 7着/14頭+3.1秒 09/18 大井7R 7着/14頭+1.0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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
3	マハーギータ自在	東原悠（大井）	実285.3	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/11 大井2R 8着/13頭 05/20 大井3R 10着/14頭 04/29 大井2R 11着/13頭+2.7秒 04/17 大井1R 11着/13頭+2.0秒 03/25 大井1R 8着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	インヘリタンスエス先行	菅原涼（大井）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 05/20 大井3R 5着/14頭 04/29 大井2R 5着/13頭+1.3秒 03/26 大井3R 5着/14頭+0.4秒 02/19 大井1R 5着/16頭+0.4秒 01/16 大井2R 14着/16頭+2.1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 5.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ヨシノルビー差し	和田譲（大井）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16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 06/11 大井2R 6着/13頭+0.0秒 05/20 大井3R 8着/14頭 04/28 大井2R 2着/13頭+1.1秒 04/17 大井1R 7着/13頭+1.1秒 03/24 大井2R 12着/14頭+2.9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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 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。
6	ジョリーハーモニー逃げ	吉井章（大井）	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井2R 10着/13頭 05/20 大井2R 4着/11頭 04/29 大井1R 8着/8頭+1.8秒 04/16 大井3R 6着/11頭+1.6秒 03/26 大井3R 2着/14頭+0.1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 27走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
7	コーントップス追込	千田洋（大井）	実159.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/10 大井2R 5着/14頭 05/20 大井2R 11着/11頭+0.0秒 04/28 大井1R 11着/11頭+1.3秒 04/15 大井1R 8着/14頭+1.4秒 03/24 大井2R 9着/14頭+2.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
8	ソニックサンライズ差し	中村尚（大井）	実200.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井2R 7着/13頭 05/20 大井3R 9着/14頭 04/29 大井2R 7着/13頭+1.6秒 04/16 大井2R 10着/11頭+2.7秒 03/26 大井3R 6着/14頭+1.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
9	コトブキエース逃げ	西優哉（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44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井2R 2着/13頭 05/19 大井3R 1着/12頭勝利 04/27 大井2R 5着/14頭+1.5秒 04/15 大井2R 8着/13頭+2.8秒 12/01 大井7R 12着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (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。
10	ファインスカート先行	藤本現（大井）	実137.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/11 大井2R 9着/13頭 05/20 大井3R 7着/14頭 04/28 大井2R 5着/13頭+2.1秒 04/16 大井3R 7着/11頭+1.8秒 02/18 大井1R 6着/12頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	ショウサンレックス先行推奨	藤田凌（大井）	実8.1	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/19 大井1R 6着/16頭+0.4秒 01/29 大井3R 4着/13頭+0.9秒 01/16 大井2R 9着/16頭+1.8秒 07/15 大井6R 4着/14頭+2.2秒 07/03 大井6R 4着/10頭+1.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
12	ニチリン逃げ	矢野貴（大井）	実2.4	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／253日ぶりの実戦）
前5走 10/23 大井6R 7着/12頭+1.0秒 08/11 大井11R 1着/13頭勝利 07/18 大井2R 1着/14頭勝利 06/30 大井9R 2着/13頭+0.2秒 06/09 大井9R 7着/14頭+0.7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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 253日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ザゴート逃げ	杉山海（大井）	実13.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は25走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/10 大井2R 2着/14頭 05/20 大井3R 12着/14頭 04/28 大井2R 3着/13頭+1.2秒 04/17 大井1R 8着/13頭+1.7秒 03/23 大井3R 1着/13頭勝利
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 5.7着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
14	ヴァレンシアスノー逃げ	石川駿（大井）	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井2R 5着/13頭 05/20 大井3R 2着/14頭 01/30 大井1R 9着/12頭+1.7秒 01/14 大井2R 11着/15頭+1.6秒 12/26 大井5R 8着/13頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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／ 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

A推奨

ショウサンレックス

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

8.1倍

AI期待値

+68%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲12ニチリン

2.4倍

EV -51%

○9コトブキエース

4.1倍

EV -45%

▲2ロクスマリアンヌ

7.8倍

EV -7%

▲13ザゴート

13.9倍

EV +21%

出走馬AI評価順・全14頭

◎11

ショウサンレックス

藤田凌（大井）

8.1倍

+68%

›

▲12

ニチリン

矢野貴（大井）

2.4倍

-51%

›

○9

コトブキエース

西優哉（大井）

4.1倍

-45%

›

▲2

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

7.8倍

-7%

›

▲13

ザゴート

杉山海（大井）

13.9倍

+21%

›

△5

ヨシノルビー

和田譲（大井）

19.5倍

+40%

›

△14

ヴァレンシアスノー

石川駿（大井）

11.3倍

-48%

›

△4

インヘリタンスエス

菅原涼（大井）

20.4倍

-17%

›

▽6

ジョリーハーモニー

吉井章（大井）

21.6倍

-19%

›

▽1

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

60.3倍

+35%

›

▽7

コーントップス

千田洋（大井）

159.6倍

+146%

›

▽10

ファインスカート

藤本現（大井）

137.4倍

+45%

›

▽8

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

200.0倍

+13%

›

▽3

マハーギータ

東原悠（大井）

285.3倍

+13%

›

💡 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

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 11 ショウサンレックス実8.1倍期待値 +68% ❌不的中2着単勝 8.1倍

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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