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。

モデル

2R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナヒラク逃げ	西啓太（大井）	実22.7	B× A△勝率6% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井2R 3着/11頭 06/10 大井2R 7着/14頭 05/19 大井3R 8着/12頭+1.8秒 04/28 大井2R 12着/13頭+2.9秒 04/13 大井2R 5着/13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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +38% ※ 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	スイヘイセン追込	佐野遥（川崎）	実105.0	B× A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/01 大井1R 7着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 8着/11頭+0.0秒 05/19 大井3R 11着/12頭+2.2秒 04/27 大井2R 13着/14頭+3.1秒 03/23 大井3R 10着/13頭+2.4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 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 -17% ※ 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	アネラカイカマヒネ逃げ	杉山海（大井）	実7.0	B△ A○勝率8% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/02 大井2R 5着/11頭 06/10 大井2R 6着/14頭 05/19 大井3R 3着/12頭+0.1秒 10/05 大井5R 4着/14頭+1.2秒 09/16 大井3R 1着/13頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.2% / 期待値 -43% ※ 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	エクスプローラー差し	本村直（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-94% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/08 大井1R 4着/11頭+0.0秒 05/19 大井1R 12着/13頭+2.4秒 04/27 大井1R 9着/14頭+1.5秒 04/13 大井1R 10着/13頭+0.8秒 11/13 大井1R 6着/12頭+0.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -94% ※ 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	ツクシ自在	谷内貫（大井）	実7.3	B× A△勝率7% EV-47% 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38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/01 大井1R 2着/12頭 06/08 大井1R 2着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 5着/12頭+0.8秒 04/27 大井2R 9着/14頭+2.2秒 04/13 大井2R 10着/13頭+1.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -48% ※ 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	ウルフスタンド差し	鷹見陸（大井）	実97.7	B× A▽勝率1% EV-10% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/28 大井2R 10着/13頭+2.7秒 04/15 大井2R 11着/13頭+3.3秒 03/24 大井2R 4着/14頭+1.6秒 03/10 大井2R 8着/13頭+1.3秒 02/17 大井1R 6着/15頭+1.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -11% ※ 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	マーナーパス逃げ	遠藤健（大井）	実52.6	B× A▽勝率3% EV+34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場46走で勝率4%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/01 大井1R 3着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 5着/11頭 05/19 大井2R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 10着/14頭+2.4秒 04/13 大井2R 4着/13頭+0.9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 5.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19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 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 +35% ※ 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	ピュアリヤン逃げ	笹川翼（大井）	実28.9	B▲ A▽勝率3% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井1R 10着/12頭 03/23 大井1R 3着/11頭+0.5秒 03/09 大井1R 8着/14頭+1.2秒 10/08 大井2R 9着/10頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19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 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -18% ※ 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	ドンナドンナ逃げ	田中洸（大井）	実79.4	B× A▽勝率2% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/01 大井1R 4着/12頭 06/08 大井1R 3着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 10着/12頭+2.1秒 04/27 大井2R 7着/14頭+1.8秒 04/13 大井2R 9着/13頭+1.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19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 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 期待値 +23% ※ 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	キュベベペッパー逃げ	安藤洋（大井）	実9.3	B○ A▲勝率8% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／131日ぶりの実戦）
前5走 03/11 大井1R 14着/14頭+2.0秒 02/18 大井1R 5着/12頭+0.7秒 11/10 大井1R 1着/11頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 131日休養明け × 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 5.8% (オッズ暗示: 10.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -25% ※ 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	シューキング	矢野貴（大井）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-14% 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 07/01 大井1R 1着/12頭 06/09 大井6R 4着/14頭+0.9秒 05/19 大井1R 3着/11頭+1.5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 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.9% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.4% / 期待値 -14% ※ 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	アイズアフロディテ	町田直（川崎）	実254.2	B× A▽勝率0% EV-29% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井1R 11着/11頭 06/11 大井2R 12着/13頭 05/20 大井1R 11着/13頭+0.0秒 04/30 大井1R 14着/14頭+4.4秒 04/17 大井1R 13着/13頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.3% / 期待値 -30% ※ 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	ヨシノルビー	和田譲（大井）	実10.7	B△ A△勝率5% EV-48% 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12走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井2R 7着/14頭 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
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 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 -49% ※ 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	ソリタリオカズ追込	西優哉（大井）	実203.0	B× A▽勝率0% EV-34% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/01 大井1R 5着/12頭 03/23 大井1R 10着/11頭+2.3秒 03/09 大井1R 10着/14頭+1.6秒 02/16 大井1R 15着/15頭+4.4秒 01/26 大井2R 5着/13頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.3% / 期待値 -34% ※ 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	マルカンプレスト逃げ	達城龍（大井）	実64.7	B× A▽勝率2% EV+4% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井1R 2着/15頭+0.4秒 01/26 大井2R 2着/13頭+0.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。
16	ストロングフレイヤ逃げ	藤本現（大井）	実21.3	B△ A×勝率2% EV-59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井2R 4着/11頭+1.0秒 04/13 大井2R 2着/13頭+0.8秒 03/23 大井3R 7着/13頭+1.6秒 03/09 大井1R 1着/14頭勝利 02/16 大井1R 3着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -59% ※ 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Aモデル ◎

シューキング

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10キュベベペッパー

9.3倍

EV -45%

▲A:▽8ピュアリヤン

28.9倍

EV -45%

出走馬全16頭

◎A:◎11

シューキング

矢野貴（大井）

1.7倍

+54%

›

○A:▲10

キュベベペッパー

安藤洋（大井）

9.3倍

-45%

›

▲A:▽8

ピュアリヤン

笹川翼（大井）

28.9倍

-45%

›

△A:○3

アネラカイカマヒネ

杉山海（大井）

7.0倍

-96%

›

△A:△13

ヨシノルビー

和田譲（大井）

10.7倍

-98%

›

△A:×16

ストロングフレイヤ

藤本現（大井）

21.3倍

-97%

›

×A:△1

ハナヒラク

西啓太（大井）

22.7倍

-96%

›

×A:▽7

マーナーパス

遠藤健（大井）

52.6倍

-92%

›

×A:▽9

ドンナドンナ

田中洸（大井）

79.4倍

-88%

›

×A:△5

ツクシ

谷内貫（大井）

7.3倍

-99%

›

×A:▽2

スイヘイセン

佐野遥（川崎）

105.0倍

-98%

›

×A:×4

エクスプローラー

本村直（大井）

—

›

×A:▽15

マルカンプレスト

達城龍（大井）

64.7倍

-99%

›

×A:▽6

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

97.7倍

-99%

›

×A:▽14

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

203.0倍

-99%

›

×A:▽12

アイズアフロディテ

町田直（川崎）

254.2倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

2R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 15:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナヒラク逃げ	西啓太（大井）	実22.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/02 大井2R 3着/11頭 06/10 大井2R 7着/14頭 05/19 大井3R 8着/12頭+1.8秒 04/28 大井2R 12着/13頭+2.9秒 04/13 大井2R 5着/13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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	スイヘイセン追込	佐野遥（川崎）	実105.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/01 大井1R 7着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 8着/11頭+0.0秒 05/19 大井3R 11着/12頭+2.2秒 04/27 大井2R 13着/14頭+3.1秒 03/23 大井3R 10着/13頭+2.4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 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	アネラカイカマヒネ逃げ	杉山海（大井）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/02 大井2R 5着/11頭 06/10 大井2R 6着/14頭 05/19 大井3R 3着/12頭+0.1秒 10/05 大井5R 4着/14頭+1.2秒 09/16 大井3R 1着/13頭勝利
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 4.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (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。
4	エクスプローラー差し	本村直（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40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8.3着と低調）
前5走 06/08 大井1R 4着/11頭+0.0秒 05/19 大井1R 12着/13頭+2.4秒 04/27 大井1R 9着/14頭+1.5秒 04/13 大井1R 10着/13頭+0.8秒 11/13 大井1R 6着/12頭+0.9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 2.6% ※ 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。
5	ツクシ自在	谷内貫（大井）	実7.3	△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38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/01 大井1R 2着/12頭 06/08 大井1R 2着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 5着/12頭+0.8秒 04/27 大井2R 9着/14頭+2.2秒 04/13 大井2R 10着/13頭+1.4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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
6	ウルフスタンド差し	鷹見陸（大井）	実97.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/28 大井2R 10着/13頭+2.7秒 04/15 大井2R 11着/13頭+3.3秒 03/24 大井2R 4着/14頭+1.6秒 03/10 大井2R 8着/13頭+1.3秒 02/17 大井1R 6着/15頭+1.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	マーナーパス逃げ	遠藤健（大井）	実52.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場46走で勝率4%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/01 大井1R 3着/12頭+0.0秒 06/08 大井1R 5着/11頭 05/19 大井2R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 10着/14頭+2.4秒 04/13 大井2R 4着/13頭+0.9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 5.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19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 2.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	ピュアリヤン逃げ	笹川翼（大井）	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/01 大井1R 10着/12頭 03/23 大井1R 3着/11頭+0.5秒 03/09 大井1R 8着/14頭+1.2秒 10/08 大井2R 9着/10頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ドンナドンナ逃げ	田中洸（大井）	実79.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/01 大井1R 4着/12頭 06/08 大井1R 3着/11頭+2.0秒 05/19 大井3R 10着/12頭+2.1秒 04/27 大井2R 7着/14頭+1.8秒 04/13 大井2R 9着/13頭+1.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
10	キュベベペッパー逃げ	安藤洋（大井）	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／131日ぶりの実戦）
前5走 03/11 大井1R 14着/14頭+2.0秒 02/18 大井1R 5着/12頭+0.7秒 11/10 大井1R 1着/11頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 131日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
11	シューキング	矢野貴（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 07/01 大井1R 1着/12頭 06/09 大井6R 4着/14頭+0.9秒 05/19 大井1R 3着/11頭+1.5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 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.4% (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。
12	アイズアフロディテ	町田直（川崎）	実254.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/03 大井1R 11着/11頭 06/11 大井2R 12着/13頭 05/20 大井1R 11着/13頭+0.0秒 04/30 大井1R 14着/14頭+4.4秒 04/17 大井1R 13着/13頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (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。
13	ヨシノルビー	和田譲（大井）	実10.7	△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12走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井2R 7着/14頭 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
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 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17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 4.8% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
14	ソリタリオカズ追込	西優哉（大井）	実203.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/01 大井1R 5着/12頭 03/23 大井1R 10着/11頭+2.3秒 03/09 大井1R 10着/14頭+1.6秒 02/16 大井1R 15着/15頭+4.4秒 01/26 大井2R 5着/13頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 19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 0.3% (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。
15	マルカンプレスト逃げ	達城龍（大井）	実64.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井1R 2着/15頭+0.4秒 01/26 大井2R 2着/13頭+0.5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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
16	ストロングフレイヤ逃げ	藤本現（大井）	実21.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井2R 4着/11頭+1.0秒 04/13 大井2R 2着/13頭+0.8秒 03/23 大井3R 7着/13頭+1.6秒 03/09 大井1R 1着/14頭勝利 02/16 大井1R 3着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シューキング

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アネラカイカマヒネ

7.0倍

EV -42%

▲10キュベベペッパー

9.3倍

EV -25%

出走馬全16頭

◎11

シューキング

矢野貴（大井）

1.7倍

-14%

›

○3

アネラカイカマヒネ

杉山海（大井）

7.0倍

-42%

›

▲10

キュベベペッパー

安藤洋（大井）

9.3倍

-25%

›

△5

ツクシ

谷内貫（大井）

7.3倍

-47%

›

△1

ハナヒラク

西啓太（大井）

22.7倍

+38%

›

△13

ヨシノルビー

和田譲（大井）

10.7倍

-48%

›

▽8

ピュアリヤン

笹川翼（大井）

28.9倍

-17%

›

×4

エクスプローラー

本村直（大井）

—

›

▽7

マーナーパス

遠藤健（大井）

52.6倍

+34%

›

×16

ストロングフレイヤ

藤本現（大井）

21.3倍

-59%

›

▽15

マルカンプレスト

達城龍（大井）

64.7倍

+4%

›

▽9

ドンナドンナ

田中洸（大井）

79.4倍

+23%

›

▽6

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

97.7倍

-10%

›

▽2

スイヘイセン

佐野遥（川崎）

105.0倍

-17%

›

▽14

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

203.0倍

-34%

›

▽12

アイズアフロディテ

町田直（川崎）

254.2倍

-29%

›

💡 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。

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