大井 11R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルムラトゥール |
矢野貴（大井） |
実2.6 |
B○ A○勝率23% EV-40% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.0% (オッズ暗示: 38.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.8% / 期待値 -41% ※ 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 |
トーセンサウダージ |
藤本現（大井） |
実27.8 |
B△ A△勝率3% EV-26% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.1% (オッズ暗示: 3.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 -26% ※ 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 |
グラヴィス |
笹川翼（大井） |
実5.0 |
B▲ A▲勝率18% EV-7% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 1.4% (オッズ暗示: 20.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.5% / 期待値 -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。 |
| 4 |
ゴールドジャッジ 先行 |
和田譲（大井） |
実18.6 |
B△ A△勝率8% EV+50% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 +51% ※ 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 |
ベニッシモ 差し |
菅原涼（大井） |
実73.3 |
B× A▽勝率1% EV-3% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7位 / 勝率 1.3% / 期待値 -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。 |
| 6 |
サッキーミツグ 逃げ |
高橋昭（大井） |
実23.4 |
B△ A△勝率7% EV+55% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +56% ※ 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 |
ネオトキオ 逃げ |
安藤洋（大井） |
実1.8 |
B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV-28% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.0% / 期待値 -28% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
56.5% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 40.0% / 期待値 -28%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
42.0% (オッズ暗示: 38.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 22.8% / 期待値 -41%
×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
1.4% (オッズ暗示: 20.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 18.5% / 期待値 -8%
×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
0.1% (オッズ暗示: 3.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 -26%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 5.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 +51%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 4.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +56%
×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 7位 / 勝率 1.3% / 期待値 -3%
💡 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。
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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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アルムラトゥール |
矢野貴（大井） |
実2.6 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。 |
| 2 |
トーセンサウダージ |
藤本現（大井） |
実27.8 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。 |
| 3 |
グラヴィス |
笹川翼（大井） |
実5.0 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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 |
ゴールドジャッジ 先行 |
和田譲（大井） |
実18.6 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。 |
| 5 |
ベニッシモ 差し |
菅原涼（大井） |
実73.3 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。 |
| 6 |
サッキーミツグ 逃げ |
高橋昭（大井） |
実23.4 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。 |
| 7 |
ネオトキオ 逃げ |
安藤洋（大井） |
実1.8 |
🌟◎詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.0% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
40.0% (オッズ暗示: 55.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
22.8% (オッズ暗示: 38.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.5% (オッズ暗示: 20.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+50% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+55% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 4.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 3.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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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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）
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