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	ペイルムーン	達城龍（大井）	実23.2	B△ A▽勝率8% EV+75% 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16走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/30 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 3着/12頭 05/20 大井3R 3着/14頭 03/12 大井2R 6着/13頭+0.7秒 10/23 大井8R 4着/14頭+0.3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 17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 3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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 期待値 +75% ※ 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	アソス差し	安藤洋（大井）	実23.2	B× A▽勝率5% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場49走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井6R 4着/14頭+1.0秒 06/08 大井8R 10着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 4着/13頭+1.6秒 04/27 大井8R 3着/14頭+1.3秒 04/16 大井3R 2着/11頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -99% (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 8位 / 勝率 5.2% / 期待値 +20% ※ 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	アフリカンビート	石川駿（大井）	実3.8	B× A×勝率5% EV-82% 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27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/30 大井5R 3着/11頭+1.0秒 06/08 大井8R 7着/12頭 05/20 大井2R 2着/11頭 04/29 大井2R 6着/13頭+1.4秒 04/16 大井2R 7着/11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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 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 23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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 期待値 -82% ※ 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	イクノエイトナイン追込	菅原涼（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-96% 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 06/30 大井6R 11着/14頭 06/08 大井8R 11着/12頭+2.0秒 05/18 大井6R 10着/14頭+2.2秒 04/27 大井7R 11着/11頭+4.4秒 04/13 大井10R 13着/13頭+3.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 1.8% / 期待値 -97% ※ 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	イッツバッド追込	西優哉（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場68走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 07/02 大井2R 2着/11頭 06/10 大井2R 3着/14頭 05/19 大井3R 2着/12頭+0.1秒 04/28 大井2R 4着/13頭+1.3秒 04/17 大井1R 9着/13頭+1.8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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.0% / 期待値 -92% ※ 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	ロクスマリアンヌ推奨	西啓太（大井）	実23.2	B△ A△勝率8% EV+90% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同距離帯で勝率16%／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/03 大井2R 6着/14頭 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
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 34走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 32走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 +91% ※ 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	ザゴート	杉山海（大井）	推定—	B▲ A△勝率9% EV-82% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井2R 1着/14頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20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 1.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -83% ※ 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	ショウナンマナ追込	中村尚（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-96% 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 06/30 大井5R 10着/11頭+7.0秒 05/18 大井7R 13着/13頭+4.2秒 04/27 大井9R 9着/13頭+3.5秒 04/13 大井12R 14着/14頭+2.8秒 03/23 大井9R 13着/13頭+3.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 2.1% / 期待値 -96% ※ 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	ルネサンスクラブ逃げ	和田譲（大井）	推定—	B△ A○勝率13% EV-80% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/08 大井9R 4着/12頭+2.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒 08/12 大井4R 2着/13頭+1.5秒 07/14 大井5R 7着/11頭+2.4秒 12/27 大井4R 8着/13頭+1.7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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 1.1% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 -80% ※ 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	ジョーソーレ差し	田中洸（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 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4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7秒 04/16 大井12R 7着/10頭+4.2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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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) ▽ 前走実績前走 13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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 2.1% / 期待値 -96% ※ 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	ディフィラリー自在	瀬川将（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 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4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6秒 04/28 大井6R 10着/10頭+3.9秒 04/14 大井6R 10着/10頭+2.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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) -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 2.2% / 期待値 -95% ※ 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	プロシュ差し	遠藤健（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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 06/30 大井6R 6着/14頭 06/08 大井9R 7着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 8着/13頭+2.8秒 04/27 大井9R 8着/13頭+3.1秒 04/13 大井10R 11着/13頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.9% / 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。
13	ショウサンレックス先行	藤田凌（大井）	実2.3	B○ A▲勝率10% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/03 大井2R 2着/14頭 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
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 4.0着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20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 4.3% (オッズ暗示: 43.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -76% ※ 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	ウイントルヴェール差し	東原悠（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 06/30 大井6R 14着/14頭+3.0秒 06/08 大井9R 9着/12頭 05/18 大井7R 7着/13頭+2.1秒 04/27 大井7R 10着/11頭+3.2秒 04/13 大井12R 10着/14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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -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 3.1% / 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。
15	ジーティーウララ差し	岡村健（船橋）	推定—	B× A△勝率9% EV-82% 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／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井6R 5着/14頭 03/23 大井9R 5着/13頭+1.2秒 03/09 大井10R 5着/13頭+2.2秒 02/16 大井7R 6着/14頭+0.7秒 01/26 大井7R 4着/14頭+1.5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 5.0着 × 当競馬場適性 7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 22% (好調) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 -82% ※ 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	ルカリリ先行	笹川翼（大井）	実2.3	B🌟◎ A×勝率15% EV-65% 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12走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 06/08 大井8R 3着/12頭+3.0秒 05/20 大井2R 1着/11頭 04/13 大井2R 1着/13頭勝利 03/23 大井3R 6着/13頭+1.4秒 03/09 大井3R 11着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.2% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.9% / 期待値 -66% ※ 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 ×

ルカリリ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+109%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲13ショウサンレックス

2.3倍

EV -90%

▲A:△7ザゴート

—

EV —

出走馬全16頭

◎A:×16

ルカリリ

笹川翼（大井）

2.3倍

+109%

›

○A:▲13

ショウサンレックス

藤田凌（大井）

2.3倍

-90%

›

▲A:△7

ザゴート

杉山海（大井）

—

›

△A:○9

ルネサンスクラブ

和田譲（大井）

—

›

△A:△6

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

23.2倍

-75%

›

△A:▽1

ペイルムーン

達城龍（大井）

23.2倍

-86%

›

×A:△15

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

—

›

×A:×5

イッツバッド

西優哉（大井）

—

›

×A:×3

アフリカンビート

石川駿（大井）

3.8倍

-99%

›

×A:▽2

アソス

安藤洋（大井）

23.2倍

-99%

›

×A:×4

イクノエイトナイン

菅原涼（大井）

—

›

×A:×8

ショウナンマナ

中村尚（大井）

—

›

×A:×10

ジョーソーレ

田中洸（大井）

—

›

×A:×11

ディフィラリー

瀬川将（大井）

—

›

×A:×12

プロシュ

遠藤健（大井）

—

›

×A:×14

ウイントルヴェール

東原悠（大井）

—

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 6 ロクスマリアンヌ実23.2倍期待値 -75%

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

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	ペイルムーン	達城龍（大井）	実23.2	▽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16走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/30 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 3着/12頭 05/20 大井3R 3着/14頭 03/12 大井2R 6着/13頭+0.7秒 10/23 大井8R 4着/14頭+0.3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 17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 3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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
2	アソス差し	安藤洋（大井）	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場49走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井6R 4着/14頭+1.0秒 06/08 大井8R 10着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 4着/13頭+1.6秒 04/27 大井8R 3着/14頭+1.3秒 04/16 大井3R 2着/11頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (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。
3	アフリカンビート	石川駿（大井）	実3.8	×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27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/30 大井5R 3着/11頭+1.0秒 06/08 大井8R 7着/12頭 05/20 大井2R 2着/11頭 04/29 大井2R 6着/13頭+1.4秒 04/16 大井2R 7着/11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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	イクノエイトナイン追込	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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/30 大井6R 11着/14頭 06/08 大井8R 11着/12頭+2.0秒 05/18 大井6R 10着/14頭+2.2秒 04/27 大井7R 11着/11頭+4.4秒 04/13 大井10R 13着/13頭+3.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% ※ 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。
5	イッツバッド追込	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68走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 07/02 大井2R 2着/11頭 06/10 大井2R 3着/14頭 05/19 大井3R 2着/12頭+0.1秒 04/28 大井2R 4着/13頭+1.3秒 04/17 大井1R 9着/13頭+1.8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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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 4.0% ※ 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	ロクスマリアンヌ推奨	西啓太（大井）	実23.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+90%の中穴候補（同距離帯で勝率16%／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/03 大井2R 6着/14頭 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
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 34走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 32走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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	ザゴート	杉山海（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 大井2R 1着/14頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20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 9.0% ※ 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。
8	ショウナンマナ追込	中村尚（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20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/30 大井5R 10着/11頭+7.0秒 05/18 大井7R 13着/13頭+4.2秒 04/27 大井9R 9着/13頭+3.5秒 04/13 大井12R 14着/14頭+2.8秒 03/23 大井9R 13着/13頭+3.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% ※ 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。
9	ルネサンスクラブ逃げ	和田譲（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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/08 大井9R 4着/12頭+2.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒 08/12 大井4R 2着/13頭+1.5秒 07/14 大井5R 7着/11頭+2.4秒 12/27 大井4R 8着/13頭+1.7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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 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。
10	ジョーソーレ差し	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9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11.7着と低調）
前5走 07/01 大井4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7秒 04/16 大井12R 7着/10頭+4.2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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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) ▽ 前走実績前走 13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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% ※ 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。
11	ディフィラリー自在	瀬川将（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46走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/01 大井4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6秒 04/28 大井6R 10着/10頭+3.9秒 04/14 大井6R 10着/10頭+2.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% ※ 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	プロシュ差し	遠藤健（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29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 06/30 大井6R 6着/14頭 06/08 大井9R 7着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 8着/13頭+2.8秒 04/27 大井9R 8着/13頭+3.1秒 04/13 大井10R 11着/13頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% ※ 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。
13	ショウサンレックス先行	藤田凌（大井）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/03 大井2R 2着/14頭 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
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 4.0着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
14	ウイントルヴェール差し	東原悠（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10.0着と低調）
前5走 06/30 大井6R 14着/14頭+3.0秒 06/08 大井9R 9着/12頭 05/18 大井7R 7着/13頭+2.1秒 04/27 大井7R 10着/11頭+3.2秒 04/13 大井12R 10着/14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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 6% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% ※ 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。
15	ジーティーウララ差し	岡村健（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井6R 5着/14頭 03/23 大井9R 5着/13頭+1.2秒 03/09 大井10R 5着/13頭+2.2秒 02/16 大井7R 6着/14頭+0.7秒 01/26 大井7R 4着/14頭+1.5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 5.0着 × 当競馬場適性 7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 22% (好調) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% ※ 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。
16	ルカリリ先行	笹川翼（大井）	実2.3	×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12走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 06/08 大井8R 3着/12頭+3.0秒 05/20 大井2R 1着/11頭 04/13 大井2R 1着/13頭勝利 03/23 大井3R 6着/13頭+1.4秒 03/09 大井3R 11着/15頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルカリリ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ルネサンスクラブ

—

EV —

▲13ショウサンレックス

2.3倍

EV -75%

出走馬全16頭

×16

ルカリリ

笹川翼（大井）

2.3倍

-65%

›

○9

ルネサンスクラブ

和田譲（大井）

—

›

▲13

ショウサンレックス

藤田凌（大井）

2.3倍

-75%

›

△7

ザゴート

杉山海（大井）

—

›

△15

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

—

›

△6

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

23.2倍

+90%

›

▽1

ペイルムーン

達城龍（大井）

23.2倍

+75%

›

▽2

アソス

安藤洋（大井）

23.2倍

+19%

›

×3

アフリカンビート

石川駿（大井）

3.8倍

-82%

›

×5

イッツバッド

西優哉（大井）

—

›

×14

ウイントルヴェール

東原悠（大井）

—

›

×12

プロシュ

遠藤健（大井）

—

›

×11

ディフィラリー

瀬川将（大井）

—

›

×10

ジョーソーレ

田中洸（大井）

—

›

×8

ショウナンマナ

中村尚（大井）

—

›

×4

イクノエイトナイン

菅原涼（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

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 6 ロクスマリアンヌ実23.2倍期待値 +91%

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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