大井 2R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

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	ファインスカート	岡村健（船橋）	実68.0	B× A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 大井2R 13着/14頭 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
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 13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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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	シュパネントパール自在	谷内貫（大井）	実80.1	B× A▽勝率1% EV-47% 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 13着/14頭 06/08 大井9R 5着/12頭 05/18 大井7R 11着/13頭+3.7秒 04/27 大井9R 13着/13頭+5.2秒 04/13 大井12R 13着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -47% ※ 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	シルバーマック先行推奨	中山遥（浦和）	実10.4	B▲ A▲勝率13% EV+39% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率27% × オッズ10.4倍で期待値+182%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/30 大井6R 7着/14頭 06/10 大井2R 1着/14頭 05/19 大井3R 6着/12頭+1.1秒 04/27 大井2R 3着/14頭+1.2秒 12/05 大井3R 9着/13頭+2.4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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 9.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 期待値 +40% ※ 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	タイセイスパート追込	瀬川将（大井）	実53.5	B× A▽勝率2% EV+14% 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 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒 08/07 川崎2R 8着/10頭+2.4秒 07/09 川崎12R 3着/14頭+0.8秒 06/19 川崎5R 1着/12頭勝利
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) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 317日休養明け × 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 2.1% / 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。
5	フェアリーマイア差し	高橋優（大井）	実23.1	B× A▽勝率3% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率2%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井2R 1着/11頭 06/10 大井2R 8着/14頭+0.0秒 05/19 大井2R 3着/12頭+0.2秒 04/28 大井2R 7着/13頭+2.2秒 04/17 大井1R 4着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 -27% ※ 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	インヘリタンスエス逃げ	菅原涼（大井）	実9.7	B△ A○勝率15% 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22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/03 大井2R 4着/14頭 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
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 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 10.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 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。
7	ヒロノキラメキ自在	鷹見陸（大井）	実89.1	B× A▽勝率1% EV-7% 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 8着/14頭 06/08 大井8R 5着/12頭 05/18 大井6R 8着/14頭+1.9秒 04/27 大井8R 5着/14頭+1.5秒 04/13 大井8R 9着/12頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (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) -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 1.0% / 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。
8	コトブキエース逃げ	西優哉（大井）	実8.8	B○ A△勝率12% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井2R 5着/14頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.2% / 期待値 +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。
9	フローラルロマンス推奨	渡邊竜（笠松）	実19.9	B△ A△勝率11% EV+122% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（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1R 8着/11頭 06/11 大井1R 9着/14頭 05/20 大井3R 6着/14頭+0.0秒 04/29 大井2R 4着/13頭+1.3秒 04/16 大井1R 11着/14頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% ▽ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 期待値 +122% ※ 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	ニチリン逃げ	矢野貴（大井）	実1.6	B× A×勝率17% EV-72% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 大井2R 3着/14頭 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
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 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.4% / 期待値 -72% ※ 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	ヴァレンシアスノー	石川駿（大井）	実35.1	B▽ A▽勝率3% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18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 07/03 大井2R 12着/14頭 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
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 18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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 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。
12	コーントップス	吉井章（大井）	実100.9	B× A▽勝率1% EV-9% 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2R 8着/14頭 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
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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 0.9% / 期待値 -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	ブライトフォース逃げ	新原周（川崎）	実76.3	B× A▽勝率2% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27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 06/30 大井6R 10着/14頭+0.0秒 04/13 大井10R 6着/13頭+1.2秒 03/23 大井9R 6着/13頭+1.2秒 03/09 大井9R 8着/14頭+2.3秒 02/16 大井6R 7着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -93% (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。
14	ゴールドタリスマン逃げ	中村尚（大井）	実25.4	B× A▽勝率3% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/30 大井4R 7着/10頭 06/11 大井1R 5着/14頭 05/20 大井2R 8着/11頭+0.0秒 04/17 大井1R 6着/13頭+1.1秒 03/26 大井2R 3着/13頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 -32% ※ 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	ミユンガー逃げ	藤田凌（大井）	実26.0	B× A▽勝率6% EV+50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/30 大井6R 9着/14頭 06/11 大井2R 4着/13頭+0.0秒 04/29 大井2R 9着/13頭+1.8秒 04/15 大井2R 2着/13頭+1.4秒 03/24 大井2R 8着/14頭+2.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 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。
16	キタノファルコン先行	藤本現（大井）	実18.0	B△ A△勝率9% EV+55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／351日ぶりの実戦）
前5走 08/05 川崎9R 8着/9頭+3.0秒 07/08 川崎12R 7着/13頭+2.0秒 05/13 川崎12R 1着/14頭勝利 04/08 川崎4R 5着/14頭+0.5秒 03/20 浦和5R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) △ ローテーション 351日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +55% ※ 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 ×

ニチリン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8コトブキエース

8.8倍

EV +139%

▲A:▲3シルバーマック

10.4倍

EV +182%

出走馬全16頭

×A:×10

ニチリン

矢野貴（大井）

1.6倍

-56%

›

○A:△8

コトブキエース

西優哉（大井）

8.8倍

+139%

›

▲A:▲3

シルバーマック

中山遥（浦和）

10.4倍

+182%

›

△A:○6

インヘリタンスエス

菅原涼（大井）

9.7倍

-62%

›

△A:△16

キタノファルコン

藤本現（大井）

18.0倍

-31%

›

△A:△9

フローラルロマンス

渡邊竜（笠松）

19.9倍

-23%

›

▽A:▽11

ヴァレンシアスノー

石川駿（大井）

35.1倍

+3%

›

×A:▽5

フェアリーマイア

高橋優（大井）

23.1倍

-51%

›

×A:▽14

ゴールドタリスマン

中村尚（大井）

25.4倍

-68%

›

×A:▽15

ミユンガー

藤田凌（大井）

26.0倍

-89%

›

×A:▽1

ファインスカート

岡村健（船橋）

68.0倍

-93%

›

×A:▽13

ブライトフォース

新原周（川崎）

76.3倍

-93%

›

×A:▽4

タイセイスパート

瀬川将（大井）

53.5倍

-99%

›

×A:▽2

シュパネントパール

谷内貫（大井）

80.1倍

-99%

›

×A:▽7

ヒロノキラメキ

鷹見陸（大井）

89.1倍

-99%

›

×A:▽12

コーントップス

吉井章（大井）

100.9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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 9 フローラルロマンス実19.9倍期待値 -24% ❌不的中4着単勝 19.9倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 シルバーマック確定12.1倍期待値 +183% 🎯的中1着確定 12.1倍4,840円

※ 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	ファインスカート	岡村健（船橋）	実68.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 大井2R 13着/14頭 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
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 13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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	シュパネントパール自在	谷内貫（大井）	実80.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/30 大井6R 13着/14頭 06/08 大井9R 5着/12頭 05/18 大井7R 11着/13頭+3.7秒 04/27 大井9R 13着/13頭+5.2秒 04/13 大井12R 13着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
3	シルバーマック先行推奨	中山遥（浦和）	実10.4	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/30 大井6R 7着/14頭 06/10 大井2R 1着/14頭 05/19 大井3R 6着/12頭+1.1秒 04/27 大井2R 3着/14頭+1.2秒 12/05 大井3R 9着/13頭+2.4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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	タイセイスパート追込	瀬川将（大井）	実53.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／317日ぶりの実戦）
前5走 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒 08/07 川崎2R 8着/10頭+2.4秒 07/09 川崎12R 3着/14頭+0.8秒 06/19 川崎5R 1着/12頭勝利
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) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 317日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
5	フェアリーマイア差し	高橋優（大井）	実23.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率2%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井2R 1着/11頭 06/10 大井2R 8着/14頭+0.0秒 05/19 大井2R 3着/12頭+0.2秒 04/28 大井2R 7着/13頭+2.2秒 04/17 大井1R 4着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
6	インヘリタンスエス逃げ	菅原涼（大井）	実9.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/03 大井2R 4着/14頭 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
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 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	ヒロノキラメキ自在	鷹見陸（大井）	実89.1	▽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）
前5走 06/30 大井6R 8着/14頭 06/08 大井8R 5着/12頭 05/18 大井6R 8着/14頭+1.9秒 04/27 大井8R 5着/14頭+1.5秒 04/13 大井8R 9着/12頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	コトブキエース逃げ	西優哉（大井）	実8.8	△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50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井2R 5着/14頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 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。
9	フローラルロマンス推奨	渡邊竜（笠松）	実19.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ19.9倍で期待値+122%の有力候補（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1R 8着/11頭 06/11 大井1R 9着/14頭 05/20 大井3R 6着/14頭+0.0秒 04/29 大井2R 4着/13頭+1.3秒 04/16 大井1R 11着/14頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% ▽ 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 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
10	ニチリン逃げ	矢野貴（大井）	実1.6	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/03 大井2R 3着/14頭 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
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 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
11	ヴァレンシアスノー	石川駿（大井）	実35.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18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 07/03 大井2R 12着/14頭 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
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 18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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	コーントップス	吉井章（大井）	実100.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/03 大井2R 8着/14頭 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
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -9% (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。
13	ブライトフォース逃げ	新原周（川崎）	実76.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27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 06/30 大井6R 10着/14頭+0.0秒 04/13 大井10R 6着/13頭+1.2秒 03/23 大井9R 6着/13頭+1.2秒 03/09 大井9R 8着/14頭+2.3秒 02/16 大井6R 7着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) +22% (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。
14	ゴールドタリスマン逃げ	中村尚（大井）	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/30 大井4R 7着/10頭 06/11 大井1R 5着/14頭 05/20 大井2R 8着/11頭+0.0秒 04/17 大井1R 6着/13頭+1.1秒 03/26 大井2R 3着/13頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
15	ミユンガー逃げ	藤田凌（大井）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/30 大井6R 9着/14頭 06/11 大井2R 4着/13頭+0.0秒 04/29 大井2R 9着/13頭+1.8秒 04/15 大井2R 2着/13頭+1.4秒 03/24 大井2R 8着/14頭+2.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
16	キタノファルコン先行	藤本現（大井）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／351日ぶりの実戦）
前5走 08/05 川崎9R 8着/9頭+3.0秒 07/08 川崎12R 7着/13頭+2.0秒 05/13 川崎12R 1着/14頭勝利 04/08 川崎4R 5着/14頭+0.5秒 03/20 浦和5R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) △ ローテーション 351日休養明け 🌟◎ 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 8.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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の本命

AI評価1位

ニチリン

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6インヘリタンスエス

9.7倍

EV +47%

▲3シルバーマック

10.4倍

EV +39%

出走馬全16頭

×10

ニチリン

矢野貴（大井）

1.6倍

-72%

›

○6

インヘリタンスエス

菅原涼（大井）

9.7倍

+47%

›

▲3

シルバーマック

中山遥（浦和）

10.4倍

+39%

›

△8

コトブキエース

西優哉（大井）

8.8倍

+6%

›

△9

フローラルロマンス

渡邊竜（笠松）

19.9倍

+122%

›

△16

キタノファルコン

藤本現（大井）

18.0倍

+55%

›

▽15

ミユンガー

藤田凌（大井）

26.0倍

+50%

›

▽5

フェアリーマイア

高橋優（大井）

23.1倍

-27%

›

▽14

ゴールドタリスマン

中村尚（大井）

25.4倍

-32%

›

▽11

ヴァレンシアスノー

石川駿（大井）

35.1倍

-7%

›

▽4

タイセイスパート

瀬川将（大井）

53.5倍

+14%

›

▽13

ブライトフォース

新原周（川崎）

76.3倍

+22%

›

▽1

ファインスカート

岡村健（船橋）

68.0倍

-6%

›

▽7

ヒロノキラメキ

鷹見陸（大井）

89.1倍

-7%

›

▽12

コーントップス

吉井章（大井）

100.9倍

-9%

›

▽2

シュパネントパール

谷内貫（大井）

80.1倍

-47%

›

💡 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 9 フローラルロマンス実19.9倍期待値 +122% ❌不的中4着単勝 19.9倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 シルバーマック確定12.1倍期待値 +40% 🎯的中1着確定 12.1倍4,840円

※ 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。
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