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1600m ダート1600m　発走 16:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ムーンショア	中村尚（大井）	実14.3	B× A×勝率3% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 7.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 -57% ※ 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	アカノヘヤ	藤本現（大井）	実44.3	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。
3	ペプトンオー	矢野貴（大井）	実6.3	B△ A△勝率12% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。
4	ロワゾドゥフ	和田譲（大井）	実3.0	B▲ A◎勝率29% EV-12% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.1% / 期待値 -13% ※ 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	ネーヴェミラコロサ推奨	藤田凌（大井）	実6.6	B🌟◎ A▲勝率18% EV+15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率72% × オッズ6.6倍で期待値+374%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +374% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 72.0% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.5% / 期待値 +16% ※ 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	ハヤブサジャック	吉井章（大井）	実20.5	B△ A×勝率2% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 1.0% (オッズ暗示: 4.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 -68% ※ 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	エスプリチャンポン	西優哉（大井）	実7.7	B× A△勝率4% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 0.2% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 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。
8	デンティンブリッジ	野畑凌（川崎）	実18.3	B△ A△勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 1.9% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -45% ※ 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	ミヤコノセイホク	笹川翼（大井）	実3.4	B○ A○勝率29% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.8% / 期待値 -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。

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

B推奨Aモデル ▲

ネーヴェミラコロサ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

6.6倍

AI期待値

+374%

買い目

¥1,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ミヤコノセイホク

3.4倍

EV -39%

▲A:◎4ロワゾドゥフ

3.0倍

EV -83%

出走馬全9頭

◎A:▲5

ネーヴェミラコロサ

藤田凌（大井）

6.6倍

+374%

›

○A:○9

ミヤコノセイホク

笹川翼（大井）

3.4倍

-39%

›

▲A:◎4

ロワゾドゥフ

和田譲（大井）

3.0倍

-83%

›

△A:△3

ペプトンオー

矢野貴（大井）

6.3倍

-88%

›

△A:△8

デンティンブリッジ

野畑凌（川崎）

18.3倍

-66%

›

△A:×6

ハヤブサジャック

吉井章（大井）

20.5倍

-79%

›

×A:△7

エスプリチャンポン

西優哉（大井）

7.7倍

-98%

›

×A:×1

ムーンショア

中村尚（大井）

14.3倍

-99%

›

×A:×2

アカノヘヤ

藤本現（大井）

44.3倍

-97%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 ネーヴェミラコロサ ¥1,600 実6.6倍期待値 +375% ❌不的中4着単勝 6.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 16:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ムーンショア	中村尚（大井）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	アカノヘヤ	藤本現（大井）	実44.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ペプトンオー	矢野貴（大井）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
4	ロワゾドゥフ	和田譲（大井）	実3.0	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	ネーヴェミラコロサ推奨	藤田凌（大井）	実6.6	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
6	ハヤブサジャック	吉井章（大井）	実20.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 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 1.6% (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。
7	エスプリチャンポン	西優哉（大井）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 4.4% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	デンティンブリッジ	野畑凌（川崎）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ミヤコノセイホク	笹川翼（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ロワゾドゥフ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ミヤコノセイホク

3.4倍

EV -2%

▲5ネーヴェミラコロサ

6.6倍

EV +15%

出走馬全9頭

◎4

ロワゾドゥフ

和田譲（大井）

3.0倍

-12%

›

○9

ミヤコノセイホク

笹川翼（大井）

3.4倍

-2%

›

▲5

ネーヴェミラコロサ

藤田凌（大井）

6.6倍

+15%

›

△3

ペプトンオー

矢野貴（大井）

6.3倍

-26%

›

△7

エスプリチャンポン

西優哉（大井）

7.7倍

-65%

›

△8

デンティンブリッジ

野畑凌（川崎）

18.3倍

-44%

›

×1

ムーンショア

中村尚（大井）

14.3倍

-57%

›

×6

ハヤブサジャック

吉井章（大井）

20.5倍

-67%

›

×2

アカノヘヤ

藤本現（大井）

44.3倍

-58%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 ネーヴェミラコロサ ¥1,600 実6.6倍期待値 +16% ❌不的中4着単勝 6.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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