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 16:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウルフスタンド差し	鷹見陸（大井）	実10.9	B△ A△勝率6% EV-37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/20 大井2R 2着/15頭+1.0秒 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
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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	ストロングフレイヤ逃げ	藤本現（大井）	実9.4	B△ A△勝率8% EV-21% 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36走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井2R 14着/15頭 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.8% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -22% ※ 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	ツクシ	谷内貫（大井）	実2.8	B△ A▲勝率17% EV-52% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井2R 6着/15頭 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
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 3.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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 1.2% (オッズ暗示: 35.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 期待値 -53% ※ 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	ボンマティ追込	櫻井光（川崎）	実52.5	B× A▽勝率2% EV-19% 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 05/25 浦和9R 11着/11頭 04/20 浦和9R 12着/13頭+3.4秒 03/26 大井2R 6着/13頭+1.3秒 03/12 大井2R 13着/13頭+1.7秒 02/19 大井1R 11着/16頭+1.1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 9.7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 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 1.5% / 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。
5	アネラカイカマヒネ推奨	杉山海（大井）	実6.0	B🌟◎ A○勝率20% EV+18% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率83% × オッズ6.0倍で期待値+398%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/20 大井2R 4着/15頭 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
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 5.0着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +398% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.1% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。
6	カズノマリア	中山遥（浦和）	実24.8	B× A▽勝率3% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/17 大井2R 10着/13頭+1.3秒 01/27 大井2R 7着/14頭+0.8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 8.5着 (不振) ○ 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 179日休養明け × 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: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
7	コーントップス	石川駿（大井）	実6.6	B× A△勝率8% EV-50% 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 07/22 大井2R 7着/16頭+0.9秒 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 24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 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -50% ※ 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	エクスプローラー差し	本村直（大井）	実91.8	B× A▽勝率1% EV-8% 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 8 ◎ 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 43走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 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 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。
9	ソリタリオカズ追込	西優哉（大井）	実21.7	B× A▽勝率4% EV-22% 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 07/20 大井2R 3着/15頭 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
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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26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 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -22% ※ 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	ヘニーアイリス逃げ	吉井章（大井）	実4.8	B○ A◎勝率24% EV+17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／314日ぶりの実戦）
前5走 10/05 大井1R 5着/10頭+1.8秒 09/16 大井1R 14着/14頭+2.8秒 09/01 大井2R 7着/14頭+1.7秒 08/12 大井2R 3着/14頭+0.9秒 07/14 大井1R 1着/13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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ ローテーション 314日休養明け × 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 11.4% (オッズ暗示: 20.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.4% / 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。
11	スイヘイセン	高橋優（大井）	実98.2	B× A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井2R 13着/15頭 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
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実44.9	B▲ A▽勝率3% EV+45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井2R 9着/15頭 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
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 5.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.2% / 期待値 +46% ※ 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	マーナーパス	遠藤健（大井）	実36.1	B× A▽勝率3% EV+19% 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 07/20 大井2R 7着/15頭 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
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 5.0着 × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ○ ローテーション 26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 9位 / 勝率 3.3% / 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。
14	スターオブウーノ	松崎正（大井）	実115.4	B× A▽勝率0% EV-43% 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 07/20 大井1R 13着/14頭+1.0秒 07/02 大井2R 10着/11頭 06/10 大井2R 13着/14頭 05/19 大井3R 9着/12頭+1.9秒 04/28 大井2R 13着/13頭+3.7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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.5% / 期待値 -44% ※ 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 ○

アネラカイカマヒネ

騎手杉山海（大井）

単勝オッズ

6.0倍

AI期待値

+398%

買い目

¥1,900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ヘニーアイリス

4.8倍

EV -45%

▲A:▽12ドンナドンナ

44.9倍

EV -14%

出走馬全14頭

◎A:○5

アネラカイカマヒネ

杉山海（大井）

6.0倍

+398%

›

○A:◎10

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

4.8倍

-45%

›

▲A:▽12

ドンナドンナ

田中洸（大井）

44.9倍

-14%

›

△A:△1

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

10.9倍

-84%

›

△A:▲3

ツクシ

谷内貫（大井）

2.8倍

-96%

›

△A:△2

ストロングフレイヤ

藤本現（大井）

9.4倍

-92%

›

×A:▽6

カズノマリア

中山遥（浦和）

24.8倍

-97%

›

×A:▽11

スイヘイセン

高橋優（大井）

98.2倍

-90%

›

×A:△7

コーントップス

石川駿（大井）

6.6倍

-99%

›

×A:▽9

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

21.7倍

-99%

›

×A:▽13

マーナーパス

遠藤健（大井）

36.1倍

-99%

›

×A:▽4

ボンマティ

櫻井光（川崎）

52.5倍

-99%

›

×A:▽8

エクスプローラー

本村直（大井）

91.8倍

-99%

›

×A:▽14

スターオブウーノ

松崎正（大井）

115.4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。

▶ 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 アネラカイカマヒネ ¥1,900 実6.0倍期待値 +399% ❌不的中2着単勝 6.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウルフスタンド差し	鷹見陸（大井）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/20 大井2R 2着/15頭+1.0秒 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
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
2	ストロングフレイヤ逃げ	藤本現（大井）	実9.4	△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36走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井2R 14着/15頭 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	ツクシ	谷内貫（大井）	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井2R 6着/15頭 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
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 3.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
4	ボンマティ追込	櫻井光（川崎）	実52.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/25 浦和9R 11着/11頭 04/20 浦和9R 12着/13頭+3.4秒 03/26 大井2R 6着/13頭+1.3秒 03/12 大井2R 13着/13頭+1.7秒 02/19 大井1R 11着/16頭+1.1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 9.7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 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	アネラカイカマヒネ推奨	杉山海（大井）	実6.0	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/20 大井2R 4着/15頭 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
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 5.0着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	カズノマリア	中山遥（浦和）	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／179日ぶりの実戦）
前5走 02/17 大井2R 10着/13頭+1.3秒 01/27 大井2R 7着/14頭+0.8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 8.5着 (不振) ○ 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 179日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 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。
7	コーントップス	石川駿（大井）	実6.6	△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12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/22 大井2R 7着/16頭+0.9秒 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (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。
8	エクスプローラー差し	本村直（大井）	実91.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／68日ぶりの実戦）
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 8 ◎ 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 43走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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。
9	ソリタリオカズ追込	西優哉（大井）	実21.7	▽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13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/20 大井2R 3着/15頭 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
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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
10	ヘニーアイリス逃げ	吉井章（大井）	実4.8	◎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走平均8.7着と低調／314日ぶりの実戦）
前5走 10/05 大井1R 5着/10頭+1.8秒 09/16 大井1R 14着/14頭+2.8秒 09/01 大井2R 7着/14頭+1.7秒 08/12 大井2R 3着/14頭+0.9秒 07/14 大井1R 1着/13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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ ローテーション 314日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	スイヘイセン	高橋優（大井）	実98.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井2R 13着/15頭 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
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26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 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。
12	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実44.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/20 大井2R 9着/15頭 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
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 5.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 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。
13	マーナーパス	遠藤健（大井）	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場55走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は44走で勝ち無し）
前5走 07/20 大井2R 7着/15頭 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
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 5.0着 × 当競馬場適性 55走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ○ ローテーション 26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 3.3% (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。
14	スターオブウーノ	松崎正（大井）	実115.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/20 大井1R 13着/14頭+1.0秒 07/02 大井2R 10着/11頭 06/10 大井2R 13着/14頭 05/19 大井3R 9着/12頭+1.9秒 04/28 大井2R 13着/13頭+3.7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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘニーアイリス

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5アネラカイカマヒネ

6.0倍

EV +18%

▲3ツクシ

2.8倍

EV -52%

出走馬全14頭

◎10

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

4.8倍

+17%

›

○5

アネラカイカマヒネ

杉山海（大井）

6.0倍

+18%

›

▲3

ツクシ

谷内貫（大井）

2.8倍

-52%

›

△2

ストロングフレイヤ

藤本現（大井）

9.4倍

-21%

›

△7

コーントップス

石川駿（大井）

6.6倍

-50%

›

△1

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

10.9倍

-37%

›

▽9

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

21.7倍

-22%

›

▽6

カズノマリア

中山遥（浦和）

24.8倍

-16%

›

▽13

マーナーパス

遠藤健（大井）

36.1倍

+19%

›

▽12

ドンナドンナ

田中洸（大井）

44.9倍

+45%

›

▽4

ボンマティ

櫻井光（川崎）

52.5倍

-19%

›

▽8

エクスプローラー

本村直（大井）

91.8倍

-8%

›

▽11

スイヘイセン

高橋優（大井）

98.2倍

-13%

›

▽14

スターオブウーノ

松崎正（大井）

115.4倍

-43%

›

💡 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 アネラカイカマヒネ ¥1,900 実6.0倍期待値 +18% ❌不的中2着単勝 6.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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