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	ソリタリオカズ自在	西優哉（大井）	実35.3	B× A▽勝率1% EV-49% 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 08/15 大井2R 7着/14頭+1.4秒 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
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 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 1.4% / 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。
2	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実40.9	B× A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 11着/14頭+2.5秒 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
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -34% ※ 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	マーナーパス	遠藤健（大井）	実48.0	B▽ A▽勝率2% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場56走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 9着/14頭+2.2秒 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
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 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
4	チュウオーサラ逃げ	杉山海（大井）	実3.1	B△ A○勝率20% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（271日ぶりの実戦）
前5走 12/03 大井2R 5着/13頭+0.7秒 11/14 大井2R 11着/12頭+2.6秒 10/20 大井2R 2着/12頭+0.4秒 10/06 大井4R 3着/10頭+1.0秒 12/06 大井3R 3着/10頭+3.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ ローテーション 271日休養明け × 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 2.1% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 期待値 -39% ※ 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	ブラックレッド先行推奨	和田譲（大井）	実15.1	B◎ A△勝率11% EV+66% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率26% × オッズ15.1倍で期待値+298%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/10 大井1R 4着/14頭 05/19 大井2R 4着/12頭+1.0秒 04/28 大井2R 8着/13頭+2.3秒 04/15 大井2R 4着/13頭+2.4秒 03/23 大井2R 5着/14頭+1.3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 5.3着 × 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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +298% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
6	マルカンプレスト逃げ	ゴンサ（船橋）	実49.0	B▽ A×勝率1% EV-50% 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9走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 12着/12頭+2.5秒 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6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 10.7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 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 13% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
7	レッドフローガ差し	千田洋（大井）	実11.6	B△ A△勝率9% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 04/13 大井2R 6着/13頭+1.0秒 03/23 大井3R 4着/13頭+1.2秒 10/07 大井2R 9着/13頭+1.0秒 09/17 大井2R 2着/9頭+0.2秒 09/05 大井2R 7着/13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 6.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 +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	ヘニーアイリス自在	吉井章（大井）	実3.9	B○ A◎勝率24% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/15 大井2R 4着/14頭+0.9秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.5% / 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。
9	ブライトゲイザー推奨	達城龍（大井）	実25.0	B▲ A▽勝率3% EV-21% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率17% × オッズ25.0倍で期待値+319%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/15 大井1R 4着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭
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 14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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +319% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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	ストロングフレイヤ逃げ	瀬川将（大井）	実24.3	B× A▽勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 6着/14頭+1.1秒 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
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 2.1% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -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。
11	ツクシ	鷹見陸（大井）	実3.9	B△ A▲勝率16% EV-37% 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43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/15 大井2R 3着/14頭+0.7秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 期待値 -37% ※ 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	エクスプローラー差し	本村直（大井）	実198.2	B× A▽勝率0% EV-10% 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 08/15 大井2R 14着/14頭+3.7秒 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
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 16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 -11% ※ 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	スターオブウーノ	松崎正（大井）	実34.7	B× A×勝率1% EV-60% 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 08/15 大井2R 10着/14頭+2.5秒 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
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16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 1.1% / 期待値 -61% ※ 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	ワイズゴーゴー自在	谷内貫（大井）	実15.1	B× A△勝率7% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／315日ぶりの実戦）
前5走 10/20 大井5R 4着/9頭+2.0秒 10/08 大井2R 4着/10頭+0.4秒 06/03 大井5R 5着/6頭+4.1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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 315日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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

A推奨Aモデル △

ブラックレッド

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

15.1倍

AI期待値

+298%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8ヘニーアイリス

3.9倍

EV -5%

▲A:▽9ブライトゲイザー

25.0倍

EV +319%

出走馬全14頭

◎A:△5

ブラックレッド

和田譲（大井）

15.1倍

+298%

›

○A:◎8

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

3.9倍

-5%

›

▲A:▽9

ブライトゲイザー

達城龍（大井）

25.0倍

+319%

›

△A:▲11

ツクシ

鷹見陸（大井）

3.9倍

-47%

›

△A:△7

レッドフローガ

千田洋（大井）

11.6倍

+18%

›

△A:○4

チュウオーサラ

杉山海（大井）

3.1倍

-93%

›

×A:▽10

ストロングフレイヤ

瀬川将（大井）

24.3倍

-50%

›

×A:△14

ワイズゴーゴー

谷内貫（大井）

15.1倍

-77%

›

▽A:▽3

マーナーパス

遠藤健（大井）

48.0倍

-29%

›

▽A:×6

マルカンプレスト

ゴンサ（船橋）

49.0倍

-28%

›

×A:▽2

ドンナドンナ

田中洸（大井）

40.9倍

-88%

›

×A:×13

スターオブウーノ

松崎正（大井）

34.7倍

-99%

›

×A:▽1

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

35.3倍

-99%

›

×A:▽12

エクスプローラー

本村直（大井）

198.2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

単勝 5 ブラックレッド ¥100 実15.1倍期待値 +298% ❌不的中単勝 15.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ブライトゲイザー ¥300 実25.0倍期待値 +320% ❌不的中単勝 25.0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 15:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソリタリオカズ自在	西優哉（大井）	実35.3	▽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14走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 7着/14頭+1.4秒 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
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 5.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 16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 1.4% (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。
2	ドンナドンナ	田中洸（大井）	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 11着/14頭+2.5秒 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
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
3	マーナーパス	遠藤健（大井）	実48.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場56走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 9着/14頭+2.2秒 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
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 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 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。
4	チュウオーサラ逃げ	杉山海（大井）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（271日ぶりの実戦）
前5走 12/03 大井2R 5着/13頭+0.7秒 11/14 大井2R 11着/12頭+2.6秒 10/20 大井2R 2着/12頭+0.4秒 10/06 大井4R 3着/10頭+1.0秒 12/06 大井3R 3着/10頭+3.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ ローテーション 271日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ブラックレッド先行推奨	和田譲（大井）	実15.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/10 大井1R 4着/14頭 05/19 大井2R 4着/12頭+1.0秒 04/28 大井2R 8着/13頭+2.3秒 04/15 大井2R 4着/13頭+2.4秒 03/23 大井2R 5着/14頭+1.3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 5.3着 × 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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
6	マルカンプレスト逃げ	ゴンサ（船橋）	実49.0	×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9走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 12着/12頭+2.5秒 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6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 10.7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 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 13% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16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 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	レッドフローガ差し	千田洋（大井）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 04/13 大井2R 6着/13頭+1.0秒 03/23 大井3R 4着/13頭+1.2秒 10/07 大井2R 9着/13頭+1.0秒 09/17 大井2R 2着/9頭+0.2秒 09/05 大井2R 7着/13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 6.3着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
8	ヘニーアイリス自在	吉井章（大井）	実3.9	◎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 08/15 大井2R 4着/14頭+0.9秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ ローテーション 16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 23.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
9	ブライトゲイザー推奨	達城龍（大井）	実25.0	▽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 08/15 大井1R 4着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭
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 14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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 3.1% (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。
10	ストロングフレイヤ逃げ	瀬川将（大井）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 6着/14頭+1.1秒 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
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	ツクシ	鷹見陸（大井）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/15 大井2R 3着/14頭+0.7秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
12	エクスプローラー差し	本村直（大井）	実198.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 14着/14頭+3.7秒 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
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
13	スターオブウーノ	松崎正（大井）	実34.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/15 大井2R 10着/14頭+2.5秒 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
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 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。
14	ワイズゴーゴー自在	谷内貫（大井）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／315日ぶりの実戦）
前5走 10/20 大井5R 4着/9頭+2.0秒 10/08 大井2R 4着/10頭+0.4秒 06/03 大井5R 5着/6頭+4.1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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 315日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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

ヘニーアイリス

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4チュウオーサラ

3.1倍

EV -38%

▲11ツクシ

3.9倍

EV -37%

出走馬全14頭

◎8

ヘニーアイリス

吉井章（大井）

3.9倍

-8%

›

○4

チュウオーサラ

杉山海（大井）

3.1倍

-38%

›

▲11

ツクシ

鷹見陸（大井）

3.9倍

-37%

›

△5

ブラックレッド

和田譲（大井）

15.1倍

+66%

›

△7

レッドフローガ

千田洋（大井）

11.6倍

+0%

›

△14

ワイズゴーゴー

谷内貫（大井）

15.1倍

+2%

›

▽10

ストロングフレイヤ

瀬川将（大井）

24.3倍

-6%

›

▽9

ブライトゲイザー

達城龍（大井）

25.0倍

-21%

›

▽2

ドンナドンナ

田中洸（大井）

40.9倍

-34%

›

▽3

マーナーパス

遠藤健（大井）

48.0倍

-23%

›

▽1

ソリタリオカズ

西優哉（大井）

35.3倍

-49%

›

×13

スターオブウーノ

松崎正（大井）

34.7倍

-60%

›

×6

マルカンプレスト

ゴンサ（船橋）

49.0倍

-50%

›

▽12

エクスプローラー

本村直（大井）

198.2倍

-10%

›

💡 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

単勝 5 ブラックレッド ¥100 実15.1倍期待値 +66% ❌不的中単勝 15.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ブライトゲイザー ¥300 実25.0倍期待値 -22% ❌不的中単勝 25.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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