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	フェアリーマイア追込	高橋優（大井）	実11.2	B× A△勝率5% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場70走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井2R 3着/13頭+1.4秒 07/22 大井2R 9着/16頭+1.0秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 70走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -41% ※ 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	ブライトフォース自在	杉山海（大井）	実44.8	B× A×勝率1% 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 08/16 大井2R 8着/13頭+2.0秒 07/22 大井2R 11着/16頭+1.2秒 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
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 29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 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) -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 1.1% / 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。
3	ファインスカート	小野俊（大井）	実36.5	B× A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 9着/13頭+2.3秒 07/22 大井2R 6着/16頭+0.8秒 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
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
4	デリッサ逃げ	安藤洋（大井）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV-31% 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13走で勝率46%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/15 大井10R 1着/11頭勝利 09/01 大井9R 2着/13頭+0.7秒 06/30 大井9R 1着/13頭勝利 04/29 大井2R 1着/14頭勝利 04/15 大井1R 6着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 351日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 83.3% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.3% / 期待値 -31% ※ 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	キタノファルコン先行	藤本現（大井）	実16.4	B▲ A△勝率7% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 7着/13頭+2.0秒 07/22 大井2R 10着/16頭+1.1秒 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
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 8.3着 (不振) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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。
6	フローラルロマンス	西啓太（大井）	実27.4	B△ A△勝率4% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井2R 11着/13頭+2.5秒 07/22 大井2R 4着/16頭+0.6秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 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。
7	ウルフスタンド先行	鷹見陸（大井）	実35.0	B× A▽勝率2% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 8着/14頭+1.8秒 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
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 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ ローテーション 17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 0.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -21% ※ 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	カズノマリア先行	中山遥（浦和）	実4.9	B○ A○勝率22% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井2R 1着/14頭勝利 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 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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17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 11.5% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.6% / 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。
9	コーントップス	石川駿（大井）	実27.3	B× A▽勝率2% EV-46% 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）
前5走 08/15 大井2R 5着/14頭+1.0秒 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ ローテーション 17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 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
10	ウォーバックス追込	江里裕（大井）	実110.8	B× A×勝率0% EV-62% 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 08/16 大井2R 10着/13頭+2.4秒 07/24 大井1R 10着/15頭+3.8秒 07/02 大井1R 9着/14頭 06/10 大井1R 8着/14頭 05/19 大井1R 10着/13頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 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 13位 / 勝率 0.3% / 期待値 -63% ※ 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	オルチャタ自在	西優哉（大井）	実100.8	B× A▽勝率1% EV-42% 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 08/13 大井1R 7着/12頭+3.5秒 07/22 大井1R 13着/14頭+2.9秒 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) -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 0.6% / 期待値 -43% ※ 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	プレミアリッチ	本村直（大井）	実233.3	B× A▽勝率0% EV-29% 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 08/16 大井2R 13着/13頭+4.1秒 07/22 大井1R 14着/14頭+3.9秒 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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 0.3% / 期待値 -30% ※ 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	ミユンガー自在	藤田凌（大井）	実13.3	B△ A▲勝率11% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 4着/13頭+1.8秒 07/22 大井2R 12着/16頭+1.3秒 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
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 7.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 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。
14	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実16.0	B△ A▽勝率3% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井1R 6着/14頭+1.0秒 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。

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 ◎

デリッサ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8カズノマリア

4.9倍

EV -43%

▲A:△5キタノファルコン

16.4倍

EV -58%

出走馬全14頭

◎A:◎4

デリッサ

安藤洋（大井）

1.7倍

+41%

›

○A:○8

カズノマリア

中山遥（浦和）

4.9倍

-43%

›

▲A:△5

キタノファルコン

藤本現（大井）

16.4倍

-58%

›

△A:▲13

ミユンガー

藤田凌（大井）

13.3倍

-87%

›

△A:▽14

パンオショコラ

中村尚（大井）

16.0倍

-91%

›

△A:△6

フローラルロマンス

西啓太（大井）

27.4倍

-84%

›

×A:▽7

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

35.0倍

-92%

›

×A:△1

フェアリーマイア

高橋優（大井）

11.2倍

-98%

›

×A:▽9

コーントップス

石川駿（大井）

27.3倍

-96%

›

×A:×3

ファインスカート

小野俊（大井）

36.5倍

-94%

›

×A:×2

ブライトフォース

杉山海（大井）

44.8倍

-99%

›

×A:▽11

オルチャタ

西優哉（大井）

100.8倍

-99%

›

×A:×10

ウォーバックス

江里裕（大井）

110.8倍

-99%

›

×A:▽12

プレミアリッチ

本村直（大井）

233.3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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

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	フェアリーマイア追込	高橋優（大井）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場70走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井2R 3着/13頭+1.4秒 07/22 大井2R 9着/16頭+1.0秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 70走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
2	ブライトフォース自在	杉山海（大井）	実44.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29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 08/16 大井2R 8着/13頭+2.0秒 07/22 大井2R 11着/16頭+1.2秒 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
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 29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 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	ファインスカート	小野俊（大井）	実36.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 9着/13頭+2.3秒 07/22 大井2R 6着/16頭+0.8秒 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
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 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: 2.7%) ※ 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	デリッサ逃げ	安藤洋（大井）	実1.7	🌟◎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13走で勝率46%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/15 大井10R 1着/11頭勝利 09/01 大井9R 2着/13頭+0.7秒 06/30 大井9R 1着/13頭勝利 04/29 大井2R 1着/14頭勝利 04/15 大井1R 6着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 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 40.3% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	キタノファルコン先行	藤本現（大井）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 7着/13頭+2.0秒 07/22 大井2R 10着/16頭+1.1秒 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
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 8.3着 (不振) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
6	フローラルロマンス	西啓太（大井）	実27.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/16 大井2R 11着/13頭+2.5秒 07/22 大井2R 4着/16頭+0.6秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
7	ウルフスタンド先行	鷹見陸（大井）	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井2R 8着/14頭+1.8秒 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
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 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
8	カズノマリア先行	中山遥（浦和）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/15 大井2R 1着/14頭勝利 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 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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	コーントップス	石川駿（大井）	実27.3	▽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）
前5走 08/15 大井2R 5着/14頭+1.0秒 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ ローテーション 17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 2.0% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
10	ウォーバックス追込	江里裕（大井）	実110.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場69走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/16 大井2R 10着/13頭+2.4秒 07/24 大井1R 10着/15頭+3.8秒 07/02 大井1R 9着/14頭 06/10 大井1R 8着/14頭 05/19 大井1R 10着/13頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 16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 0.3% (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。
11	オルチャタ自在	西優哉（大井）	実100.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/13 大井1R 7着/12頭+3.5秒 07/22 大井1R 13着/14頭+2.9秒 06/30 大井5R 11着/11頭+9.0秒 06/08 大井9R 12着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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	プレミアリッチ	本村直（大井）	実233.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 08/16 大井2R 13着/13頭+4.1秒 07/22 大井1R 14着/14頭+3.9秒 06/30 大井6R 12着/14頭+1.0秒 06/08 大井9R 8着/12頭 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
13	ミユンガー自在	藤田凌（大井）	実13.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/16 大井2R 4着/13頭+1.8秒 07/22 大井2R 12着/16頭+1.3秒 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
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	パンオショコラ自在	中村尚（大井）	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/16 大井1R 6着/14頭+1.0秒 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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の本命

AI評価1位

デリッサ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8カズノマリア

4.9倍

EV +5%

▲13ミユンガー

13.3倍

EV +43%

出走馬全14頭

◎4

デリッサ

安藤洋（大井）

1.7倍

-31%

›

○8

カズノマリア

中山遥（浦和）

4.9倍

+5%

›

▲13

ミユンガー

藤田凌（大井）

13.3倍

+43%

›

△5

キタノファルコン

藤本現（大井）

16.4倍

+17%

›

△1

フェアリーマイア

高橋優（大井）

11.2倍

-41%

›

△6

フローラルロマンス

西啓太（大井）

27.4倍

›

▽14

パンオショコラ

中村尚（大井）

16.0倍

-45%

›

▽7

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

35.0倍

-21%

›

▽9

コーントップス

石川駿（大井）

27.3倍

-46%

›

×3

ファインスカート

小野俊（大井）

36.5倍

-50%

›

×2

ブライトフォース

杉山海（大井）

44.8倍

-50%

›

▽11

オルチャタ

西優哉（大井）

100.8倍

-42%

›

×10

ウォーバックス

江里裕（大井）

110.8倍

-62%

›

▽12

プレミアリッチ

本村直（大井）

233.3倍

-29%

›

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