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	グリンバーム逃げ	杉山海（大井）	実212.1	B× A▽勝率1% EV+28% 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 04/30 大井4R 11着/11頭+2.5秒 04/15 大井4R 10着/10頭+4.1秒 03/26 大井6R 12着/13頭+3.9秒 03/12 大井5R 12着/12頭+4.6秒 02/20 大井1R 13着/14頭+4.3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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125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 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +28% ※ 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	ライクアウィンド自在	ゴンサ（船橋）	実2.8	B○ A🌟◎勝率39% EV+10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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 08/12 大井5R 1着/16頭勝利 10/08 大井3R 7着/9頭+1.4秒 09/02 大井5R 2着/5頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 12.2% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.3% / 期待値 +10% ※ 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	フライトナース追込	谷内貫（大井）	実357.1	B× A▽勝率0% EV+13% 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5R 12着/14頭+2.3秒 02/20 大井2R 12着/12頭+5.2秒 01/29 大井5R 7着/7頭+1.2秒 01/15 大井3R 8着/8頭+5.7秒 12/31 大井3R 10着/10頭+4.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.3% / 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。
4	プルミエミッキー	田中洸（大井）	実14.3	B△ A△勝率5% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/23 大井5R 5着/16頭+0.9秒 06/10 大井5R 4着/13頭 05/22 大井2R 9着/15頭 04/27 大井3R 1着/11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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -24% ※ 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	ナムラソラン	西優哉（大井）	実7.4	B× A△勝率4% EV-68% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/14 大井2R 5着/16頭+1.6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 ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
6	ピーキーグレイス逃げ	鷹見陸（大井）	実37.8	B△ A▽勝率3% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/13 大井3R 13着/13頭+7.4秒 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ―
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +26% ※ 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	リックシーリン自在	小野俊（大井）	実67.9	B× A▽勝率2% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 04/28 大井5R 2着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 6着/14頭+0.9秒 03/25 大井3R 13着/14頭+4.6秒 03/11 大井4R 12着/14頭+2.8秒 02/19 大井6R 4着/14頭+2.0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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け × 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 1.5% / 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。
8	キミオウ追込	高橋昭（大井）	実45.8	B× A▽勝率3% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11頭勝利 02/16 大井5R 8着/13頭+2.9秒 01/26 大井3R 7着/9頭+2.5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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +25% ※ 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	ラブリーネイティブ自在	藤本現（大井）	実98.6	B▽ A▽勝率2% EV+50% 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／前走3着）
前5走 08/13 大井4R 3着/14頭+2.0秒 07/22 大井3R 8着/14頭+1.4秒 06/29 大井5R 3着/12頭+2.0秒 03/10 大井3R 9着/9頭+4.5秒 02/19 大井4R 5着/11頭+1.2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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
10	リオマダムレッド	木澤奨（大井）	実29.3	B× A▽勝率2% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/13 大井5R 5着/14頭+0.7秒 02/12 名古屋10R 6着/11頭+2.1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 5.5着 ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 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。
11	ラインメテオラ	新原周（川崎）	実3.8	B△ A○勝率16% EV-40% 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 11 ◎ 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 4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 5.3% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 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。
12	ダイナマイトガンモ先行	笹川翼（大井）	実10.5	B▲ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/13 大井4R 2着/14頭+1.9秒 04/28 大井3R 6着/14頭+2.7秒 04/15 大井3R 7着/10頭+3.2秒 03/10 大井3R 3着/9頭+0.4秒 10/06 大井2R 2着/7頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
13	ワイドポティロン推奨	本田重（船橋）	実6.3	B🌟◎ A▲勝率10% EV-36% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率61% × オッズ6.3倍で期待値+287%の有力候補（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) +287% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 61.5% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -36% ※ 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	ディオスデルマール	達城龍（大井）	実55.9	B× A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 大井5R 4着/14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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
15	シーフレッシュ	佐野遥（川崎）	実153.3	B× A▽勝率1% EV+78% 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5R 6着/14頭+0.9秒 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0秒 04/30 大井3R 9着/10頭+5.2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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 1.2% / 期待値 +78% ※ 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	アーメダバード逃げ	和田譲（大井）	実21.3	B× A▽勝率4% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井4R 14着/14頭+5.4秒 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6秒 01/12 大井5R 6着/6頭+2.6秒
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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -24% ※ 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 ▲

ワイドポティロン

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

+287%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2ライクアウィンド

2.8倍

EV -65%

▲A:△12ダイナマイトガンモ

10.5倍

EV +27%

出走馬全16頭

◎A:▲13

ワイドポティロン

本田重（船橋）

6.3倍

+287%

›

○A:◎2

ライクアウィンド

ゴンサ（船橋）

2.8倍

-65%

›

▲A:△12

ダイナマイトガンモ

笹川翼（大井）

10.5倍

+27%

›

△A:○11

ラインメテオラ

新原周（川崎）

3.8倍

-79%

›

△A:△4

プルミエミッキー

田中洸（大井）

14.3倍

-60%

›

△A:▽6

ピーキーグレイス

鷹見陸（大井）

37.8倍

+1%

›

▽A:▽9

ラブリーネイティブ

藤本現（大井）

98.6倍

+37%

›

×A:△5

ナムラソラン

西優哉（大井）

7.4倍

-96%

›

×A:▽16

アーメダバード

和田譲（大井）

21.3倍

-90%

›

×A:▽8

キミオウ

高橋昭（大井）

45.8倍

-79%

›

×A:▽14

ディオスデルマール

達城龍（大井）

55.9倍

-74%

›

×A:▽10

リオマダムレッド

木澤奨（大井）

29.3倍

-97%

›

×A:▽7

リックシーリン

小野俊（大井）

67.9倍

-94%

›

×A:▽15

シーフレッシュ

佐野遥（川崎）

153.3倍

-99%

›

×A:▽1

グリンバーム

杉山海（大井）

212.1倍

-99%

›

×A:▽3

フライトナース

谷内貫（大井）

357.1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 13 ワイドポティロン ¥1,300 確定5.4倍期待値 +287% 🎯的中1着確定 5.4倍7,020円

※ 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	グリンバーム逃げ	杉山海（大井）	実212.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8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11.0着と低調）
前5走 04/30 大井4R 11着/11頭+2.5秒 04/15 大井4R 10着/10頭+4.1秒 03/26 大井6R 12着/13頭+3.9秒 03/12 大井5R 12着/12頭+4.6秒 02/20 大井1R 13着/14頭+4.3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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	ライクアウィンド自在	ゴンサ（船橋）	実2.8	🌟◎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（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 08/12 大井5R 1着/16頭勝利 10/08 大井3R 7着/9頭+1.4秒 09/02 大井5R 2着/5頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.3% (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。
3	フライトナース追込	谷内貫（大井）	実357.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/13 大井5R 12着/14頭+2.3秒 02/20 大井2R 12着/12頭+5.2秒 01/29 大井5R 7着/7頭+1.2秒 01/15 大井3R 8着/8頭+5.7秒 12/31 大井3R 10着/10頭+4.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	プルミエミッキー	田中洸（大井）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/23 大井5R 5着/16頭+0.9秒 06/10 大井5R 4着/13頭 05/22 大井2R 9着/15頭 04/27 大井3R 1着/11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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
5	ナムラソラン	西優哉（大井）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/14 大井2R 5着/16頭+1.6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 ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
6	ピーキーグレイス逃げ	鷹見陸（大井）	実37.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/13 大井3R 13着/13頭+7.4秒 07/23 大井5R 13着/16頭+2.7秒 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ―
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	リックシーリン自在	小野俊（大井）	実67.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 04/28 大井5R 2着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 6着/14頭+0.9秒 03/25 大井3R 13着/14頭+4.6秒 03/11 大井4R 12着/14頭+2.8秒 02/19 大井6R 4着/14頭+2.0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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127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 1.5% (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。
8	キミオウ追込	高橋昭（大井）	実45.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11頭勝利 02/16 大井5R 8着/13頭+2.9秒 01/26 大井3R 7着/9頭+2.5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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (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。
9	ラブリーネイティブ自在	藤本現（大井）	実98.6	▽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／前走3着）
前5走 08/13 大井4R 3着/14頭+2.0秒 07/22 大井3R 8着/14頭+1.4秒 06/29 大井5R 3着/12頭+2.0秒 03/10 大井3R 9着/9頭+4.5秒 02/19 大井4R 5着/11頭+1.2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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	リオマダムレッド	木澤奨（大井）	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/13 大井5R 5着/14頭+0.7秒 02/12 名古屋10R 6着/11頭+2.1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 5.5着 ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
11	ラインメテオラ	新原周（川崎）	実3.8	○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 11 ◎ 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 2位 (上位評価) × 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 15.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	ダイナマイトガンモ先行	笹川翼（大井）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/13 大井4R 2着/14頭+1.9秒 04/28 大井3R 6着/14頭+2.7秒 04/15 大井3R 7着/10頭+3.2秒 03/10 大井3R 3着/9頭+0.4秒 10/06 大井2R 2着/7頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	ワイドポティロン推奨	本田重（船橋）	実6.3	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (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。
14	ディオスデルマール	達城龍（大井）	実55.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 大井5R 4着/14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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
15	シーフレッシュ	佐野遥（川崎）	実153.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/13 大井5R 6着/14頭+0.9秒 07/02 大井5R 16着/16頭+2.0秒 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0秒 04/30 大井3R 9着/10頭+5.2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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
16	アーメダバード逃げ	和田譲（大井）	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 大井4R 14着/14頭+5.4秒 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7秒 03/23 大井5R 1着/14頭勝利 02/16 大井5R 6着/13頭+2.6秒 01/12 大井5R 6着/6頭+2.6秒
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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ライクアウィンド

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ラインメテオラ

3.8倍

EV -40%

▲13ワイドポティロン

6.3倍

EV -36%

出走馬全16頭

◎2

ライクアウィンド

ゴンサ（船橋）

2.8倍

+10%

›

○11

ラインメテオラ

新原周（川崎）

3.8倍

-40%

›

▲13

ワイドポティロン

本田重（船橋）

6.3倍

-36%

›

△12

ダイナマイトガンモ

笹川翼（大井）

10.5倍

-31%

›

△4

プルミエミッキー

田中洸（大井）

14.3倍

-24%

›

△5

ナムラソラン

西優哉（大井）

7.4倍

-68%

›

▽16

アーメダバード

和田譲（大井）

21.3倍

-23%

›

▽6

ピーキーグレイス

鷹見陸（大井）

37.8倍

+25%

›

▽8

キミオウ

高橋昭（大井）

45.8倍

+25%

›

▽10

リオマダムレッド

木澤奨（大井）

29.3倍

-30%

›

▽14

ディオスデルマール

達城龍（大井）

55.9倍

-13%

›

▽9

ラブリーネイティブ

藤本現（大井）

98.6倍

+50%

›

▽7

リックシーリン

小野俊（大井）

67.9倍

+2%

›

▽15

シーフレッシュ

佐野遥（川崎）

153.3倍

+78%

›

▽1

グリンバーム

杉山海（大井）

212.1倍

+28%

›

▽3

フライトナース

谷内貫（大井）

357.1倍

+13%

›

💡 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 13 ワイドポティロン ¥1,300 確定5.4倍期待値 -36% 🎯的中1着確定 5.4倍7,020円

※ オッズは予測時点の値です。

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