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	ルネサンスクラブ先行	和田譲（大井）	実8.1	B× A▲勝率13% EV+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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井2R 6着/14頭+1.0秒 07/23 大井2R 3着/16頭+0.1秒 06/08 大井9R 4着/12頭+2.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒 08/12 大井4R 2着/13頭+1.5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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 期待値 +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	ディフィラリー逃げ	瀬川将（大井）	実165.4	B× A▽勝率1% 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 08/17 大井2R 10着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 11着/16頭+1.3秒 07/01 大井4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 0.8% / 期待値 +29% ※ 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	プロシュ自在	遠藤健（大井）	実144.9	B× A▽勝率1% EV+35% 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 08/17 大井2R 12着/14頭+2.4秒 07/23 大井2R 12着/16頭+1.5秒 06/30 大井6R 6着/14頭 06/08 大井9R 7着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 8着/13頭+2.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.9% / 期待値 +35% ※ 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	ナックリーガル先行	高橋昭（大井）	実46.3	B× A▽勝率3% EV+51% 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 03/10 大井7R 7着/12頭+1.7秒 02/17 大井7R 7着/14頭+1.2秒 01/27 大井9R 5着/14頭+0.6秒 01/13 大井12R 2着/16頭+0.1秒 12/31 大井6R 5着/14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 6.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% △ ローテーション 177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 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +51% ※ 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	ヒタムキ逃げ	本村直（大井）	実30.6	B× A×勝率1% EV-83% 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 11着/12頭+5.4秒 07/23 大井1R 13着/13頭+5.0秒 06/30 大井5R 7着/11頭+2.0秒 06/08 大井9R 11着/12頭 05/18 大井7R 10着/13頭+3.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 -84% ※ 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	ロクスマリアンヌ	西啓太（大井）	実18.9	B△ A△勝率9% EV+70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井2R 9着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 8着/16頭+1.0秒 07/03 大井2R 6着/14頭 06/11 大井2R 3着/13頭 05/20 大井3R 13着/14頭
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 36走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +70% ※ 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	イッツバッド追込	西優哉（大井）	実42.8	B× A▽勝率2% EV+3% 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 5着/12頭+2.7秒 07/23 大井2R 9着/16頭+1.2秒 07/02 大井2R 2着/11頭 06/10 大井2R 3着/14頭 05/19 大井3R 2着/12頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 70走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 期待値 +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。
8	ウイニングショット追込	横川怜（大井）	実78.3	B× A▽勝率1% EV+11% 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 08/17 大井2R 7着/14頭+1.1秒 07/23 大井1R 10着/13頭+1.9秒 07/01 大井4R 12着/14頭 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -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 +12% ※ 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	ショウサンレックス自在	鷹見陸（大井）	実25.9	B△ A△勝率6% EV+48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井2R 8着/14頭+1.4秒 07/23 大井2R 6着/16頭+0.6秒 07/03 大井2R 2着/14頭 02/19 大井1R 6着/16頭+0.4秒 01/29 大井3R 4着/13頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +48% ※ 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	タイセイスパート追込	野畑凌（川崎）	実53.4	B▽ A▽勝率3% EV+65% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/16 大井2R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井2R 8着/16頭+1.0秒 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒 08/07 川崎2R 8着/10頭+2.4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 7.7着 (不振) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 +65% ※ 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	ジーティーウララ差し	岡村健（船橋）	実23.0	B△ A△勝率6% EV+47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走3着）
前5走 08/17 大井2R 3着/14頭+0.6秒 07/23 大井2R 7着/16頭+0.7秒 06/30 大井6R 5着/14頭 03/23 大井9R 5着/13頭+1.2秒 03/09 大井10R 5着/13頭+2.2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 5.0着 × 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。
12	キャットデイ	矢野貴（大井）	実4.2	B🌟◎ A○勝率21% EV-12% 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2.0着と安定／前走2着／246日ぶりの実戦）
前5走 12/31 大井2R 2着/14頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 246日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.3% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.9% / 期待値 -12% ※ 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	ニチリン逃げ	笹川翼（大井）	実1.6	B○ A×勝率27% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/17 大井2R 2着/14頭+0.5秒 07/22 大井2R 2着/16頭+0.2秒 07/03 大井2R 3着/14頭 10/23 大井6R 7着/12頭+1.0秒 08/11 大井11R 1着/13頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.6% / 期待値 -58% ※ 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	ショウナンマナ逃げ	中村尚（大井）	実334.7	B× A▽勝率0% EV+23% 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 08/17 大井2R 14着/14頭+4.4秒 07/23 大井2R 16着/16頭+3.4秒 06/30 大井5R 10着/11頭+7.0秒 05/18 大井7R 13着/13頭+4.2秒 04/27 大井9R 9着/13頭+3.5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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -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 0.4% / 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。
15	ルビーギャラクシー逃げ	吉井章（大井）	実32.4	B▲ A▽勝率5% EV+74% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／332日ぶりの実戦）
前5走 10/06 大井8R 4着/13頭+1.8秒 09/18 大井3R 5着/11頭+1.4秒 08/11 大井2R 1着/14頭勝利 03/25 大井5R 6着/14頭+1.8秒 02/18 大井6R 12着/13頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 332日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 期待値 +74% ※ 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	ジョーソーレ自在	田中洸（大井）	実385.2	B× A▽勝率0% EV+24% 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 08/17 大井1R 11着/11頭+2.9秒 07/23 大井2R 14着/16頭+1.9秒 07/01 大井4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14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戦の調子平均 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 +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

AI評価1位Aモデル ○

キャットデイ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

+186%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×13ニチリン

1.6倍

EV -67%

▲A:▽15ルビーギャラクシー

32.4倍

EV -7%

出走馬全16頭

◎A:○12

キャットデイ

矢野貴（大井）

4.2倍

+186%

›

○A:×13

ニチリン

笹川翼（大井）

1.6倍

-67%

›

▲A:▽15

ルビーギャラクシー

吉井章（大井）

32.4倍

-7%

›

△A:△6

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

18.9倍

-63%

›

△A:△11

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

23.0倍

-55%

›

△A:△9

ショウサンレックス

鷹見陸（大井）

25.9倍

-50%

›

▽A:▽10

タイセイスパート

野畑凌（川崎）

53.4倍

-12%

›

×A:▲1

ルネサンスクラブ

和田譲（大井）

8.1倍

-90%

›

×A:×5

ヒタムキ

本村直（大井）

30.6倍

-99%

›

×A:▽7

イッツバッド

西優哉（大井）

42.8倍

-99%

›

×A:▽4

ナックリーガル

高橋昭（大井）

46.3倍

-99%

›

×A:▽8

ウイニングショット

横川怜（大井）

78.3倍

-99%

›

×A:▽3

プロシュ

遠藤健（大井）

144.9倍

-99%

›

×A:▽2

ディフィラリー

瀬川将（大井）

165.4倍

-99%

›

×A:▽14

ショウナンマナ

中村尚（大井）

334.7倍

-99%

›

×A:▽16

ジョーソーレ

田中洸（大井）

385.2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。

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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	ルネサンスクラブ先行	和田譲（大井）	実8.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/17 大井2R 6着/14頭+1.0秒 07/23 大井2R 3着/16頭+0.1秒 06/08 大井9R 4着/12頭+2.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒 08/12 大井4R 2着/13頭+1.5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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
2	ディフィラリー逃げ	瀬川将（大井）	実165.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/17 大井2R 10着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 11着/16頭+1.3秒 07/01 大井4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	プロシュ自在	遠藤健（大井）	実144.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/17 大井2R 12着/14頭+2.4秒 07/23 大井2R 12着/16頭+1.5秒 06/30 大井6R 6着/14頭 06/08 大井9R 7着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 8着/13頭+2.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	ナックリーガル先行	高橋昭（大井）	実46.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（177日ぶりの実戦）
前5走 03/10 大井7R 7着/12頭+1.7秒 02/17 大井7R 7着/14頭+1.2秒 01/27 大井9R 5着/14頭+0.6秒 01/13 大井12R 2着/16頭+0.1秒 12/31 大井6R 5着/14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 6.3着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% △ ローテーション 177日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
5	ヒタムキ逃げ	本村直（大井）	実30.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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10.3着と低調）
前5走 08/13 大井1R 11着/12頭+5.4秒 07/23 大井1R 13着/13頭+5.0秒 06/30 大井5R 7着/11頭+2.0秒 06/08 大井9R 11着/12頭 05/18 大井7R 10着/13頭+3.4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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	ロクスマリアンヌ	西啓太（大井）	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井2R 9着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 8着/16頭+1.0秒 07/03 大井2R 6着/14頭 06/11 大井2R 3着/13頭 05/20 大井3R 13着/14頭
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 36走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
7	イッツバッド追込	西優哉（大井）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場70走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/13 大井1R 5着/12頭+2.7秒 07/23 大井2R 9着/16頭+1.2秒 07/02 大井2R 2着/11頭 06/10 大井2R 3着/14頭 05/19 大井3R 2着/12頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 70走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。
8	ウイニングショット追込	横川怜（大井）	実78.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/17 大井2R 7着/14頭+1.1秒 07/23 大井1R 10着/13頭+1.9秒 07/01 大井4R 12着/14頭 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
9	ショウサンレックス自在	鷹見陸（大井）	実25.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/17 大井2R 8着/14頭+1.4秒 07/23 大井2R 6着/16頭+0.6秒 07/03 大井2R 2着/14頭 02/19 大井1R 6着/16頭+0.4秒 01/29 大井3R 4着/13頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
10	タイセイスパート追込	野畑凌（川崎）	実53.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/16 大井2R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井2R 8着/16頭+1.0秒 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒 08/07 川崎2R 8着/10頭+2.4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 7.7着 (不振) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
11	ジーティーウララ差し	岡村健（船橋）	実23.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走3着）
前5走 08/17 大井2R 3着/14頭+0.6秒 07/23 大井2R 7着/16頭+0.7秒 06/30 大井6R 5着/14頭 03/23 大井9R 5着/13頭+1.2秒 03/09 大井10R 5着/13頭+2.2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 5.0着 × 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	キャットデイ	矢野貴（大井）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／246日ぶりの実戦）
前5走 12/31 大井2R 2着/14頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 246日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
13	ニチリン逃げ	笹川翼（大井）	実1.6	×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2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/17 大井2R 2着/14頭+0.5秒 07/22 大井2R 2着/16頭+0.2秒 07/03 大井2R 3着/14頭 10/23 大井6R 7着/12頭+1.0秒 08/11 大井11R 1着/13頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ショウナンマナ逃げ	中村尚（大井）	実334.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22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13.3着と低調）
前5走 08/17 大井2R 14着/14頭+4.4秒 07/23 大井2R 16着/16頭+3.4秒 06/30 大井5R 10着/11頭+7.0秒 05/18 大井7R 13着/13頭+4.2秒 04/27 大井9R 9着/13頭+3.5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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (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。
15	ルビーギャラクシー逃げ	吉井章（大井）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／332日ぶりの実戦）
前5走 10/06 大井8R 4着/13頭+1.8秒 09/18 大井3R 5着/11頭+1.4秒 08/11 大井2R 1着/14頭勝利 03/25 大井5R 6着/14頭+1.8秒 02/18 大井6R 12着/13頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 332日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
16	ジョーソーレ自在	田中洸（大井）	実385.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 08/17 大井1R 11着/11頭+2.9秒 07/23 大井2R 14着/16頭+1.9秒 07/01 大井4R 13着/14頭 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14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戦の調子平均 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +24% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ニチリン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12キャットデイ

4.2倍

EV -12%

▲1ルネサンスクラブ

8.1倍

EV +4%

出走馬全16頭

×13

ニチリン

笹川翼（大井）

1.6倍

-57%

›

○12

キャットデイ

矢野貴（大井）

4.2倍

-12%

›

▲1

ルネサンスクラブ

和田譲（大井）

8.1倍

+4%

›

△6

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

18.9倍

+70%

›

△11

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

23.0倍

+47%

›

△9

ショウサンレックス

鷹見陸（大井）

25.9倍

+48%

›

▽15

ルビーギャラクシー

吉井章（大井）

32.4倍

+74%

›

▽4

ナックリーガル

高橋昭（大井）

46.3倍

+51%

›

▽10

タイセイスパート

野畑凌（川崎）

53.4倍

+65%

›

▽7

イッツバッド

西優哉（大井）

42.8倍

+3%

›

▽8

ウイニングショット

横川怜（大井）

78.3倍

+11%

›

▽3

プロシュ

遠藤健（大井）

144.9倍

+35%

›

▽2

ディフィラリー

瀬川将（大井）

165.4倍

+29%

›

×5

ヒタムキ

本村直（大井）

30.6倍

-83%

›

▽14

ショウナンマナ

中村尚（大井）

334.7倍

+23%

›

▽16

ジョーソーレ

田中洸（大井）

385.2倍

+24%

›

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