大井 11R 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

11R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジマサテイオー逃げ	和田譲（大井）	実21.9	B× A×勝率2% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率36%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/16 大井9R 6着/9頭+1.1秒 06/29 大井11R 12着/14頭 05/22 大井11R 1着/12頭 04/13 大井9R 10着/12頭+2.9秒 12/24 大井9R 1着/11頭勝利
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 22走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -52% ※ 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	アルゴナヴィス	笹川翼（大井）	実5.1	B▲ A○勝率19% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/04 船橋10R 4着/10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戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.9% / 期待値 -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	ティルドーン自在	西啓太（大井）	実20.5	B△ A△勝率4% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/08 船橋12R 4着/13頭+1.2秒 04/10 川崎11R 2着/10頭+0.3秒 12/09 船橋8R 13着/14頭+3.5秒 06/21 船橋10R 3着/10頭+0.5秒 02/02 川崎7R 1着/13頭勝利
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 ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 118日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
4	トノパー自在	野畑凌（川崎）	実25.8	B× A×勝率1% EV-64% 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0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率43%／前走3着）
前5走 05/14 川崎11R 3着/9頭+0.5秒 04/24 浦和11R 8着/11頭+1.6秒 03/20 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 01/08 浦和10R 1着/8頭勝利 12/24 浦和11R 11着/12頭+2.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。
5	スマートサニー	本田重（船橋）	実1.8	B○ A🌟◎勝率42% EV-24% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/16 大井9R 3着/9頭+0.3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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.0% / 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。
6	ムットクルフェ先行	吉井章（大井）	実5.9	B△ A△勝率11% EV-35% 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24走で勝率25%と適性高）
前5走 08/16 大井9R 5着/9頭+0.7秒 06/29 大井11R 3着/14頭 03/27 大井11R 3着/12頭+1.3秒 03/13 大井11R 4着/10頭+1.2秒 01/26 大井11R 1着/9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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 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。
7	プレミアムハンド追込	佐野遥（川崎）	実105.7	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 08/28 船橋11R 9着/11頭+4.1秒 06/09 大井11R 10着/14頭 04/09 川崎11R 13着/14頭+3.2秒 12/09 船橋11R 4着/8頭+1.6秒 09/10 川崎11R 7着/10頭+4.4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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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) × 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 0.7% / 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。
8	ケンアトラス差し	藤本現（大井）	実8.2	B△ A▲勝率12% EV+0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/11 浦和10R 2着/8頭+0.0秒 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5秒 01/26 大井11R 2着/9頭+0.0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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 +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	ピックアップライン推奨	ゴンサ（船橋）	実13.9	B◎ A△勝率8% EV+8% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率59% × オッズ13.9倍で期待値+719%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +719% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.0% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。

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 △

ピックアップライン

騎手ゴンサ（船橋）

単勝オッズ

13.9倍

AI期待値

+719%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5スマートサニー

1.8倍

EV -63%

▲A:○2アルゴナヴィス

5.1倍

EV -18%

出走馬全9頭

◎A:△9

ピックアップライン

ゴンサ（船橋）

13.9倍

+719%

›

○A:◎5

スマートサニー

本田重（船橋）

1.8倍

-63%

›

▲A:○2

アルゴナヴィス

笹川翼（大井）

5.1倍

-18%

›

△A:▲8

ケンアトラス

藤本現（大井）

8.2倍

-70%

›

△A:△3

ティルドーン

西啓太（大井）

20.5倍

-88%

›

△A:△6

ムットクルフェ

吉井章（大井）

5.9倍

-98%

›

×A:×1

フジマサテイオー

和田譲（大井）

21.9倍

-95%

›

×A:×4

トノパー

野畑凌（川崎）

25.8倍

-95%

›

×A:▽7

プレミアムハンド

佐野遥（川崎）

105.7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 9 ピックアップライン ¥1,300 実13.9倍期待値 +720% ❌不的中4着単勝 13.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジマサテイオー逃げ	和田譲（大井）	実21.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率36%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/16 大井9R 6着/9頭+1.1秒 06/29 大井11R 12着/14頭 05/22 大井11R 1着/12頭 04/13 大井9R 10着/12頭+2.9秒 12/24 大井9R 1着/11頭勝利
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 22走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (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。
2	アルゴナヴィス	笹川翼（大井）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/04 船橋10R 4着/10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戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	ティルドーン自在	西啓太（大井）	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/08 船橋12R 4着/13頭+1.2秒 04/10 川崎11R 2着/10頭+0.3秒 12/09 船橋8R 13着/14頭+3.5秒 06/21 船橋10R 3着/10頭+0.5秒 02/02 川崎7R 1着/13頭勝利
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 ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
4	トノパー自在	野畑凌（川崎）	実25.8	×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0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率43%／前走3着）
前5走 05/14 川崎11R 3着/9頭+0.5秒 04/24 浦和11R 8着/11頭+1.6秒 03/20 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 01/08 浦和10R 1着/8頭勝利 12/24 浦和11R 11着/12頭+2.0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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	スマートサニー	本田重（船橋）	実1.8	🌟◎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3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/16 大井9R 3着/9頭+0.3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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.0% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ムットクルフェ先行	吉井章（大井）	実5.9	△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24走で勝率25%と適性高）
前5走 08/16 大井9R 5着/9頭+0.7秒 06/29 大井11R 3着/14頭 03/27 大井11R 3着/12頭+1.3秒 03/13 大井11R 4着/10頭+1.2秒 01/26 大井11R 1着/9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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
7	プレミアムハンド追込	佐野遥（川崎）	実105.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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10.7着と低調）
前5走 08/28 船橋11R 9着/11頭+4.1秒 06/09 大井11R 10着/14頭 04/09 川崎11R 13着/14頭+3.2秒 12/09 船橋11R 4着/8頭+1.6秒 09/10 川崎11R 7着/10頭+4.4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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ケンアトラス差し	藤本現（大井）	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/11 浦和10R 2着/8頭+0.0秒 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5秒 01/26 大井11R 2着/9頭+0.0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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ピックアップライン推奨	ゴンサ（船橋）	実13.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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

スマートサニー

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2アルゴナヴィス

5.1倍

EV -3%

▲8ケンアトラス

8.2倍

EV +0%

出走馬全9頭

◎5

スマートサニー

本田重（船橋）

1.8倍

-24%

›

○2

アルゴナヴィス

笹川翼（大井）

5.1倍

-3%

›

▲8

ケンアトラス

藤本現（大井）

8.2倍

+0%

›

△6

ムットクルフェ

吉井章（大井）

5.9倍

-35%

›

△9

ピックアップライン

ゴンサ（船橋）

13.9倍

+8%

›

△3

ティルドーン

西啓太（大井）

20.5倍

-19%

›

×1

フジマサテイオー

和田譲（大井）

21.9倍

-51%

›

×4

トノパー

野畑凌（川崎）

25.8倍

-64%

›

▽7

プレミアムハンド

佐野遥（川崎）

105.7倍

-28%

›

💡 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 9 ピックアップライン ¥1,300 実13.9倍期待値 +8% ❌不的中4着単勝 13.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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