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1400m ダート1400m　発走 15:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コブラツイスト	藤本現（大井）	実20.6	B△ A△勝率4% EV-26% 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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井7R 8着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ―
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 4走で勝率 25% (得意) △ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -27% ※ 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	タケゾウ	本田重（船橋）	実47.9	B× A▽勝率1% EV-40% 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7R 10着/16頭+1.8秒 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0秒 04/30 大井3R 3着/10頭+1.8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 8.3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 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10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 8位 / 勝率 1.2% / 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。
3	サイカンサンユウ追込	安藤洋（大井）	実4.1	B▲ A○勝率20% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（128日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井11R 10着/13頭+2.4秒 03/25 大井11R 5着/7頭+2.1秒 03/09 大井11R 7着/10頭+3.5秒 02/20 大井3R 4着/14頭+1.2秒 01/13 大井5R 1着/14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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 128日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -19% ※ 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	シンプウエース	達城龍（大井）	実72.2	B× A×勝率1% EV-63% 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7R 7着/16頭+1.3秒 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -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 0.5% / 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。
5	プレイバック	杉山海（大井）	実33.0	B× A▽勝率2% 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 07/02 大井4R 3着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9秒 04/15 大井3R 8着/10頭+3.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7位 / 勝率 1.9% / 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。
6	リトルデビル逃げ	和田譲（大井）	実4.9	B△ A▲勝率13% 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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/30 大井4R 3着/9頭+1.6秒 01/15 大井8R 6着/7頭+2.8秒 12/26 大井1R 1着/12頭勝利 07/17 大井3R 2着/5頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け × 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 1.9% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 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。
7	サヨノグッドデイ	ゴンサ（船橋）	実3.4	B○ A△勝率8% EV-72% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井3R 1着/14頭勝利 05/18 大井1R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.1% (オッズ暗示: 29.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -72% ※ 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	ローズプリンセス	藤田凌（大井）	実57.6	B× A×勝率1% EV-65% 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7R 12着/12頭+4.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -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 0.6% / 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。
9	グラスリッキー	笹川翼（大井）	実3.4	B🌟◎ A🌟◎勝率46% EV+57% 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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井4R 1着/14頭勝利 07/21 大井2R 2着/14頭+1.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.5% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.2% / 期待値 +57% ※ 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	レンソイス	木澤奨（大井）	実46.4	B△ A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井2R 1着/14頭 04/28 大井4R 2着/12頭+0.4秒 03/23 大井4R 2着/7頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
11	ピルゴスアイトス	中村尚（大井）	実12.4	B× A△勝率4% EV-53% 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6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井4R 5着/8頭 06/12 大井2R 7着/11頭 05/22 大井10R 6着/8頭+0.0秒 05/01 大井9R 7着/7頭+2.6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 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.7% / 期待値 -54% ※ 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 ◎

グラスリッキー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

+98%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7サヨノグッドデイ

3.4倍

EV +26%

▲A:○3サイカンサンユウ

4.1倍

EV -92%

出走馬全11頭

◎A:◎9

グラスリッキー

笹川翼（大井）

3.4倍

+98%

›

○A:△7

サヨノグッドデイ

ゴンサ（船橋）

3.4倍

+26%

›

▲A:○3

サイカンサンユウ

安藤洋（大井）

4.1倍

-92%

›

△A:▲6

リトルデビル

和田譲（大井）

4.9倍

-90%

›

△A:△1

コブラツイスト

藤本現（大井）

20.6倍

-91%

›

△A:▽10

レンソイス

木澤奨（大井）

46.4倍

-96%

›

×A:△11

ピルゴスアイトス

中村尚（大井）

12.4倍

-99%

›

×A:▽5

プレイバック

杉山海（大井）

33.0倍

-99%

›

×A:▽2

タケゾウ

本田重（船橋）

47.9倍

-99%

›

×A:×8

ローズプリンセス

藤田凌（大井）

57.6倍

-99%

›

×A:×4

シンプウエース

達城龍（大井）

72.2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1400m ダート1400m　発走 15:22

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コブラツイスト	藤本現（大井）	実20.6	△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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井7R 8着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 1着/16頭勝利 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ―
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 4走で勝率 25% (得意) △ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
2	タケゾウ	本田重（船橋）	実47.9	▽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8.3着と低調）
前5走 08/15 大井7R 10着/16頭+1.8秒 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0秒 04/30 大井3R 3着/10頭+1.8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 8.3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 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
3	サイカンサンユウ追込	安藤洋（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（128日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井11R 10着/13頭+2.4秒 03/25 大井11R 5着/7頭+2.1秒 03/09 大井11R 7着/10頭+3.5秒 02/20 大井3R 4着/14頭+1.2秒 01/13 大井5R 1着/14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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 128日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
4	シンプウエース	達城龍（大井）	実72.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/15 大井7R 7着/16頭+1.3秒 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	プレイバック	杉山海（大井）	実33.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/02 大井4R 3着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9秒 04/15 大井3R 8着/10頭+3.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
6	リトルデビル逃げ	和田譲（大井）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/30 大井4R 3着/9頭+1.6秒 01/15 大井8R 6着/7頭+2.8秒 12/26 大井1R 1着/12頭勝利 07/17 大井3R 2着/5頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (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。
7	サヨノグッドデイ	ゴンサ（船橋）	実3.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/22 大井3R 1着/14頭勝利 05/18 大井1R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
8	ローズプリンセス	藤田凌（大井）	実57.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/17 大井7R 12着/12頭+4.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
9	グラスリッキー	笹川翼（大井）	実3.4	🌟◎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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井4R 1着/14頭勝利 07/21 大井2R 2着/14頭+1.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 46.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
10	レンソイス	木澤奨（大井）	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井2R 1着/14頭 04/28 大井4R 2着/12頭+0.4秒 03/23 大井4R 2着/7頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け × 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 1.2% (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。
11	ピルゴスアイトス	中村尚（大井）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/15 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井4R 5着/8頭 06/12 大井2R 7着/11頭 05/22 大井10R 6着/8頭+0.0秒 05/01 大井9R 7着/7頭+2.6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 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グラスリッキー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.4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

○3サイカンサンユウ

4.1倍

EV -19%

▲6リトルデビル

4.9倍

EV -35%

出走馬全11頭

◎9

グラスリッキー

笹川翼（大井）

3.4倍

+57%

›

○3

サイカンサンユウ

安藤洋（大井）

4.1倍

-19%

›

▲6

リトルデビル

和田譲（大井）

4.9倍

-35%

›

△7

サヨノグッドデイ

ゴンサ（船橋）

3.4倍

-72%

›

△11

ピルゴスアイトス

中村尚（大井）

12.4倍

-53%

›

△1

コブラツイスト

藤本現（大井）

20.6倍

-26%

›

▽5

プレイバック

杉山海（大井）

33.0倍

-35%

›

▽2

タケゾウ

本田重（船橋）

47.9倍

-40%

›

▽10

レンソイス

木澤奨（大井）

46.4倍

-45%

›

×8

ローズプリンセス

藤田凌（大井）

57.6倍

-65%

›

×4

シンプウエース

達城龍（大井）

72.2倍

-63%

›

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