大井 2R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

2R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実28.6	B× A△勝率5% EV+41% 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 09/01 大井1R 7着/10頭+1.2秒 08/16 大井1R 11着/14頭+2.8秒 07/22 大井1R 11着/14頭+2.7秒 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 4.9% / 期待値 +42% ※ 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	コーントップス追込	石川駿（大井）	実46.2	B× A▽勝率2% 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 09/01 大井2R 8着/14頭+1.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 14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 1.5% / 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。
3	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実138.5	B× A▽勝率0% EV-45% 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1R 9着/14頭+1.7秒 07/22 大井1R 12着/14頭+2.9秒 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 0.4% / 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。
4	ミンナノブンモ差し	達城龍（大井）	実5.9	B△ A○勝率14% EV-18% 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67走で勝率4%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/01 大井1R 2着/10頭+0.1秒 08/16 大井1R 4着/14頭+0.5秒 07/22 大井1R 10着/14頭+1.9秒 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 67走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14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 2位 / 勝率 13.8% / 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。
5	ウルフスタンド自在	鷹見陸（大井）	実134.4	B× A▽勝率1% EV-6% 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 09/01 大井2R 14着/14頭+4.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 27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 14着 (大敗) ○ ローテーション 14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 0.7% / 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。
6	ブライトゲイザー	藤本現（大井）	実39.2	B▲ A▽勝率2% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/15 大井1R 4着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 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。
7	フェアリーマイア追込	高橋優（大井）	実8.6	B△ A△勝率3% EV-72% 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 09/01 大井2R 4着/14頭+1.0秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 71走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 6位 / 勝率 3.2% / 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	ブラックレッド先行推奨	和田譲（大井）	実19.0	B○ A▲勝率10% EV+92% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 06/10 大井1R 4着/14頭 05/19 大井2R 4着/12頭+1.0秒 04/28 大井2R 8着/13頭+2.3秒 04/15 大井2R 4着/13頭+2.4秒 03/23 大井2R 5着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +92% ※ 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	オルチャタ逃げ	木澤奨（大井）	実186.2	B× A×勝率0% 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 09/01 大井2R 13着/14頭+3.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 14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 0.3% / 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。
10	ポジターノ先行	遠藤健（大井）	実135.1	B× A▽勝率1% EV+4% 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 09/01 大井1R 8着/10頭+1.3秒 08/13 大井1R 6着/12頭+3.4秒 07/24 大井1R 8着/15頭+3.3秒 07/02 大井9R 9着/10頭 06/08 大井7R 10着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14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 9位 / 勝率 0.8% / 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。
11	マルカンプレスト逃げ	ゴンサ（船橋）	実31.7	B△ A△勝率5% EV+58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 12着/12頭+2.5秒 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.0% / 期待値 +59% ※ 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	シームルグ	西啓太（大井）	実1.2	B◎ A◎勝率57% 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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／152日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井2R 2着/11頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 152日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 95.9% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.3% / 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。

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 ◎

シームルグ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8ブラックレッド

19.0倍

EV -33%

▲A:▽6ブライトゲイザー

39.2倍

EV -86%

出走馬全12頭

◎A:◎12

シームルグ

西啓太（大井）

1.2倍

+15%

›

○A:▲8

ブラックレッド

和田譲（大井）

19.0倍

-33%

›

▲A:▽6

ブライトゲイザー

藤本現（大井）

39.2倍

-86%

›

△A:○4

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

5.9倍

-99%

›

△A:△11

マルカンプレスト

ゴンサ（船橋）

31.7倍

-96%

›

△A:△7

フェアリーマイア

高橋優（大井）

8.6倍

-99%

›

×A:△1

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

28.6倍

-99%

›

×A:▽2

コーントップス

石川駿（大井）

46.2倍

-99%

›

×A:▽5

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

134.4倍

-99%

›

×A:▽10

ポジターノ

遠藤健（大井）

135.1倍

-99%

›

×A:▽3

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

138.5倍

-99%

›

×A:×9

オルチャタ

木澤奨（大井）

186.2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。

▶ 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

単勝 8 ブラックレッド ¥100 確定27.8倍期待値 -34% 的中1着確定 27.8倍2,780円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

2R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スモモモモモモモモ逃げ	田中洸（大井）	実28.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/01 大井1R 7着/10頭+1.2秒 08/16 大井1R 11着/14頭+2.8秒 07/22 大井1R 11着/14頭+2.7秒 07/02 大井2R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和2R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	コーントップス追込	石川駿（大井）	実46.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/01 大井2R 8着/14頭+1.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ラバテラジェーン追込	野畑凌（川崎）	実138.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/16 大井1R 9着/14頭+1.7秒 07/22 大井1R 12着/14頭+2.9秒 06/30 大井4R 5着/10頭 06/08 大井7R 6着/12頭 05/18 大井6R 11着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 0.4% (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	ミンナノブンモ差し	達城龍（大井）	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場67走で勝率4%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/01 大井1R 2着/10頭+0.1秒 08/16 大井1R 4着/14頭+0.5秒 07/22 大井1R 10着/14頭+1.9秒 07/03 大井2R 10着/14頭 06/11 大井1R 10着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 67走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (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。
5	ウルフスタンド自在	鷹見陸（大井）	実134.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27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8.0着と低調）
前5走 09/01 大井2R 14着/14頭+4.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 27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 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ブライトゲイザー	藤本現（大井）	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/15 大井1R 4着/12頭+0.7秒 07/20 大井1R 6着/14頭 07/02 大井2R 8着/11頭 06/11 大井1R 14着/14頭 05/20 大井1R 13着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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	フェアリーマイア追込	高橋優（大井）	実8.6	△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71走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井2R 4着/14頭+1.0秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 71走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 3.2% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
8	ブラックレッド先行推奨	和田譲（大井）	実19.0	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 06/10 大井1R 4着/14頭 05/19 大井2R 4着/12頭+1.0秒 04/28 大井2R 8着/13頭+2.3秒 04/15 大井2R 4着/13頭+2.4秒 03/23 大井2R 5着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 97日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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。
9	オルチャタ逃げ	木澤奨（大井）	実186.2	×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7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/01 大井2R 13着/14頭+3.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 14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 0.3% (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。
10	ポジターノ先行	遠藤健（大井）	実135.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/01 大井1R 8着/10頭+1.3秒 08/13 大井1R 6着/12頭+3.4秒 07/24 大井1R 8着/15頭+3.3秒 07/02 大井9R 9着/10頭 06/08 大井7R 10着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14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 0.8% (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。
11	マルカンプレスト逃げ	ゴンサ（船橋）	実31.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/15 大井1R 12着/12頭+2.5秒 07/20 大井2R 8着/15頭+0.0秒 04/29 大井2R 12着/13頭+2.8秒 03/26 大井3R 10着/14頭+1.7秒 03/11 大井2R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
12	シームルグ	西啓太（大井）	実1.2	◎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／152日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井2R 2着/11頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 152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 57.3% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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

シームルグ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.2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

○4ミンナノブンモ

5.9倍

EV -18%

▲8ブラックレッド

19.0倍

EV +92%

出走馬全12頭

◎12

シームルグ

西啓太（大井）

1.2倍

-31%

›

○4

ミンナノブンモ

達城龍（大井）

5.9倍

-18%

›

▲8

ブラックレッド

和田譲（大井）

19.0倍

+92%

›

△11

マルカンプレスト

ゴンサ（船橋）

31.7倍

+58%

›

△1

スモモモモモモモモ

田中洸（大井）

28.6倍

+41%

›

△7

フェアリーマイア

高橋優（大井）

8.6倍

-72%

›

▽6

ブライトゲイザー

藤本現（大井）

39.2倍

-20%

›

▽2

コーントップス

石川駿（大井）

46.2倍

-28%

›

▽10

ポジターノ

遠藤健（大井）

135.1倍

+4%

›

▽5

ウルフスタンド

鷹見陸（大井）

134.4倍

-6%

›

▽3

ラバテラジェーン

野畑凌（川崎）

138.5倍

-45%

›

×9

オルチャタ

木澤奨（大井）

186.2倍

-51%

›

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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 8 ブラックレッド ¥100 確定27.8倍期待値 +92% 的中1着確定 27.8倍2,780円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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