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 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロクスマリアンヌ逃げ	西啓太（大井）	実23.4	B△ A△勝率4% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井2R 6着/16頭+0.5秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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	イントゥユー逃げ推奨	矢野貴（大井）	実9.7	B△ A▲勝率14% EV+38% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯で勝率44%と得意）
前5走 06/08 大井9R 6着/12頭+0.0秒 05/20 大井3R 1着/14頭 04/27 大井2R 1着/14頭勝利 09/16 大井3R 2着/13頭+0.8秒 07/16 大井2R 4着/14頭+0.6秒
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 101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 1.2% (オッズ暗示: 10.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 期待値 +38% ※ 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	デリッサ逃げ	安藤洋（大井）	実1.3	B◎ A◎勝率45% EV-41% 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14走で勝率50%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/01 大井2R 1着/14頭勝利 09/15 大井10R 1着/11頭勝利 09/01 大井9R 2着/13頭+0.7秒 06/30 大井9R 1着/13頭勝利 04/29 大井2R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 84.2% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.9% / 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。
4	アソス差し	谷内貫（大井）	実77.4	B× A▽勝率2% EV+16% 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 11着/14頭+1.8秒 07/23 大井2R 10着/16頭+1.2秒 06/30 大井6R 4着/14頭+1.0秒 06/08 大井8R 10着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 4着/13頭+1.6秒
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 51走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) × 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 1.5% / 期待値 +16% ※ 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	ショウサンレックス追込	藤田凌（大井）	実17.0	B△ A△勝率6% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井2R 5着/16頭+0.4秒 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
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 6.3着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 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。
6	イッツバッド追込	西優哉（大井）	実57.2	B× A▽勝率2% EV+31% 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 09/03 大井2R 7着/16頭+0.9秒 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
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 71走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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 2.3% / 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。
7	ショウナンマナ逃げ	中村尚（大井）	実102.9	B× A▽勝率1% EV-47% 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 09/03 大井2R 16着/16頭+4.0秒 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
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 15.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 16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 0.5% / 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。
8	プロシュ自在	遠藤健（大井）	実206.8	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 09/03 大井2R 9着/16頭+1.2秒 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
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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 13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。
9	フィライングレース逃げ	鷹見陸（大井）	実58.4	B▲ A▽勝率3% EV+73% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／101日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井9R 10着/12頭+2.0秒 05/18 大井7R 3着/13頭+1.4秒 04/27 大井9R 4着/13頭+1.9秒 04/13 大井12R 9着/14頭+1.5秒 01/26 大井9R 8着/11頭+2.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 101日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +73% ※ 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	ウイニングショット差し	横川怜（大井）	実79.7	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 09/03 大井2R 12着/16頭+1.5秒 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
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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 11位 / 勝率 1.3% / 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	ヒタムキ逃げ	本村直（大井）	実215.0	B× A▽勝率0% EV-37% 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 09/03 大井2R 15着/16頭+2.9秒 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
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 13.0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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15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 14位 / 勝率 0.3% / 期待値 -37% ※ 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	ナックリーガル先行	高橋昭（大井）	実80.9	B× A▽勝率2% EV+30% 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 09/03 大井2R 11着/16頭+1.3秒 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
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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 9位 / 勝率 1.6% / 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。
13	ジーティーウララ差し	岡村健（船橋）	実17.9	B× A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 大井2R 4着/16頭+0.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 4.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 0.0% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 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。
14	ニチリン自在	笹川翼（大井）	実6.5	B○ A○勝率14% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/03 大井2R 3着/16頭+0.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 24走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 期待値 -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 ◎

デリッサ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14ニチリン

6.5倍

EV -22%

▲A:▽9フィライングレース

58.4倍

EV +14%

出走馬全14頭

◎A:◎3

デリッサ

安藤洋（大井）

1.3倍

+9%

›

○A:○14

ニチリン

笹川翼（大井）

6.5倍

-22%

›

▲A:▽9

フィライングレース

鷹見陸（大井）

58.4倍

+14%

›

△A:▲2

イントゥユー

矢野貴（大井）

9.7倍

-88%

›

△A:△1

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

23.4倍

-91%

›

△A:△5

ショウサンレックス

藤田凌（大井）

17.0倍

-94%

›

×A:△13

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

17.9倍

-99%

›

×A:▽6

イッツバッド

西優哉（大井）

57.2倍

-99%

›

×A:▽4

アソス

谷内貫（大井）

77.4倍

-99%

›

×A:▽10

ウイニングショット

横川怜（大井）

79.7倍

-99%

›

×A:▽12

ナックリーガル

高橋昭（大井）

80.9倍

-99%

›

×A:▽7

ショウナンマナ

中村尚（大井）

102.9倍

-99%

›

×A:▽8

プロシュ

遠藤健（大井）

206.8倍

-99%

›

×A:▽11

ヒタムキ

本村直（大井）

215.0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 2 イントゥユー ¥100 実9.7倍期待値 -88% 不的中12着単勝 9.7倍

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1200m ダート1200m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロクスマリアンヌ逃げ	西啓太（大井）	実23.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井2R 6着/16頭+0.5秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 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 4.4% (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。
2	イントゥユー逃げ推奨	矢野貴（大井）	実9.7	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯で勝率44%と得意）
前5走 06/08 大井9R 6着/12頭+0.0秒 05/20 大井3R 1着/14頭 04/27 大井2R 1着/14頭勝利 09/16 大井3R 2着/13頭+0.8秒 07/16 大井2R 4着/14頭+0.6秒
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 101日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
3	デリッサ逃げ	安藤洋（大井）	実1.3	◎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14走で勝率50%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/01 大井2R 1着/14頭勝利 09/15 大井10R 1着/11頭勝利 09/01 大井9R 2着/13頭+0.7秒 06/30 大井9R 1着/13頭勝利 04/29 大井2R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 44.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	アソス差し	谷内貫（大井）	実77.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場51走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/17 大井2R 11着/14頭+1.8秒 07/23 大井2R 10着/16頭+1.2秒 06/30 大井6R 4着/14頭+1.0秒 06/08 大井8R 10着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 4着/13頭+1.6秒
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 51走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
5	ショウサンレックス追込	藤田凌（大井）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井2R 5着/16頭+0.4秒 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
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 6.3着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
6	イッツバッド追込	西優哉（大井）	実57.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場71走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井2R 7着/16頭+0.9秒 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
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 71走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 2.3% (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。
7	ショウナンマナ逃げ	中村尚（大井）	実102.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均15.3着と低調）
前5走 09/03 大井2R 16着/16頭+4.0秒 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
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 15.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 16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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	プロシュ自在	遠藤健（大井）	実206.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/03 大井2R 9着/16頭+1.2秒 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
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
9	フィライングレース逃げ	鷹見陸（大井）	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／101日ぶりの実戦）
前5走 06/08 大井9R 10着/12頭+2.0秒 05/18 大井7R 3着/13頭+1.4秒 04/27 大井9R 4着/13頭+1.9秒 04/13 大井12R 9着/14頭+1.5秒 01/26 大井9R 8着/11頭+2.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 101日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
10	ウイニングショット差し	横川怜（大井）	実79.7	▽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4%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/03 大井2R 12着/16頭+1.5秒 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
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	ヒタムキ逃げ	本村直（大井）	実215.0	▽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7走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 09/03 大井2R 15着/16頭+2.9秒 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
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 13.0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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15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) -37% (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。
12	ナックリーガル先行	高橋昭（大井）	実80.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/03 大井2R 11着/16頭+1.3秒 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
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
13	ジーティーウララ差し	岡村健（船橋）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 大井2R 4着/16頭+0.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 4.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
14	ニチリン自在	笹川翼（大井）	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/03 大井2R 3着/16頭+0.3秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 24走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

デリッサ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ニチリン

6.5倍

EV -7%

▲2イントゥユー

9.7倍

EV +38%

出走馬全14頭

◎3

デリッサ

安藤洋（大井）

1.3倍

-41%

›

○14

ニチリン

笹川翼（大井）

6.5倍

-7%

›

▲2

イントゥユー

矢野貴（大井）

9.7倍

+38%

›

△13

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

17.9倍

+4%

›

△5

ショウサンレックス

藤田凌（大井）

17.0倍

-2%

›

△1

ロクスマリアンヌ

西啓太（大井）

23.4倍

+4%

›

▽9

フィライングレース

鷹見陸（大井）

58.4倍

+73%

›

▽6

イッツバッド

西優哉（大井）

57.2倍

+31%

›

▽12

ナックリーガル

高橋昭（大井）

80.9倍

+30%

›

▽4

アソス

谷内貫（大井）

77.4倍

+16%

›

▽10

ウイニングショット

横川怜（大井）

79.7倍

+4%

›

▽7

ショウナンマナ

中村尚（大井）

102.9倍

-47%

›

▽8

プロシュ

遠藤健（大井）

206.8倍

-24%

›

▽11

ヒタムキ

本村直（大井）

215.0倍

-37%

›

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

単勝 2 イントゥユー ¥100 実9.7倍期待値 +37% 不的中12着単勝 9.7倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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