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。

2R 大井競馬場ダ1200m 発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルイーダ	小野俊（大井）	実32.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/14 大井3R 9着/13頭+2.4秒 08/31 大井6R 5着/14頭+1.3秒 08/12 大井5R 12着/16頭+73.0秒 07/20 大井6R 5着/12頭+1.0秒 06/29 大井2R 6着/14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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
2	ナックポピー追込	高橋昭（大井）	実1.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/14 大井5R 4着/10頭+1.9秒 08/31 大井6R 4着/14頭+0.3秒 04/13 大井4R 2着/10頭+0.8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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 49.6% (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。
3	ココクイック差し推奨	吉井章（大井）	実7.7	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/21 大井2R 5着/14頭 04/28 大井3R 11着/14頭+5.1秒 04/13 大井5R 3着/12頭+0.9秒 03/23 大井5R 3着/14頭+1.3秒 03/09 大井5R 6着/11頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 139日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
4	オーシャンクロノス先行	田中洸（大井）	実55.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/15 大井7R 9着/13頭+3.3秒 09/01 大井6R 7着/12頭+1.7秒 08/12 大井4R 9着/14頭+2.2秒 07/21 大井2R 6着/14頭+3.5秒 07/01 大井2R 10着/13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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ライライラクラク先行	藤田凌（大井）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／212日ぶりの実戦）
前5走 03/09 大井6R 9着/14頭+3.2秒 02/16 大井4R 4着/12頭+3.2秒 01/26 大井3R 4着/9頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 212日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
6	スカイハピネス	野畑凌（川崎）	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/14 大井3R 7着/13頭+2.1秒 08/31 大井6R 8着/14頭+2.4秒 08/12 大井5R 11着/16頭+72.9秒 07/20 大井6R 10着/12頭 06/29 大井2R 10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 8.7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 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
7	ラバテラダンサー自在	本村直（大井）	実77.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/14 大井3R 4着/13頭+1.3秒 08/31 大井5R 9着/12頭+87.7秒 08/12 大井5R 13着/16頭+73.1秒 04/14 大井3R 11着/11頭+4.8秒 03/24 大井4R 10着/11頭+2.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ユウユウチャパティ先行	木澤奨（大井）	実76.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/14 大井5R 7着/10頭+3.0秒 08/31 大井5R 10着/12頭+87.8秒 08/12 大井4R 13着/14頭+3.9秒 07/21 大井2R 11着/14頭+4.6秒 06/29 大井6R 12着/14頭
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 10.0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 11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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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	グロリアスワールド差し	中山遥（浦和）	実9.4	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/14 大井5R 5着/10頭+2.6秒 08/31 大井6R 7着/14頭+1.8秒 04/27 大井5R 5着/10頭+2.4秒 03/09 大井5R 3着/11頭+0.5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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 23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 13.2% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
10	ヨバフウチ自在	千田洋（大井）	実125.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/15 大井6R 11着/11頭+5.7秒 09/01 大井5R 10着/10頭+2.1秒 08/13 大井5R 11着/14頭+2.2秒 03/24 大井6R 13着/14頭+3.7秒 03/11 大井3R 12着/12頭+3.2秒
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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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）

買うAI の推奨

ココクイック

騎手吉井章（大井）

7.7倍

AI の勝率18%損益の分かれ目13%

AI の勝率 18% が損益の分かれ目 13%（1 ÷ 7.7倍）を上回り、期待値 +36% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

出走馬全10頭

◎2

ナックポピー

高橋昭（大井）

1.2倍

勝率 50%

›

○3

ココクイック

吉井章（大井）

7.7倍

勝率 18%

›

▲9

グロリアスワールド

中山遥（浦和）

9.4倍

勝率 13%

›

△5

ライライラクラク

藤田凌（大井）

11.9倍

勝率 8%

›

△6

スカイハピネス

野畑凌（川崎）

20.9倍

勝率 3%

›

△1

ルイーダ

小野俊（大井）

32.1倍

対象外勝率 3%

›

▽4

オーシャンクロノス

田中洸（大井）

55.8倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ラバテラダンサー

本村直（大井）

77.7倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ユウユウチャパティ

木澤奨（大井）

76.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ヨバフウチ

千田洋（大井）

125.6倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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単勝 3 ココクイック ¥100 実7.7倍期待値 +36%

※ オッズは予測時点の値です。

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