大井 3R 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。

3R 大井競馬場ダ1400m 発走 15:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トレンドワン	笹川翼（大井）	実2.4	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/15 大井5R 4着/12頭+1.3秒 09/01 大井4R 4着/6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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	ムサシウォリアー	本田重（船橋）	実4.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 大井3R 8着/10頭+1.3秒 07/20 大井3R 4着/7頭+0.0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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
3	モーモールーツ自在	石川駿（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/15 大井5R 10着/12頭+3.5秒 09/02 大井4R 4着/11頭+2.2秒 08/15 大井3R 5着/9頭+3.6秒 07/21 大井5R 9着/9頭+0.0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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	ポコポッチ	江里裕（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 09/14 大井2R 3着/11頭+0.8秒 09/01 大井3R 5着/6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 4.0着 ○ 前走実績前走 3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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
5	イノデジュエル	高橋優（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/15 大井5R 9着/12頭+2.5秒 08/17 大井3R 6着/7頭+2.9秒 07/20 大井4R 3着/10頭 ― ―
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 6.0着 × 当競馬場適性 3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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	セイシンドラゴン	和田譲（大井）	実4.8	◎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
前5走 09/18 大井4R 4着/10頭+0.0秒 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	トンスケ	達城龍（大井）	実4.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 大井3R 4着/7頭+1.7秒 08/12 大井2R 5着/5頭+2.0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 4.5着 × 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 13.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
8	ムーンショア	矢野貴（大井）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 大井3R 5着/7頭+2.2秒 08/13 大井2R 5着/9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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
9	ルナベレッツァ	西優哉（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/15 大井5R 7着/12頭+1.5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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

セイシンドラゴン

騎手和田譲（大井）

4.8倍

AI の勝率21%損益の分かれ目21%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全9頭

◎6

セイシンドラゴン

和田譲（大井）

4.8倍

勝率 21%

›

○8

ムーンショア

矢野貴（大井）

4.8倍

勝率 19%

›

▲1

トレンドワン

笹川翼（大井）

2.4倍

勝率 16%

›

△2

ムサシウォリアー

本田重（船橋）

4.8倍

勝率 15%

›

△7

トンスケ

達城龍（大井）

4.8倍

勝率 14%

›

△4

ポコポッチ

江里裕（大井）

—

勝率 7%

›

×9

ルナベレッツァ

西優哉（大井）

—

勝率 5%

›

×5

イノデジュエル

高橋優（大井）

—

勝率 3%

›

×3

モーモールーツ

石川駿（大井）

—

勝率 2%

›

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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