大井 11R 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。

11R 大井競馬場ジャパンダートクラシックJpnＩ３歳選定馬重賞 JpnG2ダ2000m 発走 20:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パイロマンサー	ルメー（JRA）	実5.0	○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／294日ぶりの実戦）
前5走 12/17 川崎11R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 21% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 294日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
2	アヤサンジョウタロ先行	笹川翼（大井）	実178.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（161日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 04/29 大井11R 9着/13頭+2.3秒 02/18 大井11R 6着/16頭+1.8秒 12/17 川崎11R 4着/9頭+0.4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 6.3着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	シルバーレシオ	横山武（JRA）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 2着/16頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	アイリーズ	野畑凌（川崎）	実258.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/25 浦和11R 1着/13頭勝利 09/09 川崎11R 9着/13頭+4.9秒 07/28 川崎11R 4着/14頭+0.6秒 07/14 浦和10R 1着/3頭 04/29 大井11R 12着/13頭+3.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	チェリヴェント	吉村誠（JRA）	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	サンラザール逃げ	矢野貴（大井）	実100.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/13 大井9R 2着/15頭+0.3秒 06/10 大井11R 6着/16頭 04/29 大井11R 5着/13頭+1.1秒 03/09 大井11R 1着/10頭勝利 ―
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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (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。
7	ララメテオ先行	張田昂（船橋）	実250.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/09 川崎11R 7着/13頭+2.4秒 08/13 大井9R 5着/15頭+0.6秒 05/06 船橋11R 1着/14頭勝利 04/07 川崎11R 3着/14頭+0.5秒 03/05 川崎11R 2着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +166%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	エンドレスソロウ先行	本田重（船橋）	実250.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/09 川崎11R 3着/13頭+1.4秒 06/10 大井11R 7着/16頭 04/29 大井11R 6着/13頭+1.2秒 02/18 大井11R 7着/16頭+1.8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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +356%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	デンテブリランテ先行	藤田凌（大井）	実320.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/15 大井11R 5着/10頭+1.3秒 08/13 大井9R 6着/15頭+1.1秒 06/30 大井11R 3着/16頭 06/10 大井11R 9着/16頭+2.0秒 04/29 大井11R 7着/13頭+2.1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 4.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +67%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
10	フィンガー逃げ	坂井瑠（JRA）	実5.8	△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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/10 大井11R 1着/16頭 04/29 大井11R 1着/13頭勝利 03/25 大井11R 2着/7頭+0.6秒 01/21 船橋11R 1着/13頭勝利 ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ワンダーディーン	松山弘（JRA）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 4.7% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
12	マロンソレイユ	望月洵（愛知）	実123.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/09 川崎11R 2着/13頭+0.9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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
13	ロックターミガン逃げ	西村淳（JRA）	実23.8	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 4着/16頭+2.0秒 04/29 大井11R 2着/13頭+0.6秒 03/25 大井11R 1着/7頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 33% (好調) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
14	フォースメン差し	山本聡（岩手）	実222.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 10着/16頭 03/11 船橋6R 1着/10頭勝利 11/18 川崎3R 4着/11頭+0.7秒 11/04 船橋2R 4着/8頭+1.4秒 10/01 船橋2R 1着/8頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +197%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
15	イッテラッシャイ	戸崎圭（JRA）	実2.6	◎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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 25.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
16	ロウリュ差し	吉原寛（金沢）	実145.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/09 川崎11R 12着/13頭+8.7秒 06/10 大井11R 15着/16頭 04/29 大井11R 3着/13頭+0.7秒 03/09 大井11R 2着/10頭+0.9秒 02/18 大井11R 8着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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。

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

イッテラッシャイ

騎手戸崎圭（JRA）

2.6倍

AI の勝率26%損益の分かれ目38%

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16頭

◎15

イッテラッシャイ

戸崎圭（JRA）

2.6倍

勝率 26%

›

○1

パイロマンサー

ルメー（JRA）

5.0倍

勝率 20%

›

▲3

シルバーレシオ

横山武（JRA）

5.3倍

勝率 17%

›

△10

フィンガー

坂井瑠（JRA）

5.8倍

勝率 13%

›

△11

ワンダーディーン

松山弘（JRA）

11.0倍

勝率 5%

›

△5

チェリヴェント

吉村誠（JRA）

7.6倍

勝率 4%

›

▽13

ロックターミガン

西村淳（JRA）

23.8倍

勝率 4%

›

▽6

サンラザール

矢野貴（大井）

100.3倍

対象外勝率 3%

›

▽8

エンドレスソロウ

本田重（船橋）

250.7倍

対象外勝率 2%

›

▽16

ロウリュ

吉原寛（金沢）

145.9倍

対象外勝率 2%

›

▽12

マロンソレイユ

望月洵（愛知）

123.4倍

対象外勝率 2%

›

▽14

フォースメン

山本聡（岩手）

222.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

アヤサンジョウタロ

笹川翼（大井）

178.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ララメテオ

張田昂（船橋）

250.7倍

対象外勝率 1%

›

▽4

アイリーズ

野畑凌（川崎）

258.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

デンテブリランテ

藤田凌（大井）

320.9倍

対象外勝率 1%

›

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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