大井 1R 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。

1R 大井競馬場ダ1600m 発走 14:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マツリ	本田重（船橋）	実11.4	△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／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/15 大井6R 3着/11頭+0.9秒 08/12 大井1R 2着/10頭+0.0秒 07/20 大井5R 2着/10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 2.3着 (安定) × 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
2	ロイヤルドリーム	藤田凌（大井）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 名古屋10R 4着/8頭+1.8秒 07/15 名古屋2R 1着/12頭 07/02 名古屋10R 4着/12頭+2.0秒 06/17 名古屋3R 3着/11頭+1.0秒 05/20 名古屋6R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
3	ピッタンヌンムル	張田昂（船橋）	実8.5	▲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）
前5走 09/15 大井6R 2着/11頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	アリハム	笹川翼（大井）	実1.9	◎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22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 58.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
5	レッドスカイ追込	谷内貫（大井）	実81.3	×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3走で勝ち無し）
前5走 09/15 大井6R 8着/11頭+2.6秒 09/01 大井5R 4着/10頭+1.0秒 02/19 大井4R 11着/11頭+5.5秒 01/28 大井4R 9着/11頭+2.0秒 01/13 大井6R 13着/13頭+2.8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 7.7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 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
6	マイネルホウセン	矢野貴（大井）	実4.2	○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 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	マクシーン	西啓太（大井）	実14.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（86日ぶりの実戦）
前5走 07/14 浦和9R 6着/12頭 04/07 川崎6R 4着/10頭+1.4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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	クリムゾンバースト	吉井章（大井）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
9	グレートロッタリー追込	高橋優（大井）	実46.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/01 大井5R 5着/10頭+1.2秒 07/21 大井1R 5着/11頭+2.5秒 07/01 大井2R 8着/13頭+1.0秒 02/19 大井5R 10着/14頭+3.1秒 01/28 大井3R 10着/14頭+1.7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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	エトワールブルー	石川駿（大井）	実84.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/15 大井6R 7着/11頭+2.6秒 09/01 大井6R 11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 9.0着 (不振) △ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
11	サリー先行	櫻井光（川崎）	実40.1	×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5走 09/15 大井6R 4着/11頭+1.1秒 09/01 大井8R 8着/16頭+2.2秒 08/12 大井4R 5着/14頭+1.1秒 07/02 名古屋9R 6着/12頭+1.0秒 06/17 名古屋3R 5着/11頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。

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

アリハム

騎手笹川翼（大井）

1.9倍

AI の勝率58%損益の分かれ目53%

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11頭

◎4

アリハム

笹川翼（大井）

1.9倍

勝率 58%

›

○6

マイネルホウセン

矢野貴（大井）

4.2倍

勝率 18%

›

▲3

ピッタンヌンムル

張田昂（船橋）

8.5倍

勝率 7%

›

△1

マツリ

本田重（船橋）

11.4倍

勝率 4%

›

△2

ロイヤルドリーム

藤田凌（大井）

11.5倍

勝率 4%

›

△8

クリムゾンバースト

吉井章（大井）

12.4倍

勝率 3%

›

×7

マクシーン

西啓太（大井）

14.2倍

勝率 3%

›

×11

サリー

櫻井光（川崎）

40.1倍

対象外勝率 1%

›

×9

グレートロッタリー

高橋優（大井）

46.3倍

対象外勝率 1%

›

×10

エトワールブルー

石川駿（大井）

84.3倍

対象外勝率 0%

›

×5

レッドスカイ

谷内貫（大井）

81.3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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