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 大井競馬場東京盃JpnII３上選定馬重賞 JpnG1ダ1200m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ツツウラウラ	達城龍（大井）	実503.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和11R 5着/12頭+0.7秒 07/27 川崎11R 2着/7頭+0.7秒 07/10 川崎11R 4着/10頭 07/02 船橋10R 2着/12頭+2.0秒 06/17 川崎9R 3着/11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 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 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 0.5% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
2	メンコイボクチャン逃げ	庄司大（船橋）	実292.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯14走で勝率29%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 08/06 船橋11R 1着/14頭勝利 07/04 船橋5R 7着/12頭 05/12 川崎11R 5着/12頭+1.4秒 03/26 大井11R 13着/13頭+2.5秒 02/10 船橋11R 2着/10頭+1.0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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 20走で勝率 30% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +264%（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: 0.3%) ※ 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	エートラックス先行	ゴンサ（船橋）	実47.0	▽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／380日ぶりの実戦）
前5走 09/23 浦和11R 7着/12頭+1.3秒 04/16 大井11R 1着/15頭勝利 02/24 名古屋7R 5着/10頭+1.4秒 12/25 園田11R 3着/12頭+0.8秒 10/03 大井11R 12着/14頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 380日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	ポリゴンウェイヴ逃げ	山中悠（船橋）	実664.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率31%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/19 川崎11R 12着/12頭+4.6秒 06/11 大井11R 6着/12頭+1.0秒 05/12 川崎11R 7着/12頭+1.6秒 02/01 315R 4着/11頭+0.2秒 12/23 浦和11R 3着/13頭+0.6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 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304%（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: 0.2%) ※ 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。
5	サトノボヤージュ	戸崎圭（JRA）	実1.8	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／155日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
6	ドリームビリーバー追込	藤田凌（大井）	実419.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/02 大井11R 6着/16頭+1.1秒 08/12 大井9R 4着/11頭+0.2秒 07/02 大井11R 8着/10頭+0.0秒 06/11 大井11R 8着/12頭 04/28 大井11R 4着/16頭+1.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
7	ティントレット先行	石川倭（北海道）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/02 大井11R 1着/16頭勝利 04/15 大井11R 2着/14頭+0.2秒 01/14 大井11R 1着/11頭勝利 12/23 浦和11R 12着/13頭+3.5秒 09/23 浦和11R 5着/12頭+1.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
8	ヤマニンチェルキ逃げ	御神訓（大井）	実16.6	▽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33%／直近3走で勝率33%と好調／176日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井11R 4着/14頭+0.7秒 10/09 大井11R 1着/15頭勝利 05/01 園田11R 4着/12頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 176日休養明け × 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 3.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
9	サンライズアムール	幸英明（JRA）	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／339日ぶりの実戦）
前5走 11/03 船橋10R 3着/14頭+0.4秒 10/09 大井11R 3着/15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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 339日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
10	ナスティウェザー自在	本田重（船橋）	実197.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/02 大井11R 2着/16頭+0.5秒 08/12 大井9R 6着/11頭+0.9秒 06/11 大井11R 4着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 3着/16頭+0.9秒 03/10 大井11R 16着/16頭+2.9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 4.0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 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +334%（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: 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。
11	ガビーズシスター	矢野貴（大井）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（380日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/23 浦和11R 4着/12頭+1.0秒 04/16 大井11R 5着/15頭+0.2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 4.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 380日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
12	ゼーロス逃げ	笹川翼（大井）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率67%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/30 大井11R 1着/16頭 05/06 園田11R 3着/11頭+0.4秒 03/25 大井11R 4着/7頭+1.9秒 02/18 大井11R 5着/16頭+1.8秒 11/12 大井11R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 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 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
13	トウカイマシェリ	鮫島駿（JRA）	実13.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 2着/11頭+0.1秒 11/27 園田11R 1着/12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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	エコロレーヴ	川田将（JRA）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（155日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 05/06 園田11R 4着/11頭+0.5秒 11/27 園田11R 6着/12頭+1.4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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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

サトノボヤージュ

騎手戸崎圭（JRA）

1.8倍

AI の勝率41%損益の分かれ目56%

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14頭

◎5

サトノボヤージュ

戸崎圭（JRA）

1.8倍

勝率 41%

›

○7

ティントレット

石川倭（北海道）

6.2倍

勝率 16%

›

▲14

エコロレーヴ

川田将（JRA）

7.4倍

勝率 14%

›

△12

ゼーロス

笹川翼（大井）

13.1倍

勝率 6%

›

△9

サンライズアムール

幸英明（JRA）

10.1倍

勝率 5%

›

△11

ガビーズシスター

矢野貴（大井）

13.1倍

勝率 3%

›

▽8

ヤマニンチェルキ

御神訓（大井）

16.6倍

勝率 3%

›

×13

トウカイマシェリ

鮫島駿（JRA）

13.1倍

勝率 3%

›

▽3

エートラックス

ゴンサ（船橋）

47.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ナスティウェザー

本田重（船橋）

197.2倍

対象外勝率 2%

›

▽2

メンコイボクチャン

庄司大（船橋）

292.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ドリームビリーバー

藤田凌（大井）

419.8倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ポリゴンウェイヴ

山中悠（船橋）

664.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ツツウラウラ

達城龍（大井）

503.2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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