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	ワールドコネクター差し	野畑凌（川崎）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／97日ぶりの実戦）
前5走 07/21 大井11R 6着/13頭+0.6秒 06/29 大井10R 2着/11頭+4.0秒 12/31 大井12R 7着/16頭+0.5秒 12/05 大井11R 1着/13頭勝利 07/01 大井7R 2着/11頭+0.7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 5.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ホワイトマジック差し	張田昂（船橋）	実9.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率58%と適性高／同距離帯9走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 大井9R 3着/12頭+0.2秒 09/14 大井11R 2着/16頭+0.1秒 07/24 大井11R 1着/16頭勝利 06/30 大井9R 1着/9頭 06/09 大井9R 3着/14頭
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 12走で勝率 58% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
3	アジアジェニファー逃げ	吉井章（大井）	実107.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/09 大井9R 10着/12頭+2.0秒 09/15 大井12R 3着/3頭 09/02 大井12R 5着/11頭+0.4秒 08/14 大井10R 6着/9頭+1.9秒 07/22 大井9R 7着/7頭+1.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ユメゴテン追込	矢野貴（大井）	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（当競馬場13走で勝率54%と適性高／同距離帯12走で勝率58%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 10/04 大井8R 1着/11頭勝利 08/16 大井8R 1着/13頭勝利 07/22 大井12R 1着/11頭勝利 06/30 大井8R 2着/16頭 10/10 大井10R 2着/10頭+0.3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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 54% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 58% ◎ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.8% (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。
5	ヴィルミーキスミー自在	笹川翼（大井）	実26.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 09/18 大井11R 2着/13頭+0.0秒 09/04 大井11R 2着/13頭+0.0秒 08/12 大井10R 4着/14頭+1.5秒 04/10 川崎12R 1着/11頭勝利 03/17 浦和10R 7着/12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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	リッキーフェイス逃げ	西優哉（大井）	実31.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均2.7着と安定）
前5走 10/04 大井8R 4着/11頭+1.6秒 09/01 大井11R 2着/15頭+0.4秒 06/09 大井9R 2着/14頭+1.0秒 05/19 大井12R 4着/16頭+0.6秒 04/29 大井12R 6着/16頭+1.9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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 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。
7	アベニンスマイル逃げ	安藤洋（大井）	実33.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率35%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 大井12R 1着/14頭 04/20 浦和11R 4着/13頭+0.6秒 03/24 大井11R 11着/16頭+1.4秒 03/10 大井6R 1着/6頭勝利 02/19 大井12R 3着/13頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 159日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	フレンドローマ逃げ	ゴンサ（船橋）	実97.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/09 大井9R 11着/12頭+2.5秒 09/02 大井12R 9着/11頭+0.7秒 07/21 大井11R 13着/13頭+2.9秒 06/29 大井10R 7着/11頭+0.0秒 05/20 大井12R 8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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（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: 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。
9	ミラクルメイキング逃げ	御神訓（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率62%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 大井12R 2着/3頭 03/25 大井7R 2着/8頭+0.4秒 01/28 大井10R 1着/13頭勝利 11/11 大井12R 1着/16頭勝利 10/10 大井10R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	リュウノファウラー差し	和田譲（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34走で勝率26%と適性高／同距離帯16走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/05 大井9R 5着/13頭+1.3秒 09/15 大井12R 1着/3頭 08/17 大井5R 2着/8頭+0.2秒 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 34走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 21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 7.5% (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。
11	ニシノデフィレ先行	瀬川将（大井）	実207.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 10/05 大井9R 11着/13頭+1.9秒 09/02 大井12R 6着/11頭+0.5秒 08/17 大井5R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
12	ベンテイガ自在	鷹見陸（大井）	実28.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/09 大井9R 5着/12頭+0.4秒 09/14 大井11R 8着/16頭+0.7秒 08/14 大井10R 4着/9頭+1.2秒 07/24 大井7R 9着/9頭+3.9秒 04/16 大井10R 3着/14頭+0.3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 5.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	モントーク先行	中山遥（浦和）	実94.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/04 大井8R 9着/11頭+2.2秒 09/01 大井11R 3着/15頭+0.6秒 07/03 大井12R 11着/13頭 05/19 大井12R 10着/16頭+1.1秒 04/29 大井12R 2着/16頭+0.8秒
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戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) +12%（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: 1.1%) ※ 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。
14	エイシンラセーヌ追込	田中洸（大井）	実103.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯15走で勝率27%／前走2着）
前5走 10/04 大井8R 2着/11頭+1.2秒 09/17 大井10R 6着/13頭+1.2秒 09/01 大井11R 4着/15頭+0.7秒 04/17 大井12R 13着/14頭+2.1秒 03/13 大井10R 1着/13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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。

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

ユメゴテン

騎手矢野貴（大井）

1.8倍

AI の勝率35%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

◎4

ユメゴテン

矢野貴（大井）

1.8倍

勝率 35%

›

○9

ミラクルメイキング

御神訓（大井）

3.3倍

勝率 26%

›

▲2

ホワイトマジック

張田昂（船橋）

9.6倍

勝率 9%

›

△10

リュウノファウラー

和田譲（大井）

13.1倍

勝率 7%

›

△1

ワールドコネクター

野畑凌（川崎）

16.5倍

勝率 6%

›

△12

ベンテイガ

鷹見陸（大井）

28.0倍

勝率 4%

›

▽5

ヴィルミーキスミー

笹川翼（大井）

26.7倍

勝率 3%

›

▽6

リッキーフェイス

西優哉（大井）

31.3倍

対象外勝率 3%

›

▽7

アベニンスマイル

安藤洋（大井）

33.5倍

対象外勝率 3%

›

▽13

モントーク

中山遥（浦和）

94.9倍

対象外勝率 1%

›

▽8

フレンドローマ

ゴンサ（船橋）

97.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

アジアジェニファー

吉井章（大井）

107.0倍

対象外勝率 1%

›

▽14

エイシンラセーヌ

田中洸（大井）

103.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

207.2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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