大井 12R 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。

12R 大井競馬場ダ1200m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エレパイオ逃げ	和田譲（大井）	実25.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／116日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井10R 8着/14頭 06/12 大井6R 12着/12頭 05/21 大井9R 9着/13頭 04/14 大井6R 1着/10頭勝利 03/11 大井6R 4着/12頭+0.1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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ ローテーション 116日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
2	ラピダニーニャ差し	石川駿（大井）	実38.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯10走で勝率50%）
前5走 10/06 大井9R 5着/13頭+1.3秒 05/01 大井7R 6着/7頭+3.5秒 04/17 大井8R 11着/14頭+2.2秒 03/13 大井3R 5着/12頭+0.5秒 02/19 大井9R 6着/11頭+1.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	キタノプレミアム	御神訓（大井）	実3.7	○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24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 10.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	トーセンアマンダ自在	遠藤健（大井）	実147.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場68走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は58走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/06 大井9R 8着/13頭+1.8秒 08/31 大井10R 8着/15頭+1.5秒 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 68走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 58走で勝ち無し ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
5	ヴァンクラッセ	谷内貫（大井）	実198.9	×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 09/17 大井4R 7着/10頭+2.5秒 09/03 大井5R 11着/12頭+5.0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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
6	ラブリーファンク差し	櫻井光（川崎）	実83.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/17 大井4R 3着/10頭+0.6秒 09/02 大井1R 4着/11頭+1.0秒 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13頭
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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	エマーユ逃げ	高橋優（大井）	実150.9	▽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／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/06 大井8R 10着/12頭+1.8秒 09/17 大井4R 9着/10頭+3.9秒 09/03 大井6R 13着/15頭+2.8秒 08/14 大井2R 14着/16頭+3.5秒 07/23 大井5R 15着/16頭+3.1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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
8	カクヒメ先行	矢野貴（大井）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/06 大井8R 3着/12頭+0.7秒 09/03 大井6R 10着/15頭+2.0秒 08/14 大井2R 6着/16頭+1.6秒 07/23 大井5R 4着/16頭+0.7秒 02/20 大井1R 3着/14頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (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	ラインメテオラ	藤本現（大井）	実36.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 09/15 大井9R 2着/10頭+1.0秒 09/02 大井2R 4着/16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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
10	ジーティーウララ追込	岡村健（船橋）	実8.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/04 大井5R 1着/9頭勝利 09/17 大井2R 3着/14頭+0.6秒 09/03 大井2R 4着/16頭+0.3秒 08/17 大井2R 3着/14頭+0.6秒 07/23 大井2R 7着/16頭+0.7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 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
11	マジックタイプ先行	達城龍（大井）	実84.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/06 大井8R 7着/12頭+1.2秒 09/16 大井4R 12着/13頭+3.6秒 08/14 大井4R 5着/12頭+0.8秒 07/21 大井7R 13着/13頭+2.2秒 07/03 大井8R 5着/13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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	ゴールドタリスマン先行	中村尚（大井）	実11.0	△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67%と好調）
前5走 09/16 大井5R 5着/12頭+0.8秒 08/31 大井10R 1着/15頭勝利 08/16 大井2R 1着/13頭勝利 07/22 大井2R 3着/16頭+0.3秒 06/30 大井4R 7着/10頭
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 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 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 3.0% (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。
13	ハヴィティペイ逃げ	本村直（大井）	実227.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場84走で勝率1%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/16 大井3R 10着/10頭+3.9秒 09/02 大井7R 10着/15頭+1.4秒 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12頭
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 1% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
14	アイビーブリザード逃げ	安藤洋（大井）	実1.7	◎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5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/19 大井5R 1着/14頭勝利 04/27 大井9R 1着/13頭勝利 04/15 大井2R 1着/13頭勝利 01/12 大井1R 1着/12頭勝利 12/29 大井1R 2着/12頭+0.2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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 70.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。

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

アイビーブリザード

騎手安藤洋（大井）

1.7倍

AI の勝率70%損益の分かれ目59%

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

◎14

アイビーブリザード

安藤洋（大井）

1.7倍

勝率 70%

›

○3

キタノプレミアム

御神訓（大井）

3.7倍

勝率 10%

›

▲10

ジーティーウララ

岡村健（船橋）

8.8倍

勝率 4%

›

△8

カクヒメ

矢野貴（大井）

16.6倍

勝率 3%

›

△1

エレパイオ

和田譲（大井）

25.5倍

勝率 3%

›

△12

ゴールドタリスマン

中村尚（大井）

11.0倍

勝率 3%

›

▽9

ラインメテオラ

藤本現（大井）

36.8倍

対象外勝率 2%

›

×2

ラピダニーニャ

石川駿（大井）

38.8倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

83.5倍

対象外勝率 1%

›

▽11

マジックタイプ

達城龍（大井）

84.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

エマーユ

高橋優（大井）

150.9倍

対象外勝率 0%

›

▽4

トーセンアマンダ

遠藤健（大井）

147.6倍

対象外勝率 0%

›

×5

ヴァンクラッセ

谷内貫（大井）

198.9倍

対象外勝率 0%

›

×13

ハヴィティペイ

本村直（大井）

227.8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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