大井 3R 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。

3R 大井競馬場ダ1600m 発走 15:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エトワールブルー差し	石川駿（大井）	実60.3	×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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/08 大井1R 7着/11頭+2.0秒 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 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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
2	グレートロッタリー追込	高橋優（大井）	実55.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/08 大井1R 9着/11頭+2.9秒 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
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 × 当競馬場適性 11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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	レッドスカイ自在	杉山海（大井）	実79.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/08 大井1R 10着/11頭+3.1秒 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
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
4	ラジャブルック	矢野貴（大井）	実5.1	○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26%）
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 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	アリハム	笹川翼（大井）	実2.8	◎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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/08 大井1R 6着/11頭+1.2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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	ジョイグリーン	藤本現（大井）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（147日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 4着/10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 4.0着 △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
7	ココクイック差し	吉井章（大井）	実24.9	×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0%と苦戦傾向／160日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井2R 5着/14頭 04/28 大井3R 11着/14頭+5.1秒 04/13 大井5R 3着/12頭+0.9秒 03/23 大井5R 3着/14頭+1.3秒 03/09 大井5R 6着/11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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ココミサイル追込	松崎正（大井）	実7.8	△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7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 10/07 大井1R 2着/12頭+0.2秒 09/14 大井4R 3着/14頭+0.8秒 08/31 大井5R 3着/12頭+85.7秒 06/08 大井4R 6着/10頭+0.0秒 05/18 大井1R 5着/12頭+1.0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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	フロンテアムーン	吉原寛（金沢）	実5.2	▲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24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	サラン	東原悠（大井）	実18.7	×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 10 ◎ 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 8位 (中位評価) × 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 1.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
11	マクシーン	和田譲（大井）	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/08 大井1R 4着/11頭+1.1秒 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 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 4.7着 ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。

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）

2.8倍

AI の勝率42%損益の分かれ目36%

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

◎5

アリハム

笹川翼（大井）

2.8倍

勝率 42%

›

○4

ラジャブルック

矢野貴（大井）

5.1倍

勝率 16%

›

▲9

フロンテアムーン

吉原寛（金沢）

5.2倍

勝率 14%

›

△11

マクシーン

和田譲（大井）

6.7倍

勝率 13%

›

△8

ココミサイル

松崎正（大井）

7.8倍

勝率 6%

›

△6

ジョイグリーン

藤本現（大井）

9.9倍

勝率 4%

›

×7

ココクイック

吉井章（大井）

24.9倍

勝率 2%

›

×10

サラン

東原悠（大井）

18.7倍

勝率 2%

›

×2

グレートロッタリー

高橋優（大井）

55.5倍

対象外勝率 1%

›

×1

エトワールブルー

石川駿（大井）

60.3倍

対象外勝率 1%

›

×3

レッドスカイ

杉山海（大井）

79.7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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