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 大井競馬場マイルグランプリ３上オープン重賞ダ1600m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマイルマンボ自在	和田譲（大井）	実21.7	▽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38%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/04 大井7R 3着/10頭+0.7秒 09/15 大井11R 1着/10頭勝利 11/06 園田11R 5着/12頭+0.7秒 10/08 大井11R 13着/16頭+5.8秒 06/11 大井11R 8着/16頭+3.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
2	ハデスキーパー差し	達城龍（大井）	実90.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場38走で勝率34%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／75日ぶりの実戦）
前5走 08/14 大井9R 6着/7頭+2.9秒 07/22 大井11R 3着/15頭+1.4秒 05/20 大井11R 8着/16頭 04/28 大井11R 6着/16頭+2.1秒 04/16 大井11R 11着/16頭+2.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 38走で勝率 34% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
3	ソニックスター逃げ	笹川翼（大井）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/22 大井11R 2着/15頭+0.4秒 06/09 大井11R 1着/14頭 04/28 大井11R 1着/16頭勝利 03/27 大井11R 2着/12頭+0.1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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ランリョウオー先行	本橋孝（船橋）	実44.7	▽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29%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/21 浦和11R 5着/9頭+1.2秒 07/22 大井11R 7着/15頭+1.8秒 07/09 川崎11R 2着/14頭+3.0秒 04/09 川崎11R 6着/14頭+2.1秒 01/22 船橋11R 9着/9頭+1.9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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	ウィリアムバローズ逃げ	御神訓（大井）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／63日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/26 船橋11R 11着/13頭+3.4秒 03/31 船橋11R 2着/14頭+0.3秒 05/05 船橋11R 2着/9頭+0.1秒 09/25 船橋11R 1着/13頭勝利 05/01 船橋11R 6着/13頭+2.1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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 6.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
6	ゴールドレガシー差し	ゴンサ（船橋）	実60.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 08/19 川崎11R 9着/12頭+2.7秒 07/22 大井11R 9着/15頭+2.0秒 04/16 大井11R 10着/16頭+2.3秒 03/31 船橋11R 6着/14頭+1.3秒 01/03 川崎11R 3着/11頭+2.0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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
7	リコースパロー逃げ	矢野貴（大井）	実2.5	◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 大井11R 1着/15頭勝利 05/05 船橋11R 11着/13頭+3.8秒 03/31 船橋11R 3着/14頭+0.4秒 01/15 大井11R 1着/11頭勝利 12/24 浦和11R 1着/12頭勝利
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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	アレスグート差し	本田重（船橋）	実102.5	▽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3.0着と安定）
前5走 09/15 大井11R 4着/10頭+1.1秒 08/16 大井9R 2着/9頭+0.1秒 05/19 大井11R 3着/10頭+0.3秒 05/01 大井11R 2着/10頭+0.4秒 04/14 大井11R 2着/11頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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: 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	ベアバッキューン自在	野畑凌（川崎）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/30 船橋11R 5着/9頭+1.5秒 08/19 川崎11R 1着/12頭勝利 07/09 川崎11R 1着/14頭 05/27 浦和11R 12着/13頭+4.0秒 05/05 船橋11R 10着/13頭+3.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
10	アルムラトゥール	吉原寛（金沢）	実10.9	△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／前走勝利の勢い／73日ぶりの実戦）
前5走 08/16 大井9R 1着/9頭勝利 07/20 大井11R 2着/7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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 3.7% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	ベルグラシアス追込	西優哉（大井）	実365.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/06 大井11R 9着/13頭+3.1秒 04/16 大井11R 13着/16頭+3.6秒 03/13 大井11R 5着/10頭+1.7秒 02/20 大井6R 4着/8頭+0.7秒 01/28 大井11R 12着/15頭+3.0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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (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。
12	バハルダール自在	鷹見陸（大井）	実133.7	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／70日ぶりの実戦）
前5走 08/19 川崎11R 5着/12頭+1.7秒 07/22 大井11R 8着/15頭+2.0秒 07/02 大井11R 2着/10頭 05/20 大井11R 14着/16頭 04/28 大井11R 9着/16頭+2.4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 5.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.4% (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。
13	ナンセイホワイト自在	安藤洋（大井）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率35%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/01 大井11R 11着/13頭 05/20 大井11R 6着/16頭 04/16 大井11R 3着/16頭+1.1秒 03/10 大井11R 1着/16頭勝利 12/29 大井9R 7着/15頭+1.7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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 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 3.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。

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

リコースパロー

騎手矢野貴（大井）

2.5倍

AI の勝率41%損益の分かれ目40%

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13頭

◎7

リコースパロー

矢野貴（大井）

2.5倍

勝率 41%

›

○3

ソニックスター

笹川翼（大井）

4.3倍

勝率 25%

›

▲9

ベアバッキューン

野畑凌（川崎）

5.4倍

勝率 13%

›

△5

ウィリアムバローズ

御神訓（大井）

6.3倍

勝率 6%

›

△10

アルムラトゥール

吉原寛（金沢）

10.9倍

勝率 4%

›

△13

ナンセイホワイト

安藤洋（大井）

12.1倍

勝率 3%

›

▽1

スマイルマンボ

和田譲（大井）

21.7倍

勝率 3%

›

▽4

ランリョウオー

本橋孝（船橋）

44.7倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ゴールドレガシー

ゴンサ（船橋）

60.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アレスグート

本田重（船橋）

102.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ハデスキーパー

達城龍（大井）

90.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

バハルダール

鷹見陸（大井）

133.7倍

対象外勝率 0%

›

▽11

ベルグラシアス

西優哉（大井）

365.3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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