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1650m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タケノシンセイ自在	杉山海（大井）	実37.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/13 大井7R 1着/11頭勝利 10/24 大井11R 6着/10頭+1.3秒 10/09 大井10R 5着/13頭+1.2秒 09/18 大井12R 7着/8頭+2.3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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 350日休養明け × 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 1.3% (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。
2	テンドウ逃げ	ゴンサ（船橋）	実56.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/09 大井9R 12着/12頭+3.0秒 09/03 大井10R 7着/11頭+1.4秒 07/22 大井9R 4着/7頭+1.4秒 06/29 大井10R 6着/11頭 12/31 大井12R 15着/16頭+1.6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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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	メイショウタビズキ追込	藤田凌（大井）	実3.7	◎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14走で勝率43%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/06 大井12R 3着/10頭+0.9秒 09/14 大井11R 4着/16頭+0.1秒 09/03 大井10R 2着/11頭+0.2秒 08/12 大井10R 1着/14頭勝利 07/21 大井12R 2着/16頭+1.0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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.2% (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	イエスウィズキャン自在	和田譲（大井）	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／121日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井12R 7着/12頭+0.0秒 06/11 大井7R 6着/11頭 05/22 大井11R 2着/12頭 04/15 大井9R 3着/7頭+0.3秒 03/27 大井12R 1着/15頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
5	スルガダイナゴン先行	西啓太（大井）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/30 大井12R 3着/12頭 06/11 大井7R 3着/11頭 05/01 大井10R 2着/10頭+0.1秒 03/27 大井12R 4着/15頭+0.2秒 02/17 大井12R 2着/16頭+0.2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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 19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 3着 (好走) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
6	セキトバシューズ先行	鷹見陸（大井）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率57%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/16 大井12R 2着/14頭+0.8秒 05/18 大井11R 2着/11頭+0.0秒 04/17 大井10R 1着/13頭勝利 03/13 大井8R 1着/10頭勝利 10/20 大井12R 2着/13頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
7	チャダルクン差し	高野誠（大井）	実10.5	×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%）
前5走 10/06 大井12R 5着/10頭+1.2秒 09/18 大井9R 7着/9頭+0.7秒 08/15 大井9R 5着/14頭+2.0秒 07/24 大井11R 12着/16頭+1.5秒 06/29 大井10R 9着/11頭
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 5.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
8	ボーヌロマネ自在	本田重（船橋）	実8.4	△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4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 10/05 大井8R 4着/11頭+0.3秒 09/18 大井8R 2着/10頭+0.6秒 11/13 大井12R 1着/12頭勝利 10/21 大井8R 1着/12頭勝利 ―
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) ◎ 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 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
9	スミソニアン先行	小野俊（大井）	実75.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場81走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/06 大井12R 7着/10頭+2.1秒 09/14 大井11R 14着/16頭+1.8秒 09/02 大井12R 8着/11頭+0.6秒 08/14 大井10R 7着/9頭+2.0秒 07/23 大井12R 9着/12頭+3.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 81走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (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。
10	サドル	新原周（川崎）	実57.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/10 川崎12R 14着/14頭+6.3秒 08/20 川崎10R 7着/9頭+0.9秒 08/03 船橋10R 10着/10頭+2.0秒 07/06 川崎10R 9着/11頭 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
11	グロリオサ差し	岡村健（船橋）	実18.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／205日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎10R 3着/12頭+0.6秒 03/26 大井12R 3着/13頭+0.5秒 03/13 船橋10R 3着/9頭+1.1秒 02/16 大井8R 8着/13頭+2.3秒 01/26 大井12R 8着/15頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 205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 2.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
12	アウトビアンキ	藤本現（大井）	実19.6	×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33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 08/12 大井10R 7着/14頭+1.9秒 07/23 大井12R 7着/12頭+1.5秒 07/02 大井10R 1着/12頭 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 32走で勝率 16% × 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 2.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ショウナンヤッホー	矢野貴（大井）	実4.5	○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 13 ◎ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
14	シャドウキャッスル	野畑凌（川崎）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 07/23 大井12R 4着/12頭+0.7秒 06/29 大井10R 3着/11頭 06/12 大井7R 5着/11頭+0.0秒 03/25 大井12R 1着/13頭勝利 03/11 大井12R 3着/11頭+0.5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 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (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

メイショウタビズキ

騎手藤田凌（大井）

3.7倍

AI の勝率26%損益の分かれ目27%

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

◎3

メイショウタビズキ

藤田凌（大井）

3.7倍

勝率 26%

›

○13

ショウナンヤッホー

矢野貴（大井）

4.5倍

勝率 21%

›

▲6

セキトバシューズ

鷹見陸（大井）

5.9倍

勝率 18%

›

△8

ボーヌロマネ

本田重（船橋）

8.4倍

勝率 12%

›

△14

シャドウキャッスル

野畑凌（川崎）

12.1倍

勝率 5%

›

△5

スルガダイナゴン

西啓太（大井）

12.2倍

勝率 5%

›

×7

チャダルクン

高野誠（大井）

10.5倍

勝率 4%

›

×11

グロリオサ

岡村健（船橋）

18.5倍

勝率 2%

›

×12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

19.6倍

勝率 2%

›

▽4

イエスウィズキャン

和田譲（大井）

28.0倍

勝率 2%

›

×1

タケノシンセイ

杉山海（大井）

37.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

テンドウ

ゴンサ（船橋）

56.6倍

対象外勝率 1%

›

×10

サドル

新原周（川崎）

57.5倍

対象外勝率 1%

›

×9

スミソニアン

小野俊（大井）

75.7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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