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1400m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンゲーキララ自在	高橋優（大井）	実99.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/18 大井11R 7着/13頭+1.4秒 09/01 大井11R 7着/15頭+1.1秒 08/15 大井9R 12着/14頭+3.4秒 04/15 大井12R 15着/16頭+4.2秒 03/24 大井11R 14着/16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戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	ラペルシェール追込	谷内貫（大井）	実94.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場67走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/08 大井10R 12着/15頭+2.0秒 09/18 大井11R 8着/13頭+1.8秒 09/04 大井11R 6着/13頭+1.1秒 08/15 大井9R 8着/14頭+2.3秒 07/24 大井11R 10着/16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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -17% (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	ペルセイズ先行	達城龍（大井）	実3.2	◎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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/08 大井10R 4着/15頭+1.1秒 09/02 大井8R 1着/12頭勝利 08/16 大井7R 2着/11頭+0.8秒 07/24 大井10R 3着/14頭+1.0秒 07/01 大井8R 1着/14頭
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.2% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
4	エスプリボクチャン自在	西優哉（大井）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 10/08 大井10R 8着/15頭+1.7秒 09/18 大井11R 3着/13頭+0.4秒 09/04 大井11R 7着/13頭+1.5秒 06/09 大井10R 12着/13頭+1.0秒 05/22 大井12R 5着/15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 6.0着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% △ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	イモノソーダワリデ	鷹見陸（大井）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/05 大井8R 3着/11頭+0.3秒 09/16 大井12R 9着/14頭+4.2秒 07/21 大井12R 3着/16頭+1.1秒 06/30 大井10R 3着/12頭 06/11 大井10R 2着/14頭
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 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ▽ 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 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
6	シビックフォイル逃げ	笹川翼（大井）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/08 大井10R 5着/15頭+1.2秒 09/18 大井11R 13着/13頭+3.8秒 09/04 大井11R 10着/13頭+2.7秒 08/15 大井9R 7着/14頭+2.2秒 05/21 大井4R 1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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
7	イイデマイヒメ	矢野貴（大井）	実13.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.0着と低調／668日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 12/31 大井10R 14着/15頭+3.8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 14.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 668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 4.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ロンギングタイム先行	本田重（船橋）	実12.6	△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47%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 大井12R 7着/13頭+1.5秒 07/21 大井12R 10着/16頭+1.9秒 03/13 大井12R 1着/9頭勝利 02/17 大井12R 3着/16頭+0.4秒 01/26 大井10R 3着/13頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 47% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	ハーレムシャフル先行	西啓太（大井）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 10/08 大井10R 3着/15頭+0.9秒 09/18 大井12R 1着/10頭勝利 05/21 大井10R 13着/16頭 04/27 大井11R 15着/16頭+3.9秒 03/27 大井8R 1着/11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 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 前走実績前走 3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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
10	アルティメットサガ	藤本現（大井）	実84.4	▽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／同距離帯34走で勝率29%／同馬場状態で勝率32%）
前5走 09/14 大井12R 5着/13頭+1.4秒 09/04 大井11R 9着/13頭+2.6秒 08/15 大井9R 11着/14頭+2.7秒 06/18 名古屋10R 1着/8頭 06/03 名古屋11R 4着/10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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 34走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 25走で勝率 32% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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。
11	ジーティートレイン自在	野畑凌（川崎）	実5.3	▲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29%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/18 大井11R 6着/13頭+1.0秒 08/13 大井9R 12着/15頭+2.3秒 05/06 船橋11R 9着/14頭+2.8秒 04/07 川崎11R 6着/14頭+0.9秒 03/13 船橋11R 5着/9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4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 4% (やや苦戦) × 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 11.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
12	レペンテ先行	小野俊（大井）	実166.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調／101日ぶりの実戦）
前5走 07/21 大井12R 14着/16頭+3.7秒 06/30 大井10R 11着/12頭 05/18 大井11R 6着/11頭+1.4秒 05/01 大井10R 5着/10頭+0.9秒 04/15 大井9R 5着/7頭+1.7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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 101日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ジーゲル逃げ	遠藤健（大井）	実210.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 10/05 大井8R 10着/11頭+5.1秒 09/16 大井12R 13着/14頭+8.6秒 09/04 大井11R 11着/13頭+3.9秒 08/16 大井5R 7着/9頭+4.7秒 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (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。
14	ラインフォルテ	和田譲（大井）	実19.4	▽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 14 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 2.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

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

ペルセイズ

騎手達城龍（大井）

3.2倍

AI の勝率28%損益の分かれ目31%

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

ペルセイズ

達城龍（大井）

3.2倍

勝率 28%

›

○9

ハーレムシャフル

西啓太（大井）

3.6倍

勝率 25%

›

▲11

ジーティートレイン

野畑凌（川崎）

5.3倍

勝率 11%

›

△4

エスプリボクチャン

西優哉（大井）

11.8倍

勝率 9%

›

△5

イモノソーダワリデ

鷹見陸（大井）

12.8倍

勝率 8%

›

△8

ロンギングタイム

本田重（船橋）

12.6倍

勝率 5%

›

▽7

イイデマイヒメ

矢野貴（大井）

13.3倍

勝率 4%

›

×6

シビックフォイル

笹川翼（大井）

14.3倍

勝率 3%

›

▽14

ラインフォルテ

和田譲（大井）

19.4倍

勝率 3%

›

▽10

アルティメットサガ

藤本現（大井）

84.4倍

対象外勝率 2%

›

▽1

モンゲーキララ

高橋優（大井）

99.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ラペルシェール

谷内貫（大井）

94.0倍

対象外勝率 1%

›

▽12

レペンテ

小野俊（大井）

166.1倍

対象外勝率 1%

›

×13

ジーゲル

遠藤健（大井）

210.5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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