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	フレンドリーシップ追込	野畑凌（川崎）	実12.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/09 大井10R 6着/13頭+0.6秒 09/17 大井5R 5着/8頭+0.9秒 09/04 大井12R 8着/15頭+1.0秒 08/16 大井8R 8着/13頭+1.7秒 07/24 大井8R 1着/12頭勝利
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 6.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (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。
2	ライペニング逃げ	矢野貴（大井）	実64.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/11 大井8R 3着/10頭+0.1秒 02/16 大井9R 3着/10頭+0.3秒 01/16 大井5R 2着/12頭+1.5秒 07/17 大井5R 1着/14頭勝利 06/11 大井8R 2着/11頭+0.2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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (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 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 233日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
3	ジュエルハウス	西啓太（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 3 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (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。
4	サマニデンカ逃げ	江里裕（大井）	実129.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 10/08 大井9R 3着/12頭+0.5秒 09/16 大井10R 1着/14頭勝利 09/03 大井6R 5着/15頭+0.8秒 08/15 大井7R 14着/16頭+2.2秒 07/02 大井5R 4着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +72%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	フルグライト逃げ	鷹見陸（大井）	実77.7	▽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29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 10/08 大井9R 2着/12頭+0.2秒 09/16 大井8R 2着/13頭+0.5秒 09/01 大井12R 5着/12頭+0.4秒 08/12 大井8R 12着/13頭+1.9秒 12/29 大井12R 1着/11頭勝利
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 2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) +83%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
6	メイショウアキカゼ先行	和田譲（大井）	実1.2	×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12走で勝率25%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/08 大井9R 1着/12頭勝利 07/22 大井12R 4着/11頭+1.5秒 06/29 大井9R 1着/9頭 06/09 大井8R 4着/11頭 05/18 大井10R 3着/9頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.5% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
7	アフターレヴュー自在	杉山海（大井）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 10/09 大井10R 7着/13頭+0.7秒 09/17 大井5R 4着/8頭+0.3秒 08/16 大井7R 10着/11頭+2.0秒 07/24 大井12R 3着/9頭+0.6秒 07/01 大井8R 5着/14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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ジャストリアン逃げ	張田昂（船橋）	実38.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/18 大井10R 6着/11頭+1.6秒 09/04 大井8R 6着/6頭+3.0秒 04/27 大井11R 13着/16頭+1.8秒 04/16 大井8R 3着/12頭+0.2秒 03/27 大井8R 10着/11頭+3.9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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (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。
9	エーデルリッター	藤田凌（大井）	実38.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 大井10R 4着/13頭+0.4秒 05/28 園田11R 1着/12頭 04/14 園田10R 3着/12頭+0.7秒 03/18 園田9R 1着/8頭勝利 01/03 園田3R 2着/11頭+0.0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 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +123%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.8% (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。
10	エイシンネクタル先行	中山遥（浦和）	実27.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/18 大井10R 7着/11頭+2.6秒 09/04 大井12R 14着/15頭+2.0秒 08/16 大井8R 10着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭
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) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
11	マドモアゼルレンヌ逃げ	西優哉（大井）	実38.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/16 大井8R 7着/13頭+1.2秒 09/01 大井12R 10着/12頭+1.7秒 08/12 大井8R 9着/13頭+1.2秒 07/24 大井8R 6着/12頭+0.6秒 06/30 大井8R 9着/16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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 36走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (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。
12	ドピエッタ追込	小野俊（大井）	実388.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/09 大井10R 11着/13頭+1.7秒 09/18 大井10R 4着/11頭+1.3秒 09/04 大井12R 9着/15頭+1.1秒 08/12 大井8R 1着/13頭勝利 07/21 大井9R 11着/12頭+3.0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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +255%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
13	サブノリョウマ逃げ推奨	石川駿（大井）	実8.2	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 10/09 大井10R 5着/13頭+0.5秒 09/18 大井10R 3着/11頭+1.3秒 09/04 大井12R 13着/15頭+1.5秒 08/16 大井8R 9着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 9着/9頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41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 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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）

買うAI の推奨

サブノリョウマ

騎手石川駿（大井）

8.2倍

AI の勝率18%損益の分かれ目12%

AI の勝率 18% が損益の分かれ目 12%（1 ÷ 8.2倍）を上回り、期待値 +48% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（8着）

出走馬全13頭

×6

メイショウアキカゼ

和田譲（大井）

1.2倍

勝率 33%

›

○13

サブノリョウマ

石川駿（大井）

8.2倍

勝率 18%

›

▲1

フレンドリーシップ

野畑凌（川崎）

12.9倍

勝率 10%

›

△7

アフターレヴュー

杉山海（大井）

17.6倍

勝率 7%

›

△9

エーデルリッター

藤田凌（大井）

38.8倍

対象外勝率 6%

›

△3

ジュエルハウス

西啓太（大井）

19.4倍

勝率 6%

›

▽8

ジャストリアン

張田昂（船橋）

38.8倍

対象外勝率 4%

›

▽11

マドモアゼルレンヌ

西優哉（大井）

38.8倍

対象外勝率 4%

›

▽10

エイシンネクタル

中山遥（浦和）

27.7倍

勝率 4%

›

▽2

ライペニング

矢野貴（大井）

64.8倍

対象外勝率 3%

›

▽5

フルグライト

鷹見陸（大井）

77.7倍

対象外勝率 2%

›

▽4

サマニデンカ

江里裕（大井）

129.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ドピエッタ

小野俊（大井）

388.8倍

対象外勝率 1%

›

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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 13 サブノリョウマ ¥100 実8.2倍期待値 +48% 不的中8着単勝 8.2倍

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