大井9R AI予想 - Stride AI

大井 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

9R 大井競馬場ダート1200m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルネサンスクラブ	和田譲（大井）	実22.3	▲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／前走3着／265日ぶりの実戦）
前5走 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒 08/12 大井4R 2着/13頭+1.5秒 07/14 大井5R 7着/11頭+2.4秒 12/27 大井4R 8着/13頭+1.7秒 12/01 大井1R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
2	フィライングレース	鷹見陸（大井）	実37.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 05/18 大井7R 3着/13頭+1.4秒 04/27 大井9R 4着/13頭+1.9秒 04/13 大井12R 9着/14頭+1.5秒 01/26 大井9R 8着/11頭+2.3秒 01/12 大井9R 6着/15頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3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) +48% (妙味あり) 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。
3	サヴォイア推奨	菅原涼（大井）	実18.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+85%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/18 大井7R 6着/13頭+1.7秒 09/02 大井12R 2着/12頭+0.4秒 08/11 大井11R 4着/13頭+0.2秒 07/02 大井7R 5着/14頭+0.9秒 03/26 大井6R 10着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
4	プレミアリッチ	小野俊（大井）	実150.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/21 大井9R 13着/13頭+4.0秒 04/27 大井9R 11着/13頭+3.8秒 04/16 大井12R 10着/10頭+12.6秒 03/23 大井9R 11着/13頭+2.5秒 03/09 大井10R 13着/13頭+5.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	ヒタムキ	本村直（大井）	実187.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/18 大井7R 10着/13頭+3.4秒 04/03 船橋9R 8着/10頭+2.2秒 03/10 船橋6R 11着/11頭+3.7秒 02/26 浦和5R 10着/11頭+2.7秒 02/12 船橋4R 12着/12頭+6.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	ウイントルヴェール	東原悠（大井）	実46.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/18 大井7R 7着/13頭+2.1秒 04/27 大井7R 10着/11頭+3.2秒 04/13 大井12R 10着/14頭+1.7秒 03/23 大井9R 8着/13頭+1.8秒 03/11 大井2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (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。
7	シュパネントパール	西優哉（大井）	実115.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 05/18 大井7R 11着/13頭+3.7秒 04/27 大井9R 13着/13頭+5.2秒 04/13 大井12R 13着/14頭+2.4秒 03/23 大井9R 12着/13頭+2.7秒 03/09 大井12R 12着/14頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	イントゥユー	矢野貴（大井）	実1.1	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場8走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/20 大井3R 1着/14頭 04/27 大井2R 1着/14頭勝利 09/16 大井3R 2着/13頭+0.8秒 07/16 大井2R 4着/14頭+0.6秒 06/12 大井2R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 55.0% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	ペイルムーン	達城龍（大井）	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/20 大井3R 3着/14頭 03/12 大井2R 6着/13頭+0.7秒 10/23 大井8R 4着/14頭+0.3秒 10/05 大井5R 2着/14頭+0.4秒 09/15 大井10R 4着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	オルチャタ	中山遥（浦和）	実88.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/18 大井7R 12着/13頭+3.8秒 04/27 大井9R 10着/13頭+3.7秒 04/13 大井12R 12着/14頭+2.4秒 03/23 大井9R 9着/13頭+2.0秒 03/09 大井12R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	プロシュ	遠藤健（大井）	実100.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/18 大井7R 8着/13頭+2.8秒 04/27 大井9R 8着/13頭+3.1秒 04/13 大井10R 11着/13頭+2.8秒 03/23 大井12R 11着/13頭+1.6秒 03/09 大井12R 10着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
12	サブノマカナ	高橋昭（大井）	実27.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 01/26 大井8R 7着/13頭+2.0秒 01/12 大井9R 8着/15頭+1.9秒 12/25 大井9R 7着/14頭+0.4秒 12/02 大井3R 8着/16頭+1.8秒 11/10 大井7R 7着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 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 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (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。

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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 3 サヴォイア実18.7倍期待値 +85% 推奨 13.1〜26.7倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。