大井10R AI予想

大井 10R 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。

10R 大井競馬場ダート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	ブレスワード	御神訓（大井）	実9.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／87日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 03/13 大井11R 3着/10頭+1.1秒 01/26 大井11R 5着/9頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
2	カヌレフレイバー	和田譲（大井）	実1.2	🌟◎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11走で勝率73%と適性高／同距離帯4走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/01 大井11R 1着/10頭勝利 10/22 大井12R 1着/13頭勝利 10/06 大井9R 1着/12頭勝利 12/31 大井7R 4着/8頭+1.4秒 12/04 大井12R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 73% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 58.2% (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。
3	マザオ	吉井章（大井）	実20.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 04/17 大井11R 3着/12頭+0.4秒 03/11 大井7R 5着/7頭+1.2秒 02/16 大井11R 3着/16頭+0.7秒 01/15 大井11R 3着/11頭+1.1秒 12/02 大井12R 3着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ロワンディシー	藤本現（大井）	実38.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	グレートジャーニー	矢野貴（大井）	実44.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯19走で勝率32%／66日ぶりの実戦）
前5走 04/03 船橋7R 6着/9頭+2.6秒 12/24 浦和11R 12着/12頭+2.4秒 12/12 船橋9R 4着/8頭+0.3秒 11/27 浦和10R 10着/12頭+1.8秒 11/12 大井12R 9着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ケテンドリーム	笹川翼（大井）	実7.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場27走で勝率26%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/19 大井11R 5着/10頭+0.4秒 12/30 大井10R 4着/16頭+0.9秒 11/13 大井11R 2着/9頭+0.6秒 10/10 大井9R 8着/13頭+1.8秒 09/05 大井9R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
7	フェルディナンド	安藤洋（大井）	実29.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率29%／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/09 大井8R 3着/7頭+1.2秒 01/28 大井12R 3着/12頭+0.6秒 12/30 大井11R 7着/16頭+0.8秒 11/13 大井11R 7着/9頭+1.5秒 10/22 大井12R 4着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
8	ベルウッドワン推奨	藤田凌（大井）	実27.1	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ27.1倍で期待値+108%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/08 船橋9R 1着/12頭勝利 04/01 船橋10R 7着/10頭+1.6秒 11/06 船橋9R 3着/11頭+1.2秒 10/02 船橋9R 2着/10頭+0.5秒 09/15 大井11R 6着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
9	イルヴェント	達城龍（大井）	実92.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/22 大井11R 10着/12頭 04/30 大井10R 9着/15頭+1.6秒 04/13 大井9R 4着/12頭+1.0秒 03/12 大井6R 5着/9頭+0.7秒 02/19 大井7R 2着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (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。

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 8 ベルウッドワン実27.1倍期待値 +108% 推奨 16.9〜30.0倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 フェルディナンド実29.5倍期待値 +134% 推奨 16.3〜30.0倍 100円

※ 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

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