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1800m　発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アレグランサ	達城龍（大井）	実9.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/18 大井11R 5着/11頭+0.6秒 04/29 大井10R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井12R 3着/13頭+0.5秒 03/10 大井10R 8着/10頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
2	アレアラミア	本田重（船橋）	実5.5	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/18 大井11R 4着/11頭+0.0秒 05/01 大井10R 7着/10頭+2.3秒 12/02 大井10R 2着/16頭+0.3秒 11/11 大井10R 2着/14頭+0.1秒 10/06 大井10R 4着/13頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
3	チューウィー	東原悠（大井）	実91.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/21 大井12R 12着/14頭 04/27 大井12R 8着/12頭+2.7秒 04/13 大井11R 10着/10頭+2.6秒 03/25 大井12R 11着/13頭+2.2秒 03/11 大井12R 9着/11頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	リックマーベル	本橋孝（船橋）	実18.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／76日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井12R 7着/15頭+1.3秒 03/12 大井11R 3着/12頭+1.8秒 02/17 大井12R 7着/16頭+1.0秒 01/12 大井12R 11着/16頭+1.9秒 12/26 大井6R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	アーススピリット	藤本現（大井）	実32.8	▽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）
前5走 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒 04/27 大井12R 6着/12頭+2.0秒 03/27 大井12R 3着/15頭+0.1秒 03/13 大井12R 3着/9頭+0.3秒 02/17 大井12R 6着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
6	ジーゲル	本村直（大井）	実119.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1秒 04/15 大井9R 7着/7頭+3.0秒 03/27 大井12R 14着/15頭+6.4秒 03/12 大井11R 8着/12頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	オソルノ	笹川翼（大井）	実4.7	○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32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	サガノオウマサン	町田直（川崎）	実16.2	△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2着）
前5走 05/20 大井9R 2着/14頭 04/29 大井10R 2着/14頭+0.0秒 04/17 大井10R 5着/13頭+1.0秒 03/24 大井12R 10着/13頭+2.3秒 03/10 大井10R 5着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
9	ディルムッド	西啓太（大井）	実18.7	△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）
前5走 05/21 大井12R 6着/14頭 04/29 大井10R 1着/14頭勝利 04/17 大井10R 2着/13頭+0.3秒 02/16 大井12R 4着/13頭+1.0秒 01/13 大井10R 2着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
10	マイネルオデーサ	吉井章（大井）	実40.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井12R 7着/14頭 05/01 大井10R 8着/10頭+3.0秒 04/15 大井9R 6着/7頭+1.8秒 03/26 大井12R 7着/13頭+1.3秒 03/12 大井11R 5着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 7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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
11	ドウジギリ	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28%）
前5走 05/18 大井11R 8着/11頭+2.1秒 05/01 大井10R 6着/10頭+2.0秒 03/27 大井12R 2着/15頭+0.1秒 03/12 大井11R 1着/12頭勝利 02/17 大井12R 9着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -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。
12	ヴュルディヒ	和田譲（大井）	実4.5	◎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（同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/18 大井11R 3着/11頭+0.0秒 05/01 大井10R 3着/10頭+0.4秒 03/27 大井12R 8着/15頭+2.4秒 03/12 大井11R 2着/12頭+0.2秒 02/18 大井8R 3着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 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 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 30.0% (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。
13	エスプリブルズアイ	西優哉（大井）	実26.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/18 大井11R 10着/11頭+2.6秒 04/15 大井9R 4着/7頭+0.7秒 03/26 大井7R 3着/9頭+0.1秒 03/12 大井11R 10着/12頭+6.1秒 12/02 大井10R 10着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
14	イモノソーダワリデ	鷹見陸（大井）	実33.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/22 大井12R 11着/15頭 12/02 大井10R 5着/16頭+0.7秒 11/13 大井10R 9着/16頭+1.5秒 10/20 大井11R 12着/16頭+2.1秒 09/17 大井7R 4着/5頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。

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

馬連 11-12 実14.3倍期待値 +144% 200円
3連複 7-11-12 実19.5倍期待値 +204% 200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

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