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	オリジナルパターン	本橋孝（船橋）	実43.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/06 船橋11R 14着/14頭+3.2秒 04/07 川崎11R 2着/14頭+0.3秒 03/20 浦和9R 1着/9頭勝利 03/09 大井11R 10着/10頭+6.7秒 01/07 浦和7R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
2	ベイビーザロック	澤田龍（船橋）	実4.2	🌟◎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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/06 船橋11R 5着/14頭+1.3秒 04/13 大井7R 1着/11頭勝利 03/27 大井1R 1着/9頭勝利 03/13 大井1R 4着/6頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.6% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
3	アヤサンジョウタロ	笹川翼（大井）	実4.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 04/29 大井11R 9着/13頭+2.3秒 02/18 大井11R 6着/16頭+1.8秒 12/17 川崎11R 4着/9頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	ドリームミヤギ	西啓太（大井）	実75.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/22 大井10R 2着/8頭 04/17 大井2R 2着/11頭+0.0秒 03/24 大井3R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 5着/13頭+1.6秒 01/27 大井4R 4着/13頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	コスモギガンティア	矢野貴（大井）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／177日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 12/17 川崎11R 5着/9頭+0.9秒 11/06 船橋5R 1着/5頭勝利 08/06 川崎2R 1着/8頭勝利 07/08 川崎3R 2着/10頭+0.8秒 06/20 川崎5R 2着/5頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ ローテーション 177日休養明け × 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 12.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ラインシルバー	藤本現（大井）	実157.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/22 大井10R 7着/8頭+5.0秒 04/30 大井2R 4着/12頭+0.3秒 04/15 大井3R 3着/10頭+2.0秒 03/26 大井4R 7着/9頭+2.1秒 03/12 大井4R 5着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
7	アストラルゲート	岡村健（船橋）	実71.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/01 大井3R 2着/9頭+0.0秒 01/29 大井4R 1着/12頭勝利 12/30 大井3R 4着/7頭+2.2秒 11/13 大井5R 2着/8頭+0.3秒 10/22 大井3R 8着/8頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 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 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ディアシンバ	藤田凌（大井）	実15.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/29 大井11R 8着/13頭+2.2秒 04/13 大井7R 7着/11頭+0.8秒 03/13 大井2R 1着/9頭勝利 02/20 大井3R 3着/14頭+1.1秒 01/30 大井2R 5着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ナインフォルド	御神訓（大井）	実10.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／114日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 11着/16頭+2.6秒 01/15 大井8R 1着/7頭勝利 12/05 大井7R 3着/10頭+0.0秒 08/11 大井3R 1着/9頭勝利 ―
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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
10	ドーンルーチェ	和田譲（大井）	実10.7	○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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/18 大井9R 3着/7頭+0.8秒 12/05 大井7R 2着/10頭+0.0秒 09/18 大井5R 1着/9頭勝利 09/04 大井11R 6着/6頭+3.3秒 08/14 大井4R 5着/8頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
11	アイリーズ	佐野遥（川崎）	実130.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/29 大井11R 12着/13頭+3.8秒 04/24 浦和8R 2着/7頭+0.1秒 04/13 大井7R 9着/11頭+1.9秒 03/25 大井11R 7着/7頭+2.5秒 02/12 船橋6R 6着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
12	ピーターセン	本田重（船橋）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/18 大井9R 2着/7頭+0.4秒 04/28 大井3R 1着/14頭勝利 09/05 大井4R 6着/6頭+3.4秒 08/14 大井3R 6着/11頭+2.0秒 07/17 大井2R 2着/7頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 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 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
13	クレームドール	町田直（川崎）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 05/06 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/13 船橋11R 2着/9頭+0.7秒 02/13 船橋6R 4着/9頭+0.4秒 01/19 船橋3R 1着/13頭勝利 12/08 船橋3R 2着/9頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.1% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
14	ユニゾン	吉井章（大井）	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（100日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎8R 4着/12頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。

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）

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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 2-10 実38.6倍期待値 +296% 100円
3連複 2-5-10 実79.9倍期待値 +361% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ドーンルーチェ実10.7倍期待値 +78% 推奨 7.8〜14.7倍 200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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