大井 4R 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。

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カミュ	千田洋（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/09 大井6R 11着/12頭 02/17 大井6R 9着/12頭+2.3秒 11/08 大井6R 7着/9頭+2.1秒 10/04 大井3R 1着/2頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
2	カプチーノ先行	西啓太（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5秒 04/14 大井6R 7着/10頭+1.1秒 03/23 大井9R 2着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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。
3	プレインコート先行	菅原涼（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5秒 03/24 大井8R 10着/12頭+2.4秒 03/10 大井9R 5着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	シルフラ逃げ	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10頭+0.5秒 04/13 大井10R 3着/13頭+0.2秒 03/26 大井2R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% ※ 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	カルサパラストリス差し	中山遥（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 1着/8頭勝利 04/16 大井1R 4着/14頭+1.0秒 03/26 大井1R 4着/13頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% ※ 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。
6	ウイニングショット追込	西優哉（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9着/9頭+2.5秒 04/28 大井7R 12着/14頭+2.6秒 04/14 大井5R 14着/14頭+3.1秒 03/24 大井9R 11着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
7	アメシスト逃げ	藤本現（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4秒 10/10 大井1R 1着/10頭勝利 09/01 大井6R 2着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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	ゴーディアンノット追込	安藤洋（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5秒 04/27 大井8R 7着/14頭+1.7秒 04/13 大井12R 7着/14頭+1.1秒 03/23 大井12R 5着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% ※ 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。
9	グランドターギー先行	中村尚（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／133日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0秒 12/26 大井4R 5着/14頭+2.1秒 12/02 大井2R 3着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
10	レディヴィクトリア逃げ	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7秒 04/28 大井6R 5着/10頭+0.9秒 04/14 大井4R 7着/12頭+1.0秒 03/23 大井8R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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。
11	ディフィラリー自在	瀬川将（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6秒 04/28 大井6R 10着/10頭+3.9秒 04/14 大井6R 10着/10頭+2.4秒 03/24 大井9R 9着/12頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% ※ 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	シャークコパ差し	高野誠（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/08 大井7R 5着/12頭 05/18 大井6R 13着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 11着/14頭+3.2秒 04/13 大井10R 9着/13頭+2.5秒 03/23 大井8R 9着/12頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7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 9走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% ※ 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	ジョーソーレ追込	田中洸（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7秒 04/16 大井12R 7着/10頭+4.2秒 03/24 大井7R 10着/11頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
14	ビートリニティ先行	吉井章（大井）	推定—	×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3走で勝ち無し／前走2着／65日ぶりの実戦）
前5走 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒 03/10 大井4R 10着/13頭+3.3秒 10/07 大井6R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 14.2% ※ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビートリニティ

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲8ゴーディアンノット

—

EV —

▲9グランドターギー

—

EV —

▲7アメシスト

—

EV —

▲2カプチーノ

—

EV —

出走馬AI評価順・全14頭

×14

ビートリニティ

吉井章（大井）

—

›

▲8

ゴーディアンノット

安藤洋（大井）

—

›

▲9

グランドターギー

中村尚（大井）

—

›

▲7

アメシスト

藤本現（大井）

—

›

▲2

カプチーノ

西啓太（大井）

—

›

△1

カミュ

千田洋（大井）

—

›

△4

シルフラ

佐野遥（川崎）

—

›

△10

レディヴィクトリア

達城龍（大井）

—

›

×3

プレインコート

菅原涼（大井）

—

›

×13

ジョーソーレ

田中洸（大井）

—

›

×6

ウイニングショット

西優哉（大井）

—

›

×5

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

—

›

×12

シャークコパ

高野誠（大井）

—

›

×11

ディフィラリー

瀬川将（大井）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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