大井 9R 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。

9R 大井競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	センジュ追込	谷内貫（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42走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/08 大井6R 7着/9頭+0.0秒 05/18 大井8R 10着/13頭+1.6秒 04/29 大井6R 10着/13頭+1.7秒 04/14 大井7R 9着/10頭+2.8秒 03/24 大井12R 12着/13頭+2.9秒
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 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% ※ 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。
2	フェルメール	吉原寛（金沢）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（97日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井8R 7着/7頭+2.1秒 02/17 大井8R 5着/10頭+1.4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 6.0着 △ ローテーション 97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 9.4% ※ 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。
3	オンリーユーズド逃げ	江里裕（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27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 05/20 大井9R 7着/14頭 04/29 大井10R 4着/14頭+0.4秒 04/17 大井10R 6着/13頭+1.4秒 03/24 大井10R 1着/14頭勝利 03/13 大井5R 9着/14頭+2.0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 5.7着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 7.4% ※ 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。
4	キャロルビアンカ追込	杉山海（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5走で勝ち無し）
前5走 05/20 大井9R 9着/14頭+0.0秒 04/29 大井10R 8着/14頭+1.3秒 04/14 大井7R 6着/10頭+1.0秒 03/24 大井12R 11着/13頭+2.9秒 03/10 大井10R 4着/10頭+1.2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 7.7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 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	マルチライセンス追込	古岡勇（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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/19 大井6R 13着/14頭+2.5秒 04/29 大井10R 10着/14頭+2.1秒 01/27 大井12R 9着/13頭+1.5秒 01/15 大井9R 11着/12頭+2.6秒 12/26 大井8R 11着/16頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 5.4% ※ 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。
6	ジューンバタフライ自在	千田洋（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/10 大井8R 4着/12頭 05/19 大井7R 7着/10頭+0.6秒 04/30 大井12R 9着/14頭+1.3秒 04/16 大井12R 1着/10頭勝利 03/23 大井10R 5着/9頭+0.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% ※ 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	トワイライト逃げ	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/10 大井8R 1着/12頭 05/18 大井8R 2着/13頭+0.1秒 04/29 大井8R 5着/13頭+1.0秒 04/17 大井8R 1着/14頭勝利 03/25 大井5R 2着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	ファーストメイト追込	藤田凌（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/08 大井6R 6着/9頭 05/20 大井9R 3着/14頭 04/29 大井10R 6着/14頭+1.0秒 04/17 大井10R 4着/13頭+0.8秒 03/24 大井12R 2着/13頭+0.4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 5.0着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	グリークトレジャー逃げ	本田重（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調／96日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井10R 9着/10頭+3.1秒 03/12 大井12R 11着/14頭+2.2秒 02/18 大井7R 8着/13頭+1.7秒 01/27 大井12R 8着/13頭+1.5秒 01/13 大井10R 6着/13頭+1.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 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 20% (好調) △ ローテーション 96日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% ※ 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。
10	デルバイス追込	遠藤健（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6秒 04/14 大井7R 10着/10頭+3.4秒 03/25 大井8R 12着/13頭+3.1秒 03/10 大井10R 9着/10頭+4.3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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 3.5% ※ 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	カラーオブジアース逃げ	東原悠（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6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/21 大井5R 9着/14頭 04/17 大井10R 8着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 7着/13頭+1.4秒 03/10 大井10R 6着/10頭+2.2秒 11/13 大井10R 6着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 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 5.4% ※ 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。
12	ケイコウギュウゴ追込	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8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/09 大井7R 14着/14頭+5.0秒 05/19 大井6R 14着/14頭+3.2秒 04/29 大井6R 6着/13頭+1.2秒 04/15 大井10R 13着/14頭+2.0秒 03/25 大井10R 7着/10頭+1.2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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -89% (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。
13	リアンフォール差し	鷹見陸（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/20 大井9R 5着/14頭 04/29 大井6R 7着/13頭+1.6秒 04/15 大井7R 3着/12頭+1.0秒 03/25 大井8R 3着/13頭+0.8秒 03/11 大井8R 7着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% × 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 9.1% ※ 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	エーデルワイス自在	野畑凌（川崎）	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／168日ぶりの実戦）
前5走 01/14 大井10R 2着/15頭+1.2秒 12/30 大井12R 4着/13頭+0.7秒 12/01 大井12R 5着/16頭+1.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% ※ 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

エーデルワイス

騎手野畑凌（川崎）

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

▲7トワイライト

—

EV —

▲9グリークトレジャー

—

EV —

▲2フェルメール

—

EV —

▲13リアンフォール

—

EV —

出走馬AI評価順・全14頭

×14

エーデルワイス

野畑凌（川崎）

—

›

▲7

トワイライト

矢野貴（大井）

—

›

▲9

グリークトレジャー

本田重（船橋）

—

›

▲2

フェルメール

吉原寛（金沢）

—

›

▲13

リアンフォール

鷹見陸（大井）

—

›

△3

オンリーユーズド

江里裕（大井）

—

›

△8

ファーストメイト

藤田凌（大井）

—

›

△6

ジューンバタフライ

千田洋（大井）

—

›

×11

カラーオブジアース

東原悠（大井）

—

›

×5

マルチライセンス

古岡勇（川崎）

—

›

×1

センジュ

谷内貫（大井）

—

›

×12

ケイコウギュウゴ

中山遥（浦和）

—

›

×4

キャロルビアンカ

杉山海（大井）

—

›

×10

デルバイス

遠藤健（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。

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🌙 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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