大井 1R 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。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴルデューク自在	中島良（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36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭 04/30 大井1R 9着/14頭+2.2秒 04/15 大井1R 12着/14頭+1.6秒 03/25 大井1R 5着/10頭+0.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% ※ 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。
2	ジャスミンカーラ逃げ	藤本現（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4秒 12/11 船橋3R 3着/12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 6.7着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 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。
3	トウキョーバサラ差し	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43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6秒 04/13 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/23 大井2R 11着/14頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -91% (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。
4	テンポルバート先行	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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9秒 03/25 大井1R 3着/10頭+0.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 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) -82% (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。
5	ファルコンブラック先行	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25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0秒 03/10 大井2R 11着/13頭+2.7秒 02/17 大井1R 14着/15頭+2.0秒 01/28 大井2R 14着/14頭+3.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	ブラントンアロー差し	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24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2秒 04/15 大井2R 7着/13頭+2.8秒 03/24 大井1R 10着/13頭+1.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 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) -82% (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。
7	ベッティーナ追込	遠藤健（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 2着/14頭+0.1秒 04/13 大井1R 9着/13頭+0.7秒 03/25 大井1R 10着/10頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	アストラン自在	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8.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 10着/14頭 05/19 大井1R 5着/13頭+0.9秒 04/28 大井1R 9着/11頭+1.0秒 04/15 大井1R 9着/14頭+1.5秒 03/23 大井2R 3着/14頭+1.0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 8.0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 ▽ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% ※ 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。
9	ウォーバックス自在	木澤奨（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47走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 8着/14頭 05/19 大井1R 10着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 6着/14頭+1.2秒 04/13 大井1R 2着/13頭+0.0秒 03/23 大井2R 8着/14頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% △ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	アイトカコイトカ追込	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（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／100日ぶりの実戦）
前5走 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1秒 01/27 大井2R 2着/14頭+0.1秒 01/13 大井1R 8着/13頭+1.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 100日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% ※ 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	ラインストライカー追込	本村直（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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/11 大井2R 13着/13頭 05/20 大井3R 14着/14頭+4.0秒 04/30 大井1R 12着/14頭+3.3秒 04/16 大井1R 14着/14頭+4.0秒 03/24 大井1R 12着/13頭+1.8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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 13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) -87% (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。
12	ヘデンバージャイト逃げ	石川駿（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22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 13着/14頭 05/19 大井1R 13着/13頭+3.1秒 04/27 大井1R 7着/14頭+1.3秒 04/13 大井1R 8着/13頭+0.6秒 03/23 大井2R 10着/14頭+1.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 13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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% ※ 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	ブッコワース差し	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34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2秒 04/15 大井1R 13着/14頭+2.2秒 03/24 大井1R 7着/13頭+0.5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 6.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% ※ 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。
14	パンオショコラ追込	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28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1秒 03/24 大井2R 10着/14頭+2.7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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -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。

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

アイトカコイトカ

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アストラン

—

EV —

▲6ブラントンアロー

—

EV —

▲2ジャスミンカーラ

—

EV —

▲4テンポルバート

—

EV —

出走馬AI評価順・全14頭

×10

アイトカコイトカ

吉井章（大井）

—

›

▲8

アストラン

達城龍（大井）

—

›

▲6

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

—

›

▲2

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

—

›

▲4

テンポルバート

田中洸（大井）

—

›

△12

ヘデンバージャイト

石川駿（大井）

—

›

△13

ブッコワース

江里裕（大井）

—

›

△11

ラインストライカー

本村直（大井）

—

›

×14

パンオショコラ

中村尚（大井）

—

›

×9

ウォーバックス

木澤奨（大井）

—

›

×1

ゴルデューク

中島良（浦和）

—

›

×7

ベッティーナ

遠藤健（大井）

—

›

×3

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

—

›

×5

ファルコンブラック

高野誠（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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