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1400m ダート1400m　発走 16:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブリーファンク追込	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14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/11 大井4R 6着/14頭 05/22 大井2R 7着/15頭 04/30 大井4R 4着/11頭+0.2秒 04/15 大井5R 11着/14頭+2.4秒 03/26 大井5R 11着/12頭+3.7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 5.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 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 5.4% ※ 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。
2	アリアケグレイト先行	西啓太（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/11 大井4R 10着/14頭 05/22 大井1R 10着/13頭+2.0秒 04/30 大井3R 10着/10頭+6.0秒 12/24 大井4R 1着/8頭勝利 12/01 大井2R 6着/14頭+2.6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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10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) -91% (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。
3	クレマチスノーブル先行	和田譲（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3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/10 大井4R 3着/14頭+2.0秒 05/21 大井2R 9着/14頭 04/28 大井5R 5着/14頭+2.1秒 03/24 大井6R 3着/14頭+1.8秒 10/07 大井3R 3着/6頭+1.3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 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% ※ 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。
4	リュウノギフト追込	藤本現（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15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 06/10 大井4R 5着/14頭 05/22 大井1R 6着/13頭 04/30 大井2R 8着/12頭+0.8秒 04/15 大井4R 4着/10頭+1.3秒 03/25 大井3R 10着/14頭+2.4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 6.3着 × 当競馬場適性 15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 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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	ピューナー逃げ	杉山海（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/11 大井4R 3着/14頭+1.0秒 05/22 大井2R 8着/15頭 04/17 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/26 大井5R 10着/12頭+3.1秒 12/01 大井3R 1着/12頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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。
6	マドモアゼルロゼ差し	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8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9.0着と低調）
前5走 06/10 大井4R 10着/14頭 05/21 大井2R 7着/14頭 04/30 大井2R 10着/12頭+1.1秒 04/15 大井3R 10着/10頭+5.2秒 09/18 大井5R 5着/9頭+1.5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 9.0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 3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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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	カンタベリータイム追込	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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井4R 7着/14頭 01/29 大井5R 4着/7頭+0.4秒 01/15 大井2R 6着/6頭+1.7秒 12/30 大井3R 5着/7頭+2.8秒 12/05 大井5R 4着/11頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 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 5.9% ※ 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	ウィルイルミ	吉井章（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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/18 大井2R 1着/14頭勝利 04/13 大井4R 4着/10頭+2.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.7% ※ 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。
9	バブリーショーコー自在	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11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8.7着と低調）
前5走 06/11 大井4R 8着/14頭 05/21 大井4R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井1R 10着/10頭+2.3秒 04/15 大井4R 3着/10頭+0.7秒 01/29 大井4R 9着/12頭+1.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 7.6% ※ 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。
10	ハヤテノシンノスケ差し	藤田凌（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10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井5R 5着/13頭 05/21 大井3R 4着/16頭+1.0秒 02/19 大井4R 7着/11頭+2.3秒 01/27 大井6R 3着/11頭+0.4秒 01/13 大井5R 6着/14頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 10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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% ※ 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	カンノンピョンタ追込	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13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 06/10 大井4R 4着/14頭 04/14 大井2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 大井6R 5着/14頭+1.9秒 03/11 大井3R 10着/12頭+2.5秒 02/19 大井5R 6着/14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 3.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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。
12	ゴルトフェニックス逃げ	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 06/11 大井5R 9着/14頭 02/20 大井5R 7着/13頭+1.8秒 01/30 大井3R 6着/8頭+2.0秒 12/25 大井4R 1着/7頭勝利 ―
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 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	プレイバック追込	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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9秒 04/15 大井3R 8着/10頭+3.3秒 03/25 大井2R 4着/10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 4.7着 × 当競馬場適性 9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 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) -85% (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。

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

クレマチスノーブル

騎手和田譲（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ウィルイルミ

—

EV —

▲5ピューナー

—

EV —

▲4リュウノギフト

—

EV —

▲12ゴルトフェニックス

—

EV —

出走馬AI評価順・全13頭

×3

クレマチスノーブル

和田譲（大井）

—

›

▲8

ウィルイルミ

吉井章（大井）

—

›

▲5

ピューナー

杉山海（大井）

—

›

▲4

リュウノギフト

藤本現（大井）

—

›

▲12

ゴルトフェニックス

矢野貴（大井）

—

›

△13

プレイバック

菅原涼（大井）

—

›

△10

ハヤテノシンノスケ

藤田凌（大井）

—

›

△9

バブリーショーコー

安藤洋（大井）

—

›

×11

カンノンピョンタ

達城龍（大井）

—

›

×7

カンタベリータイム

高野誠（大井）

—

›

×1

ラブリーファンク

西優哉（大井）

—

›

×2

アリアケグレイト

西啓太（大井）

—

›

×6

マドモアゼルロゼ

佐野遥（川崎）

—

›

💡 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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