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2400m ダート2400m　発走 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミュークエンペラー追込	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21走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/20 大井6R 11着/12頭+1.0秒 04/29 大井3R 10着/13頭+2.0秒 04/16 大井4R 9着/11頭+4.0秒 03/25 大井4R 7着/12頭+2.2秒 02/18 大井5R 5着/12頭+0.5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 21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 11着 (大敗) × 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 5.6% ※ 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。
2	ジャスティンロング	小野俊（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（255日ぶりの実戦）
前5走 10/20 大井8R 4着/12頭+0.3秒 10/05 大井4R 3着/8頭+0.7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 3.5着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 255日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% ※ 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。
3	ブレスト追込	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22走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/10 大井6R 9着/10頭+3.0秒 05/19 大井9R 11着/11頭+3.8秒 05/01 大井6R 11着/12頭+2.1秒 04/15 大井8R 7着/10頭+3.5秒 03/24 大井10R 13着/14頭+2.8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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 22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) -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。
4	ミツカネマーズ追込	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6R 8着/10頭 05/19 大井9R 3着/11頭+1.7秒 04/27 大井10R 12着/15頭+2.7秒 04/15 大井8R 4着/10頭+1.9秒 03/25 大井9R 10着/11頭+2.0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 32走で勝率 6% △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。
5	レディーキラー追込	鷹見陸（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/11 大井6R 7着/9頭 05/22 大井6R 9着/12頭 04/30 大井6R 12着/14頭+2.5秒 04/17 大井8R 14着/14頭+4.4秒 05/01 大井4R 3着/8頭+1.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% ※ 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。
6	ルトラセ自在	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13走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/10 大井6R 4着/10頭 05/19 大井9R 6着/11頭+1.7秒 04/15 大井8R 3着/10頭+1.7秒 03/25 大井9R 5着/11頭+0.5秒 03/12 大井10R 10着/16頭+2.0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 4.3着 × 当競馬場適性 13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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% ※ 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。
7	ポジターノ追込	高橋優（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／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/08 大井7R 10着/12頭 05/18 大井5R 11着/12頭+3.5秒 04/27 大井8R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井8R 10着/10頭+4.6秒 03/25 大井9R 6着/11頭+0.9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 13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 10着 (大敗) ○ ローテーション 24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 4.0% ※ 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。
8	デスタン追込	藤田凌（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（153日ぶりの実戦）
前5走 01/30 大井10R 7着/16頭+1.0秒 01/14 大井10R 8着/15頭+2.0秒 12/30 大井12R 2着/13頭+0.2秒 12/04 大井5R 3着/13頭+1.2秒 11/13 大井8R 7着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ ローテーション 153日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.0% ※ 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。
9	グリスタン追込	西優哉（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/10 大井6R 3着/10頭 05/19 大井9R 4着/11頭+1.7秒 04/30 大井5R 6着/10頭+1.2秒 04/15 大井6R 7着/10頭+2.6秒 03/24 大井10R 12着/14頭+2.8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 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% ※ 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。
10	ハヴィティペイ差し	櫻井光（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55走で勝率2%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/20 大井6R 8着/12頭 04/29 大井3R 12着/13頭+2.4秒 04/14 大井4R 10着/12頭+2.2秒 03/24 大井7R 8着/11頭+2.9秒 03/10 大井4R 12着/13頭+3.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 55走で勝率 2% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (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。

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

デスタン

騎手藤田凌（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

▲2ジャスティンロング

—

EV —

▲6ルトラセ

—

EV —

▲9グリスタン

—

EV —

▲5レディーキラー

—

EV —

出走馬AI評価順・全10頭

×8

デスタン

藤田凌（大井）

—

›

▲2

ジャスティンロング

小野俊（大井）

—

›

▲6

ルトラセ

江里裕（大井）

—

›

▲9

グリスタン

西優哉（大井）

—

›

▲5

レディーキラー

鷹見陸（大井）

—

›

△10

ハヴィティペイ

櫻井光（川崎）

—

›

△4

ミツカネマーズ

千田洋（大井）

—

›

△1

ミュークエンペラー

木澤奨（大井）

—

›

×3

ブレスト

東原悠（大井）

—

›

×7

ポジターノ

高橋優（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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