大井 10R 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。

10R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウタビズキ逃げ	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8走で勝率62%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井10R 10着/16頭 04/30 大井7R 1着/13頭勝利 04/16 大井7R 2着/11頭+0.6秒 03/25 大井8R 1着/13頭勝利 03/13 大井5R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 12.0% ※ 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	グロワールスカイ先行	和田譲（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38%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／134日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井7R 5着/13頭+0.9秒 01/29 大井9R 3着/8頭+1.4秒 12/30 大井7R 5着/14頭+1.0秒 11/14 大井6R 1着/14頭勝利 10/24 大井1R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 134日休養明け × 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 10.8% ※ 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。
3	ヴァルタリ追込	佐野遥（川崎）	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8.7着と低調）
前5走 06/10 大井7R 5着/11頭+3.0秒 05/21 大井10R 9着/16頭 02/20 大井10R 12着/13頭+2.6秒 01/26 大井10R 13着/13頭+3.2秒 01/16 大井12R 13着/14頭+2.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% ※ 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。
4	レディメローラ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/10 大井10R 11着/14頭 05/22 大井12R 14着/15頭 04/17 大井12R 14着/14頭+2.6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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% ※ 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。
5	フェアゴー	矢野貴（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3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/21 大井12R 1着/14頭 03/24 大井12R 1着/13頭勝利 01/15 大井9R 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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 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。
6	ニフェーデービル	笹川翼（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3.0着と安定／前走3着／296日ぶりの実戦）
前5走 09/09 川崎11R 3着/14頭+0.8秒 02/13 船橋11R 3着/13頭+0.4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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 296日休養明け × 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 11.9% ※ 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。
7	ユーヒナタ先行	池谷匠（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32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／80日ぶりの実戦）
前5走 04/13 大井11R 8着/10頭+1.9秒 03/26 大井7R 6着/9頭+0.6秒 03/11 大井12R 7着/11頭+1.2秒 02/17 大井10R 3着/13頭+0.6秒 01/30 大井8R 3着/13頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 4.5% ※ 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。
8	ケンヴィヴァルディ自在	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/09 大井10R 3着/13頭 05/22 大井12R 2着/15頭 04/27 大井11R 10着/16頭+1.6秒 04/14 大井10R 3着/9頭+0.9秒 03/11 大井12R 4着/11頭+0.6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 36走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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	ラモラック逃げ	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16走で勝率56%と適性高／同距離帯13走で勝率62%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井12R 2着/14頭+1.0秒 04/27 大井12R 5着/12頭+1.5秒 03/27 大井10R 1着/10頭勝利 02/16 大井12R 3着/13頭+0.3秒 01/27 大井12R 3着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 56% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 62% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.5% ※ 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。
10	ゴンザーゴ差し	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9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2.7着と安定）
前5走 06/08 大井6R 3着/9頭+4.0秒 05/21 大井5R 2着/14頭+0.0秒 04/30 大井7R 3着/13頭+0.6秒 04/17 大井10R 7着/13頭+1.7秒 03/24 大井12R 5着/13頭+1.4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 2.7着 (安定) × 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 ○ 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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% ※ 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。
11	エスプリブルズアイ逃げ	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 06/11 大井10R 3着/14頭 05/18 大井11R 10着/11頭+2.6秒 04/15 大井9R 4着/7頭+0.7秒 03/26 大井7R 3着/9頭+0.1秒 03/12 大井11R 10着/12頭+6.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 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) -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。
12	アウトビアンキ先行	藤本現（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5走 05/21 大井12R 8着/14頭 02/19 大井12R 6着/13頭+1.0秒 01/29 大井12R 1着/14頭勝利 01/16 大井8R 6着/12頭+1.0秒 12/24 大井10R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 5.7% ※ 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。

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

フェアゴー

騎手矢野貴（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

▲10ゴンザーゴ

—

EV —

▲1メイショウタビズキ

—

EV —

▲6ニフェーデービル

—

EV —

▲2グロワールスカイ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×5

フェアゴー

矢野貴（大井）

—

›

▲10

ゴンザーゴ

安藤洋（大井）

—

›

▲1

メイショウタビズキ

藤田凌（大井）

—

›

▲6

ニフェーデービル

笹川翼（大井）

—

›

▲2

グロワールスカイ

和田譲（大井）

—

›

△9

ラモラック

西啓太（大井）

—

›

△8

ケンヴィヴァルディ

達城龍（大井）

—

›

△12

アウトビアンキ

藤本現（大井）

—

›

×11

エスプリブルズアイ

西優哉（大井）

—

›

×7

ユーヒナタ

池谷匠（川崎）

—

›

×3

ヴァルタリ

佐野遥（川崎）

—

›

×4

レディメローラ

杉山海（大井）

—

›

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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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