大井 11R 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。

11R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サトノテンペスト逃げ	新原周（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5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井11R 2着/12頭 03/10 大井11R 9着/16頭+1.9秒 11/11 大井11R 1着/13頭勝利 10/10 大井9R 2着/13頭+0.1秒 07/03 大井11R 1着/8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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -84% (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。
2	ドリームビリーバー差し	藤田凌（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/11 大井11R 8着/12頭 04/28 大井11R 4着/16頭+1.8秒 04/15 大井11R 11着/14頭+1.5秒 03/26 大井11R 8着/13頭+1.0秒 03/10 大井11R 3着/16頭+0.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 4.8% ※ 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	フジユージーン差し	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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 06/03 船橋11R 3着/14頭 04/28 大井11R 5着/16頭+1.9秒 03/10 大井11R 11着/16頭+2.4秒 11/11 大井11R 3着/13頭+0.2秒 10/22 大井11R 11着/16頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 5.6% ※ 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	バハルダール追込	鷹見陸（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 05/20 大井11R 14着/16頭 04/28 大井11R 9着/16頭+2.4秒 12/29 大井9R 14着/15頭+4.7秒 12/03 大井11R 5着/12頭+1.0秒 10/22 大井11R 9着/16頭+1.4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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 6.2% ※ 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	ディキシーガンナー	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 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。
6	ネオトキオ逃げ	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25走で勝率36%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井11R 7着/13頭 04/29 大井7R 1着/8頭勝利 02/16 大井11R 2着/16頭+0.0秒 12/26 大井10R 2着/12頭+0.0秒 12/02 大井12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 16.1% ※ 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	カヌレフレイバー逃げ	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11走で勝率73%と適性高／同距離帯4走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/01 大井11R 1着/10頭勝利 10/22 大井12R 1着/13頭勝利 10/06 大井9R 1着/12頭勝利 12/31 大井7R 4着/8頭+1.4秒 12/04 大井12R 1着/15頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 73% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.1% ※ 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	ロイヤルペガサス自在	小野俊（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3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 大井11R 15着/16頭 04/28 大井11R 11着/16頭+2.5秒 04/17 大井11R 1着/12頭勝利 03/26 大井11R 11着/13頭+1.4秒 03/13 大井11R 8着/10頭+2.8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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% ※ 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。
9	ボナンザ	笹川翼（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 11.6% ※ 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	ユスティニアン逃げ	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走平均8.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井7R 4着/8頭+1.9秒 03/11 大井7R 7着/7頭+1.7秒 02/16 大井11R 14着/16頭+2.6秒 01/29 大井8R 1着/8頭勝利 01/15 大井11R 9着/11頭+2.1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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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

カヌレフレイバー

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

▲6ネオトキオ

—

EV —

▲5ディキシーガンナー

—

EV —

▲9ボナンザ

—

EV —

▲10ユスティニアン

—

EV —

出走馬AI評価順・全10頭

×7

カヌレフレイバー

和田譲（大井）

—

›

▲6

ネオトキオ

安藤洋（大井）

—

›

▲5

ディキシーガンナー

矢野貴（大井）

—

›

▲9

ボナンザ

笹川翼（大井）

—

›

▲10

ユスティニアン

吉井章（大井）

—

›

△1

サトノテンペスト

新原周（川崎）

—

›

△4

バハルダール

鷹見陸（大井）

—

›

△3

フジユージーン

杉山海（大井）

—

›

×2

ドリームビリーバー

藤田凌（大井）

—

›

×8

ロイヤルペガサス

小野俊（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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