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1200m ダート1200m　発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオサキサンダー差し	江里裕（大井）	実109.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13頭 02/20 大井9R 8着/15頭+1.5秒 01/30 大井6R 12着/14頭+2.1秒 01/16 大井6R 5着/13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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	エレパイオ逃げ	和田譲（大井）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/12 大井6R 12着/12頭 05/21 大井9R 9着/13頭 04/14 大井6R 1着/10頭勝利 03/11 大井6R 4着/12頭+0.1秒 02/17 大井7R 2着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 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。
3	マスターキー逃げ	藤本現（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/12 大井6R 5着/12頭 05/22 大井8R 13着/13頭+1.0秒 07/16 大井10R 5着/10頭+0.7秒 06/13 大井9R 4着/11頭+0.3秒 05/23 大井8R 2着/14頭+0.2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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	クミンフレイバー自在推奨	新原周（川崎）	実16.3	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/14 大井8R 5着/14頭+1.0秒 10/24 大井8R 10着/12頭+2.0秒 10/10 大井6R 11着/11頭+3.2秒 11/26 園田10R 8着/11頭+1.9秒 09/12 園田5R 12着/12頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	リコーヘンメリー差し	藤田凌（大井）	実4.2	◎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（前走3着）
前5走 06/11 大井9R 3着/14頭 05/22 大井8R 7着/13頭 04/17 大井9R 6着/14頭+1.0秒 03/24 大井9R 1着/12頭勝利 10/24 大井8R 4着/12頭+0.6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 5.3着 ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
6	サカベンクイーン逃げ	中山遥（浦和）	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/11 大井9R 6着/14頭 05/21 大井9R 11着/13頭+0.0秒 04/30 大井6R 5着/14頭+1.2秒 04/16 大井6R 14着/14頭+3.3秒 03/27 大井3R 2着/12頭+1.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 46走で勝率 7% △ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	デルタウェーブ逃げ	櫻井光（川崎）	実121.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7秒 04/16 大井5R 12着/14頭+3.7秒 03/25 大井6R 6着/14頭+1.2秒 11/13 大井9R 12着/13頭+3.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	シストロン追込	東原悠（大井）	実214.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/12 大井6R 8着/12頭 05/22 大井6R 12着/12頭+1.0秒 05/01 大井8R 9着/10頭+3.0秒 04/17 大井7R 10着/10頭+3.3秒 03/27 大井5R 14着/14頭+4.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	タガノサダフ先行	木澤奨（大井）	実7.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 06/12 大井6R 4着/12頭+2.0秒 05/22 大井8R 6着/13頭 05/01 大井8R 3着/10頭+1.0秒 04/17 大井9R 9着/14頭+1.4秒 03/27 大井3R 3着/12頭+1.0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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
10	インペリオ自在	安藤洋（大井）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/11 大井9R 1着/14頭 05/20 大井10R 6着/12頭 04/29 大井5R 3着/11頭+0.3秒 04/16 大井6R 4着/14頭+0.4秒 03/25 大井5R 7着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
11	カッタラキマセン逃げ	笹川翼（大井）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/12 大井6R 9着/12頭 05/21 大井9R 4着/13頭 04/30 大井6R 3着/14頭+0.7秒 04/16 大井6R 9着/14頭+1.6秒 12/30 大井6R 7着/14頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
12	サブノモアナ自在	西啓太（大井）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/11 大井8R 5着/13頭 05/21 大井9R 5着/13頭 04/14 大井6R 2着/10頭+0.5秒 11/11 大井7R 2着/14頭+0.1秒 10/09 大井2R 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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 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。
13	マヒロ逃げ	高野誠（大井）	実19.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井9R 6着/13頭 05/01 大井8R 4着/10頭+1.1秒 04/17 大井9R 5着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 7着/14頭+2.2秒 03/13 大井4R 10着/12頭+2.8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 5.0着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
14	シタパンツ先行	鷹見陸（大井）	実41.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/12 大井5R 14着/14頭+3.0秒 05/22 大井8R 8着/13頭+0.0秒 05/01 大井8R 5着/10頭+1.3秒 04/17 大井9R 11着/14頭+1.6秒 03/27 大井6R 12着/14頭+3.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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

リコーヘンメリー

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3マスターキー

4.4倍

EV -13%

○10インペリオ

5.4倍

EV -6%

▲4クミンフレイバー

16.3倍

EV +88%

▲9タガノサダフ

7.9倍

EV -9%

出走馬AI評価順・全14頭

◎5

リコーヘンメリー

藤田凌（大井）

4.2倍

-10%

›

○3

マスターキー

藤本現（大井）

4.4倍

-13%

›

○10

インペリオ

安藤洋（大井）

5.4倍

-6%

›

▲4

クミンフレイバー

新原周（川崎）

16.3倍

+88%

›

▲9

タガノサダフ

木澤奨（大井）

7.9倍

-9%

›

△12

サブノモアナ

西啓太（大井）

8.7倍

-56%

›

△11

カッタラキマセン

笹川翼（大井）

7.2倍

-72%

›

△2

エレパイオ

和田譲（大井）

19.3倍

-48%

›

▽6

サカベンクイーン

中山遥（浦和）

41.4倍

-17%

›

▽14

シタパンツ

鷹見陸（大井）

41.9倍

-19%

›

×13

マヒロ

高野誠（大井）

19.5倍

-71%

›

▽1

オオサキサンダー

江里裕（大井）

109.0倍

-4%

›

▽7

デルタウェーブ

櫻井光（川崎）

121.9倍

-31%

›

▽8

シストロン

東原悠（大井）

214.7倍

-30%

›

💡 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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 4 クミンフレイバー実16.3倍期待値 +88% ❌不的中3着単勝 16.3倍

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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