大井 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

11R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バーバリオン	安藤洋（大井）	実31.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/12 大井3R 1着/12頭 05/19 大井10R 9着/13頭+1.1秒 03/12 船橋11R 5着/9頭+0.7秒 02/20 大井5R 1着/13頭勝利 11/12 大井11R 8着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
2	ドナシェーン	鷹見陸（大井）	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／95日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井2R 3着/12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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 95日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	コンヨバンコク	野畑凌（川崎）	実83.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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 06/10 大井11R 13着/16頭+0.0秒 05/06 船橋11R 12着/14頭+2.9秒 04/07 川崎11R 4着/14頭+0.7秒 02/13 船橋6R 3着/9頭+0.3秒 01/07 浦和11R 3着/12頭+0.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	ナギサノルナ	篠谷葵（船橋）	実80.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/21 大井4R 3着/13頭 12/31 大井3R 1着/10頭勝利 12/04 大井11R 14着/16頭+2.4秒 10/23 大井2R 1着/10頭勝利 10/08 大井4R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ブルーメンガルテン	御神訓（大井）	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/04 船橋11R 1着/12頭 ― ― ― ―
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) ◎ 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 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
6	ドキドキ	和田譲（大井）	実11.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/19 大井10R 1着/13頭勝利 03/13 大井7R 1着/10頭勝利 12/04 大井11R 8着/16頭+1.5秒 11/12 大井11R 9着/16頭+2.3秒 09/04 大井11R 2着/6頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
7	デンテブリランテ	藤田凌（大井）	実10.0	△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10走で勝率30%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 06/10 大井11R 9着/16頭+2.0秒 04/29 大井11R 7着/13頭+2.1秒 03/12 船橋11R 2着/9頭+0.2秒 02/18 大井11R 9着/16頭+1.8秒 12/30 大井4R 1着/11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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	メイクセンス	本田重（船橋）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/04 船橋11R 2着/12頭+0.0秒 04/21 浦和11R 2着/7頭+0.2秒 03/12 船橋11R 1着/9頭勝利 02/11 船橋9R 3着/11頭+1.2秒 01/20 船橋7R 1着/10頭勝利
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) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ゼーロス	笹川翼（大井）	実2.4	🌟◎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5走で勝率60%と適性高／前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 05/06 園田11R 3着/11頭+0.4秒 03/25 大井11R 4着/7頭+1.9秒 02/18 大井11R 5着/16頭+1.8秒 11/12 大井11R 1着/16頭勝利 10/15 川崎11R 3着/8頭+1.3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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ケツァールアズール	中越琉（川崎）	実147.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/05 船橋5R 1着/10頭 05/11 川崎10R 3着/6頭+0.1秒 04/08 川崎8R 10着/13頭+3.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	リスティアワン	矢野貴（大井）	実20.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/19 大井10R 2着/13頭+0.2秒 05/01 大井4R 3着/8頭+0.8秒 04/17 大井5R 1着/9頭勝利 03/24 大井6R 1着/14頭勝利 10/23 大井3R 2着/5頭+0.6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 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
12	アトレーヴフェイス	吉原寛（金沢）	実12.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/12 船橋11R 3着/9頭+0.4秒 02/11 船橋9R 1着/11頭勝利 01/20 船橋7R 2着/10頭+0.1秒 12/08 船橋2R 1着/12頭勝利 11/06 船橋2R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 110日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
13	ラブミーモンロー	町田直（川崎）	実9.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/10 大井10R 1着/14頭 05/22 大井4R 1着/16頭 05/01 大井4R 2着/8頭+0.4秒 03/27 大井2R 2着/12頭+0.0秒 03/13 大井7R 3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 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。
14	サヨノホーチュラス	西啓太（大井）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/10 大井10R 3着/14頭+3.0秒 05/01 大井4R 1着/8頭勝利 04/17 大井6R 2着/12頭+0.9秒 03/26 大井6R 1着/13頭勝利 12/01 大井5R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20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 3.4% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
15	ゴールドカグヤヒメ	達城龍（大井）	実187.3	▽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33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/10 大井10R 14着/14頭+1.0秒 05/21 大井4R 12着/13頭 01/14 大井3R 3着/11頭+0.6秒 12/31 大井10R 9着/14頭+2.8秒 12/04 大井11R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (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。
16	ベイビークエスト	望月洵（愛知）	実50.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 03/12 船橋11R 8着/9頭+2.3秒 12/04 大井11R 1着/16頭勝利 11/13 大井6R 1着/11頭勝利 08/14 大井4R 7着/8頭+4.7秒 07/18 大井3R 2着/8頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 110日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。

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

ダ1200m

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゼーロス

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ブルーメンガルテン

4.6倍

EV +1%

○13ラブミーモンロー

9.2倍

EV +2%

▲6ドキドキ

11.4倍

EV -12%

▲12アトレーヴフェイス

12.8倍

EV -28%

出走馬AI評価順・全16頭

◎9

ゼーロス

笹川翼（大井）

2.4倍

-25%

›

○5

ブルーメンガルテン

御神訓（大井）

4.6倍

+1%

›

○13

ラブミーモンロー

町田直（川崎）

9.2倍

+2%

›

▲6

ドキドキ

和田譲（大井）

11.4倍

-12%

›

▲12

アトレーヴフェイス

吉原寛（金沢）

12.8倍

-28%

›

△7

デンテブリランテ

藤田凌（大井）

10.0倍

-45%

›

△8

メイクセンス

本田重（船橋）

20.0倍

-16%

›

△14

サヨノホーチュラス

西啓太（大井）

20.4倍

-31%

›

▽11

リスティアワン

矢野貴（大井）

20.0倍

-38%

›

▽1

バーバリオン

安藤洋（大井）

31.8倍

-47%

›

▽2

ドナシェーン

鷹見陸（大井）

46.5倍

-38%

›

▽4

ナギサノルナ

篠谷葵（船橋）

80.3倍

-19%

›

×16

ベイビークエスト

望月洵（愛知）

50.2倍

-50%

›

▽3

コンヨバンコク

野畑凌（川崎）

83.8倍

-39%

›

▽10

ケツァールアズール

中越琉（川崎）

147.7倍

-35%

›

▽15

ゴールドカグヤヒメ

達城龍（大井）

187.3倍

-49%

›

💡 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

3連複 5-9-13 実22.7倍期待値 +142%

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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。