大井 4R 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。

4R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カミュ	千田洋（大井）	実57.8	▽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25%と適性高／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/09 大井6R 11着/12頭 02/17 大井6R 9着/12頭+2.3秒 11/08 大井6R 7着/9頭+2.1秒 10/04 大井3R 1着/2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戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
2	カプチーノ先行	西啓太（大井）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/09 大井5R 5着/11頭+1.0秒 05/19 大井5R 7着/14頭+1.6秒 04/28 大井7R 5着/14頭+1.5秒 04/14 大井6R 7着/10頭+1.1秒 03/23 大井9R 2着/13頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 21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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
3	プレインコート先行	菅原涼（大井）	実109.1	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/09 大井6R 9着/12頭 05/19 大井5R 8着/14頭+1.7秒 04/28 大井7R 11着/14頭+2.5秒 03/24 大井8R 10着/12頭+2.4秒 03/10 大井9R 5着/14頭+1.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
4	シルフラ逃げ	佐野遥（川崎）	実6.8	▲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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/09 大井5R 4着/11頭 05/21 大井9R 10着/13頭+0.0秒 04/28 大井9R 3着/10頭+0.5秒 04/13 大井10R 3着/13頭+0.2秒 03/26 大井2R 2着/13頭+0.1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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
5	カルサパラストリス差し	中山遥（浦和）	実5.8	▲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21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井4R 5着/10頭 05/18 大井5R 7着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 1着/8頭勝利 04/16 大井1R 4着/14頭+1.0秒 03/26 大井1R 4着/13頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ウイニングショット追込	西優哉（大井）	実134.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/09 大井5R 8着/11頭 05/19 大井4R 9着/9頭+2.5秒 04/28 大井7R 12着/14頭+2.6秒 04/14 大井5R 14着/14頭+3.1秒 03/24 大井9R 11着/12頭+2.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	アメシスト逃げ	藤本現（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4秒 10/10 大井1R 1着/10頭勝利 09/01 大井6R 2着/13頭+0.3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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 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。
8	ゴーディアンノット追込	安藤洋（大井）	実3.2	🌟◎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（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/09 大井5R 2着/11頭 05/18 大井6R 4着/14頭+0.5秒 04/27 大井8R 7着/14頭+1.7秒 04/13 大井12R 7着/14頭+1.1秒 03/23 大井12R 5着/13頭+0.7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 4.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	グランドターギー先行	中村尚（大井）	実9.3	△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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／133日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井3R 6着/14頭+0.9秒 01/27 大井7R 7着/12頭+0.9秒 01/14 大井6R 5着/14頭+2.0秒 12/26 大井4R 5着/14頭+2.1秒 12/02 大井2R 3着/13頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ ローテーション 133日休養明け × 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 5.8% (オッズ暗示: 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。
10	レディヴィクトリア逃げ	達城龍（大井）	実9.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 06/09 大井4R 7着/10頭+0.0秒 05/19 大井9R 9着/11頭+3.7秒 04/28 大井6R 5着/10頭+0.9秒 04/14 大井4R 7着/12頭+1.0秒 03/23 大井8R 3着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
11	ディフィラリー自在	瀬川将（大井）	実324.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒 05/18 大井7R 5着/13頭+1.6秒 04/28 大井6R 10着/10頭+3.9秒 04/14 大井6R 10着/10頭+2.4秒 03/24 大井9R 9着/12頭+2.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
12	シャークコパ差し	高野誠（大井）	実112.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/08 大井7R 5着/12頭 05/18 大井6R 13着/14頭+2.4秒 04/27 大井8R 11着/14頭+3.2秒 04/13 大井10R 9着/13頭+2.5秒 03/23 大井8R 9着/12頭+4.1秒
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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) +4% (市場と概ね一致) 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。
13	ジョーソーレ追込	田中洸（大井）	実180.0	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/09 大井4R 10着/10頭+2.0秒 05/19 大井5R 12着/14頭+2.6秒 04/28 大井9R 8着/10頭+1.7秒 04/16 大井12R 7着/10頭+4.2秒 03/24 大井7R 10着/11頭+4.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
14	ビートリニティ先行	吉井章（大井）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着／65日ぶりの実戦）
前5走 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒 03/10 大井4R 10着/13頭+3.3秒 10/07 大井6R 3着/12頭+0.2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 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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

ゴーディアンノット

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ビートリニティ

4.5倍

EV -12%

○10レディヴィクトリア

9.1倍

EV -21%

▲5カルサパラストリス

5.8倍

EV -59%

▲4シルフラ

6.8倍

EV -55%

出走馬AI評価順・全14頭

◎8

ゴーディアンノット

安藤洋（大井）

3.2倍

+24%

›

○14

ビートリニティ

吉井章（大井）

4.5倍

-12%

›

○10

レディヴィクトリア

達城龍（大井）

9.1倍

-21%

›

▲5

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

5.8倍

-59%

›

▲4

シルフラ

佐野遥（川崎）

6.8倍

-55%

›

△9

グランドターギー

中村尚（大井）

9.3倍

-46%

›

△7

アメシスト

藤本現（大井）

12.7倍

-60%

›

△2

カプチーノ

西啓太（大井）

15.7倍

-53%

›

▽1

カミュ

千田洋（大井）

57.8倍

+33%

›

▽3

プレインコート

菅原涼（大井）

109.1倍

+77%

›

▽6

ウイニングショット

西優哉（大井）

134.2倍

+28%

›

▽12

シャークコパ

高野誠（大井）

112.0倍

+4%

›

▽13

ジョーソーレ

田中洸（大井）

180.0倍

+67%

›

▽11

ディフィラリー

瀬川将（大井）

324.8倍

+84%

›

💡 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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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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