大井 1R 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。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴルデューク自在	中島良（浦和）	実63.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 9着/14頭 05/20 大井1R 7着/13頭 04/30 大井1R 9着/14頭+2.2秒 04/15 大井1R 12着/14頭+1.6秒 03/25 大井1R 5着/10頭+0.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	ジャスミンカーラ逃げ	藤本現（大井）	実9.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/10 大井1R 6着/14頭 05/05 船橋5R 6着/13頭+2.0秒 04/01 船橋6R 8着/13頭+0.7秒 03/12 船橋3R 6着/7頭+1.4秒 12/11 船橋3R 3着/12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 6.7着 ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	トウキョーバサラ差し	杉山海（大井）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井1R 11着/14頭+0.0秒 05/19 大井1R 4着/13頭+0.9秒 04/27 大井1R 3着/14頭+0.6秒 04/13 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/23 大井2R 11着/14頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	テンポルバート先行	田中洸（大井）	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 7着/14頭 05/19 大井1R 8着/13頭+1.6秒 04/30 大井1R 10着/14頭+2.9秒 04/15 大井1R 4着/14頭+0.9秒 03/25 大井1R 3着/10頭+0.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18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 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	ファルコンブラック先行	高野誠（大井）	実93.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 14着/14頭 05/19 大井2R 12着/12頭+3.0秒 03/10 大井2R 11着/13頭+2.7秒 02/17 大井1R 14着/15頭+2.0秒 01/28 大井2R 14着/14頭+3.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	ブラントンアロー差し推奨	谷内貫（大井）	実22.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/10 大井1R 5着/14頭 05/19 大井1R 7着/13頭+1.6秒 04/28 大井1R 10着/11頭+1.2秒 04/15 大井2R 7着/13頭+2.8秒 03/24 大井1R 10着/13頭+1.6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 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ベッティーナ追込	遠藤健（大井）	実42.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/10 大井1R 12着/14頭 05/19 大井1R 11着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 2着/14頭+0.1秒 04/13 大井1R 9着/13頭+0.7秒 03/25 大井1R 10着/10頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
8	アストラン自在	達城龍（大井）	実6.9	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 10着/14頭 05/19 大井1R 5着/13頭+0.9秒 04/28 大井1R 9着/11頭+1.0秒 04/15 大井1R 9着/14頭+1.5秒 03/23 大井2R 3着/14頭+1.0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 8.0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 ▽ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	ウォーバックス自在	木澤奨（大井）	実40.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 8着/14頭 05/19 大井1R 10着/13頭+2.2秒 04/27 大井1R 6着/14頭+1.2秒 04/13 大井1R 2着/13頭+0.0秒 03/23 大井2R 8着/14頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% △ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
10	アイトカコイトカ追込推奨	吉井章（大井）	実6.3	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/24 大井1R 6着/13頭+0.5秒 03/11 大井1R 6着/14頭+0.7秒 02/18 大井2R 10着/13頭+2.1秒 01/27 大井2R 2着/14頭+0.1秒 01/13 大井1R 8着/13頭+1.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 100日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
11	ラインストライカー追込	本村直（大井）	実55.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 06/11 大井2R 13着/13頭 05/20 大井3R 14着/14頭+4.0秒 04/30 大井1R 12着/14頭+3.3秒 04/16 大井1R 14着/14頭+4.0秒 03/24 大井1R 12着/13頭+1.8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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 13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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
12	ヘデンバージャイト逃げ	石川駿（大井）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/10 大井1R 13着/14頭 05/19 大井1R 13着/13頭+3.1秒 04/27 大井1R 7着/14頭+1.3秒 04/13 大井1R 8着/13頭+0.6秒 03/23 大井2R 10着/14頭+1.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 13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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
13	ブッコワース差し	江里裕（大井）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場34走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井1R 11着/14頭 05/20 大井1R 6着/13頭 04/28 大井1R 3着/11頭+0.2秒 04/15 大井1R 13着/14頭+2.2秒 03/24 大井1R 7着/13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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
14	パンオショコラ追込	中村尚（大井）	実9.2	▲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28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井2R 4着/14頭 05/19 大井2R 8着/12頭+1.3秒 04/28 大井1R 8着/11頭+0.8秒 04/15 大井2R 10着/13頭+3.1秒 03/24 大井2R 10着/14頭+2.7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 6.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 8.5% (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。

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

A推奨

アイトカコイトカ

騎手吉井章（大井）

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

+48%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アストラン

6.9倍

EV +19%

▲13ブッコワース

2.3倍

EV -62%

▲2ジャスミンカーラ

9.6倍

EV -11%

▲14パンオショコラ

9.2倍

EV -21%

出走馬AI評価順・全14頭

◎10

アイトカコイトカ

吉井章（大井）

6.3倍

+48%

›

○8

アストラン

達城龍（大井）

6.9倍

+19%

›

▲13

ブッコワース

江里裕（大井）

2.3倍

-62%

›

▲2

ジャスミンカーラ

藤本現（大井）

9.6倍

-11%

›

▲14

パンオショコラ

中村尚（大井）

9.2倍

-21%

›

△12

ヘデンバージャイト

石川駿（大井）

12.4倍

-24%

›

△6

ブラントンアロー

谷内貫（大井）

22.5倍

+20%

›

△3

トウキョーバサラ

杉山海（大井）

14.8倍

-35%

›

▽4

テンポルバート

田中洸（大井）

35.2倍

+51%

›

▽11

ラインストライカー

本村直（大井）

55.4倍

-21%

›

▽7

ベッティーナ

遠藤健（大井）

42.9倍

-41%

›

×9

ウォーバックス

木澤奨（大井）

40.9倍

-50%

›

×1

ゴルデューク

中島良（浦和）

63.4倍

-56%

›

×5

ファルコンブラック

高野誠（大井）

93.8倍

-66%

›

💡 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 10 アイトカコイトカ実6.3倍期待値 +48% ❌不的中7着単勝 6.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ブラントンアロー実22.5倍期待値 +125% ❌不的中4着単勝 22.5倍

※ 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。
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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）

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