大井 9R 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。

モデル

9R 大井競馬場ダ2400m ダート2400m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トランジェント逃げ	本田重（船橋）	実7.3	B○ A△勝率6% EV-57% 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 08/16 大井5R 1着/9頭勝利 07/21 大井12R 9着/16頭+1.6秒 06/30 大井10R 8着/12頭 05/22 大井7R 6着/9頭 04/27 大井12R 3着/12頭+1.3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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 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 19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 3.8% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 期待値 -57% ※ 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	ナンパセン自在	岡村健（船橋）	実5.8	B▲ A▲勝率6% EV-63% 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2着）
前5走 08/16 大井5R 2着/9頭+0.1秒 07/21 大井12R 1着/16頭勝利 06/09 大井10R 9着/13頭 05/22 大井12R 7着/15頭 04/27 大井11R 4着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 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 2.2% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 期待値 -64% ※ 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	スリーレジェンド自在	笹川翼（大井）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率61% EV+41% 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10走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井12R 1着/12頭勝利 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.7% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 61.3% / 期待値 +41% ※ 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	ヒロシゲジャック差し	西啓太（大井）	実16.7	B× A×勝率1% EV-77% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/30 川崎9R 7着/11頭+1.3秒 07/06 川崎11R 5着/9頭+0.0秒 05/08 船橋11R 11着/14頭+3.0秒 04/02 船橋11R 7着/9頭+2.0秒 03/13 船橋12R 4着/9頭+1.5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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 26% (得意) ○ 馬場適性同馬場 32走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.3% / 期待値 -78% ※ 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	ポンドボーイ自在	和田譲（大井）	実5.5	B△ A△勝率6% EV-68% 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26%と適性高／同馬場状態で勝率36%／276日ぶりの実戦）
前5走 12/02 大井10R 11着/16頭+1.3秒 11/14 大井11R 5着/13頭+0.9秒 10/09 大井10R 4着/13頭+1.0秒 09/04 大井10R 1着/11頭勝利 04/17 大井10R 6着/12頭+1.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 276日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -69% ※ 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	ファーガス差し	達城龍（大井）	推定—	B△ A△勝率3% EV-91% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/24 大井7R 5着/9頭+0.3秒 06/29 大井11R 11着/14頭 05/22 大井11R 6着/12頭+0.0秒 04/30 大井10R 6着/15頭+1.2秒 04/13 大井9R 7着/12頭+1.8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 53走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -92% ※ 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	ドウジギリ先行	ゴンサ（船橋）	実3.7	B△ A○勝率16% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/15 大井5R 4着/5頭+1.0秒 06/30 大井12R 4着/12頭 06/11 大井10R 1着/14頭 05/18 大井11R 8着/11頭+2.1秒 05/01 大井10R 6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.1% / 期待値 -40% ※ 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Aモデル ◎

スリーレジェンド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+115%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1トランジェント

7.3倍

EV -72%

▲A:▲2ナンパセン

5.8倍

EV -87%

出走馬全7頭

◎A:◎3

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

2.3倍

+115%

›

○A:△1

トランジェント

本田重（船橋）

7.3倍

-72%

›

▲A:▲2

ナンパセン

岡村健（船橋）

5.8倍

-87%

›

△A:○7

ドウジギリ

ゴンサ（船橋）

3.7倍

-99%

›

△A:△5

ポンドボーイ

和田譲（大井）

5.5倍

-99%

›

△A:△6

ファーガス

達城龍（大井）

—

›

×A:×4

ヒロシゲジャック

西啓太（大井）

16.7倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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

両モデルとも見送り

9R 大井競馬場ダ2400m ダート2400m　発走 19:07

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トランジェント逃げ	本田重（船橋）	実7.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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 08/16 大井5R 1着/9頭勝利 07/21 大井12R 9着/16頭+1.6秒 06/30 大井10R 8着/12頭 05/22 大井7R 6着/9頭 04/27 大井12R 3着/12頭+1.3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 19走で勝率 16% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 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 19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 5.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	ナンパセン自在	岡村健（船橋）	実5.8	▲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2着）
前5走 08/16 大井5R 2着/9頭+0.1秒 07/21 大井12R 1着/16頭勝利 06/09 大井10R 9着/13頭 05/22 大井12R 7着/15頭 04/27 大井11R 4着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
3	スリーレジェンド自在	笹川翼（大井）	実2.3	🌟◎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10走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井12R 1着/12頭勝利 06/30 大井12R 2着/12頭 06/11 大井7R 4着/11頭 05/01 大井10R 1着/10頭勝利 03/27 大井12R 5着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 61.3% (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。
4	ヒロシゲジャック差し	西啓太（大井）	実16.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率26%と適性高）
前5走 07/30 川崎9R 7着/11頭+1.3秒 07/06 川崎11R 5着/9頭+0.0秒 05/08 船橋11R 11着/14頭+3.0秒 04/02 船橋11R 7着/9頭+2.0秒 03/13 船橋12R 4着/9頭+1.5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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 26% (得意) ○ 馬場適性同馬場 32走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
5	ポンドボーイ自在	和田譲（大井）	実5.5	△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26%と適性高／同馬場状態で勝率36%／276日ぶりの実戦）
前5走 12/02 大井10R 11着/16頭+1.3秒 11/14 大井11R 5着/13頭+0.9秒 10/09 大井10R 4着/13頭+1.0秒 09/04 大井10R 1着/11頭勝利 04/17 大井10R 6着/12頭+1.1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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 276日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	ファーガス差し	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/24 大井7R 5着/9頭+0.3秒 06/29 大井11R 11着/14頭 05/22 大井11R 6着/12頭+0.0秒 04/30 大井10R 6着/15頭+1.2秒 04/13 大井9R 7着/12頭+1.8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 53走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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	ドウジギリ先行	ゴンサ（船橋）	実3.7	○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5走 08/15 大井5R 4着/5頭+1.0秒 06/30 大井12R 4着/12頭 06/11 大井10R 1着/14頭 05/18 大井11R 8着/11頭+2.1秒 05/01 大井10R 6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 16.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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の本命

AI評価1位

スリーレジェンド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ドウジギリ

3.7倍

EV -40%

▲2ナンパセン

5.8倍

EV -63%

出走馬全7頭

◎3

スリーレジェンド

笹川翼（大井）

2.3倍

+41%

›

○7

ドウジギリ

ゴンサ（船橋）

3.7倍

-40%

›

▲2

ナンパセン

岡村健（船橋）

5.8倍

-63%

›

△1

トランジェント

本田重（船橋）

7.3倍

-57%

›

△5

ポンドボーイ

和田譲（大井）

5.5倍

-68%

›

△6

ファーガス

達城龍（大井）

—

›

×4

ヒロシゲジャック

西啓太（大井）

16.7倍

-77%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

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