大井 4R 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。

4R 大井競馬場ダ1400m 発走 17:12

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルボンバー	福原杏（浦和）	実56.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/31 大井11R 14着/14頭+1.8秒 08/17 大井9R 8着/8頭+3.6秒 07/23 大井12R 3着/12頭+0.2秒 07/03 大井11R 3着/10頭 06/09 大井11R 8着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 49走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 23走で勝率 26% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	ナインエスクァイア逃げ推奨	和田譲（大井）	実7.5	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場10走で勝率90%と適性高／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/14 大井11R 1着/16頭勝利 05/21 大井8R 1着/10頭 04/17 大井12R 1着/14頭勝利 12/26 大井7R 1着/9頭勝利 12/04 大井10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 90% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
3	パレルモ先行	藤本現（大井）	実99.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井10R 8着/11頭+1.7秒 05/20 大井7R 6着/9頭 01/15 大井12R 1着/8頭勝利 12/24 大井9R 6着/11頭+1.6秒 11/28 浦和11R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	オオマサ	笹川翼（大井）	実1.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（当競馬場12走で勝率83%と適性高／同距離帯10走で勝率100%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 08/14 大井10R 1着/9頭勝利 06/29 大井10R 1着/11頭 06/09 大井10R 1着/13頭 05/21 大井10R 1着/16頭 04/30 大井8R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 83% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 42.9% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
5	オーウェル先行	本田重（船橋）	実36.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 川崎11R 6着/11頭+0.5秒 08/20 川崎11R 7着/12頭+0.6秒 08/07 浦和11R 1着/9頭勝利 02/23 浦和11R 3着/13頭+0.6秒 09/24 浦和11R 7着/8頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ブルマリンシェール自在	谷内貫（大井）	実60.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 大井9R 9着/9頭+1.1秒 08/17 大井9R 2着/8頭+0.7秒 02/19 大井7R 1着/9頭勝利 01/26 大井12R 1着/15頭勝利 12/25 大井11R 4着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 34走で勝率 18% (相性良) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
7	パンクビート逃げ	野畑凌（川崎）	実35.4	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯9走で勝率44%／直近3走で勝率67%と好調／164日ぶりの実戦）
前5走 04/24 浦和11R 9着/11頭+1.7秒 03/17 浦和11R 1着/10頭勝利 02/28 浦和10R 1着/9頭勝利 11/28 浦和11R 10着/12頭+3.0秒 10/27 浦和11R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 164日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.6% (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。
8	ゴーバディ逃げ	矢野貴（大井）	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 11/12 大井11R 5着/16頭+1.0秒 09/04 大井11R 1着/6頭勝利 08/14 大井4R 1着/8頭勝利 07/18 大井5R 1着/7頭勝利 06/30 大井4R 2着/5頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 327日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	オーシンハーフ追込	張田昂（船橋）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/16 大井11R 6着/11頭+3.2秒 08/31 大井11R 2着/14頭+0.1秒 08/07 浦和11R 5着/9頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

ナインエスクァイア

騎手和田譲（大井）

7.5倍

AI の勝率21%損益の分かれ目13%

AI の勝率 21% が損益の分かれ目 13%（1 ÷ 7.5倍）を上回り、期待値 +60% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

的中 100円→430円

出走馬全9頭

◎4

オオマサ

笹川翼（大井）

1.2倍

勝率 43%

›

○2

ナインエスクァイア

和田譲（大井）

7.5倍

勝率 21%

›

▲8

ゴーバディ

矢野貴（大井）

8.2倍

勝率 16%

›

△9

オーシンハーフ

張田昂（船橋）

10.4倍

勝率 6%

›

△5

オーウェル

本田重（船橋）

36.9倍

対象外勝率 5%

›

△7

パンクビート

野畑凌（川崎）

35.4倍

対象外勝率 5%

›

▽6

ブルマリンシェール

谷内貫（大井）

60.6倍

対象外勝率 2%

›

▽1

マイネルボンバー

福原杏（浦和）

56.7倍

対象外勝率 1%

›

▽3

パレルモ

藤本現（大井）

99.0倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 2 ナインエスクァイア ¥200 確定4.3倍期待値 +60% 的中1着確定 4.3倍860円

※ オッズは予測時点の値です。

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