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。

9R 大井競馬場ダ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	タケシ先行	野畑凌（川崎）	実3.6	◎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（同距離帯16走で勝率25%）
前5走 08/31 大井11R 5着/14頭+0.4秒 05/01 大井11R 5着/10頭+0.8秒 03/25 大井7R 3着/8頭+0.5秒 10/20 大井10R 1着/9頭勝利 10/06 大井9R 2着/12頭+1.0秒
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	カガヤキテンマ逃げ	矢野貴（大井）	実7.1	△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29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/09 大井8R 1着/7頭勝利 02/18 大井12R 4着/13頭+1.3秒 01/15 大井12R 4着/8頭+0.4秒 12/24 大井9R 2着/11頭+0.2秒 12/03 大井9R 5着/12頭+0.4秒
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
3	ゴールドジャッジ自在	達城龍（大井）	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/18 大井9R 3着/9頭+0.1秒 08/31 大井11R 6着/14頭+0.4秒 08/14 大井7R 5着/8頭+1.2秒 07/20 大井11R 6着/7頭 07/01 大井10R 10着/13頭
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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 46走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 27走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ランプロン逃げ	杉山海（大井）	実33.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/17 大井7R 5着/7頭+2.0秒 02/18 大井12R 11着/13頭+2.9秒 01/29 大井8R 3着/8頭+1.1秒 01/16 大井11R 4着/11頭+1.2秒 12/26 大井10R 10着/12頭+2.1秒
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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 27走で勝率 19% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ニシノデフィレ自在	瀬川将（大井）	実175.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 09/02 大井12R 6着/11頭+0.5秒 08/17 大井5R 3着/8頭+0.6秒 07/21 大井11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭 05/21 大井8R 10着/10頭
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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
6	リュウノファウラー逃げ	本田重（船橋）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率27%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／同馬場状態で勝率44%）
前5走 09/15 大井12R 1着/3頭 08/17 大井5R 2着/8頭+0.2秒 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0秒 05/01 大井12R 7着/16頭+1.2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 33走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 44% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	アポロリヤム	張田昂（船橋）	実9.8	×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45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 大井12R 1着/11頭勝利 07/21 大井11R 3着/13頭+0.4秒 06/29 大井10R 8着/11頭+0.0秒 06/11 大井7R 10着/11頭 05/21 大井8R 9着/10頭
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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 3.9% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
8	ゴールデンブザー差し	笹川翼（大井）	実40.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/17 大井7R 4着/7頭+2.0秒 08/26 船橋9R 6着/10頭+0.9秒 08/14 大井7R 4着/8頭+1.0秒 05/21 大井11R 5着/13頭+0.0秒 01/15 大井12R 6着/8頭+3.5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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	クレールジャック先行	吉井章（大井）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場23走で勝率39%と適性高／同距離帯15走で勝率53%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 08/31 大井11R 13着/14頭+1.4秒 11/10 大井11R 3着/12頭+0.5秒 10/07 大井12R 1着/10頭勝利 09/01 大井11R 4着/13頭+0.2秒 03/12 大井12R 1着/15頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 53% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	コスモソンジュ追込	小野俊（大井）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/17 大井7R 6着/7頭+2.4秒 08/31 大井11R 4着/14頭+0.2秒 07/21 大井11R 4着/13頭+0.5秒 05/20 大井12R 7着/14頭 05/01 大井12R 5着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 4.7着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
11	ドキドキ逃げ	和田譲（大井）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率40%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/30 大井11R 9着/16頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	ポアゾンボス先行	ゴンサ（船橋）	実97.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋10R 8着/14頭+1.1秒 08/17 大井5R 5着/8頭+1.2秒 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
13	ルソレイユ	藤田凌（大井）	実73.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 09/02 大井12R 11着/11頭+2.1秒 08/17 大井5R 6着/8頭+1.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

タケシ

騎手野畑凌（川崎）

3.6倍

AI の勝率22%損益の分かれ目28%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全13頭

◎1

タケシ

野畑凌（川崎）

3.6倍

勝率 22%

›

○9

クレールジャック

吉井章（大井）

3.6倍

勝率 21%

›

▲11

ドキドキ

和田譲（大井）

5.7倍

勝率 19%

›

△2

カガヤキテンマ

矢野貴（大井）

7.1倍

勝率 12%

›

△6

リュウノファウラー

本田重（船橋）

10.3倍

勝率 8%

›

△3

ゴールドジャッジ

達城龍（大井）

16.1倍

勝率 4%

›

×7

アポロリヤム

張田昂（船橋）

9.8倍

勝率 4%

›

▽4

ランプロン

杉山海（大井）

33.0倍

対象外勝率 3%

›

▽8

ゴールデンブザー

笹川翼（大井）

40.6倍

対象外勝率 3%

›

▽10

コスモソンジュ

小野俊（大井）

24.3倍

勝率 2%

›

▽12

ポアゾンボス

ゴンサ（船橋）

97.1倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ルソレイユ

藤田凌（大井）

73.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

175.0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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項