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1600m 発走 16:08

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スコッチキルト逃げ	藤本現（大井）	実3.3	◎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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 05/19 大井1R 1着/13頭勝利 04/28 大井1R 6着/11頭+0.6秒 04/13 大井1R 1着/13頭勝利 03/23 大井2R 4着/14頭+1.0秒 03/10 大井1R 10着/14頭+1.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 49走で勝率 10% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
2	テンポルバート自在	田中洸（大井）	実39.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 09/15 大井1R 12着/14頭+2.9秒 08/13 大井1R 8着/12頭+3.8秒 07/22 大井1R 3着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 2着/14頭+3.0秒 06/10 大井1R 7着/14頭
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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 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 21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 1.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
3	ブッコワース自在	江里裕（大井）	実34.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/15 大井1R 10着/14頭+2.1秒 09/01 大井1R 4着/10頭+0.6秒 08/16 大井1R 7着/14頭+1.1秒 07/20 大井1R 2着/14頭+1.0秒 07/02 大井1R 6着/14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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	パンオショコラ逃げ	中村尚（大井）	実22.5	▽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3%と苦戦傾向）
前5走 09/15 大井1R 4着/14頭+0.8秒 09/01 大井2R 9着/14頭+2.1秒 08/16 大井1R 6着/14頭+1.0秒 07/22 大井1R 8着/14頭+1.8秒 07/02 大井1R 1着/14頭
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 33走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
5	リュウグウノユメ自在	西優哉（大井）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/15 大井1R 2着/14頭+0.4秒 09/01 大井1R 6着/10頭+0.8秒 08/15 大井1R 3着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 3着/14頭 07/03 大井1R 5着/11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 3.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
6	ファインデイ差し	木澤奨（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/17 大井1R 3着/11頭+1.3秒 09/03 大井1R 6着/10頭+0.7秒 08/17 大井1R 4着/11頭+0.9秒 07/23 大井1R 11着/13頭+2.9秒 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
7	ディフィラリー逃げ	瀬川将（大井）	実80.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/17 大井1R 11着/11頭+3.5秒 09/03 大井2R 14着/16頭+2.1秒 08/17 大井2R 10着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 11着/16頭+1.3秒 07/01 大井4R 14着/14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戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	イケノギャルチャン差し	石川駿（大井）	実5.9	△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73走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は69走で勝ち無し）
前5走 09/17 大井1R 4着/11頭+1.7秒 09/03 大井1R 3着/10頭+0.4秒 08/17 大井1R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井1R 4着/11頭 06/11 大井1R 1着/14頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 73走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 69走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
9	ロードオブキング逃げ	藤田凌（大井）	実62.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/17 大井1R 8着/11頭+2.8秒 09/03 大井1R 9着/10頭+2.2秒 08/17 大井1R 9着/11頭+1.6秒 07/23 大井1R 12着/13頭+3.0秒 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (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。
10	ラインストライカー逃げ	本村直（大井）	実169.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23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11.3着と低調）
前5走 09/15 大井1R 13着/14頭+3.0秒 09/01 大井1R 9着/10頭+1.9秒 08/16 大井1R 12着/14頭+2.9秒 07/24 大井1R 12着/15頭+4.7秒 07/02 大井1R 12着/14頭
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 11.3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 13走で勝ち無し ▽ 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) -6% (オッズ過剰評価) 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。
11	ミンナノブンモ差し	野畑凌（川崎）	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場68走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し）
前5走 09/15 大井2R 7着/11頭+2.1秒 09/01 大井1R 2着/10頭+0.1秒 08/16 大井1R 4着/14頭+0.5秒 07/22 大井1R 10着/14頭+1.9秒 07/03 大井2R 10着/14頭
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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ブラントンアロー差し	高橋優（大井）	実11.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 大井1R 5着/11頭+1.7秒 09/01 大井1R 1着/10頭勝利 08/15 大井1R 2着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 9着/14頭 07/02 大井1R 4着/14頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
13	タイセイスパート自在推奨	鷹見陸（大井）	実12.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/17 大井1R 6着/11頭+2.0秒 09/03 大井2R 8着/16頭+1.1秒 08/16 大井2R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井2R 8着/16頭+1.0秒 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (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。
14	ルネサンスクラブ先行	和田譲（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10走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/03 大井2R 10着/16頭+1.3秒 08/17 大井2R 6着/14頭+1.0秒 07/23 大井2R 3着/16頭+0.1秒 06/08 大井9R 4着/12頭+2.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.5% (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。

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

タイセイスパート

騎手鷹見陸（大井）

12.3倍

AI の勝率13%損益の分かれ目8%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.3倍）を上回り、期待値 +62% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（13着）

出走馬全14頭

◎1

スコッチキルト

藤本現（大井）

3.3倍

勝率 20%

›

○5

リュウグウノユメ

西優哉（大井）

4.7倍

勝率 18%

›

▲14

ルネサンスクラブ

和田譲（大井）

6.9倍

勝率 15%

›

△13

タイセイスパート

鷹見陸（大井）

12.3倍

勝率 13%

›

△8

イケノギャルチャン

石川駿（大井）

5.9倍

勝率 9%

›

△6

ファインデイ

木澤奨（大井）

12.7倍

勝率 6%

›

×12

ブラントンアロー

高橋優（大井）

11.7倍

勝率 4%

›

▽4

パンオショコラ

中村尚（大井）

22.5倍

勝率 4%

›

▽11

ミンナノブンモ

野畑凌（川崎）

19.0倍

勝率 4%

›

▽9

ロードオブキング

藤田凌（大井）

62.4倍

対象外勝率 2%

›

▽2

テンポルバート

田中洸（大井）

39.1倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ブッコワース

江里裕（大井）

34.6倍

対象外勝率 2%

›

×7

ディフィラリー

瀬川将（大井）

80.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ラインストライカー

本村直（大井）

169.9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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