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 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメジストハート逃げ	高橋優（大井）	実89.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/17 大井4R 6着/10頭+2.2秒 09/03 大井6R 14着/15頭+3.2秒 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0秒 07/02 大井5R 15着/16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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	ミルトマジック	矢野貴（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（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 07/21 大井7R 2着/13頭+0.3秒 06/30 大井6R 1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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 52.8% (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。
3	ジルクン	達城龍（大井）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/14 大井9R 3着/3頭 08/31 大井8R 10着/14頭+2.2秒 08/13 大井8R 3着/10頭+1.7秒 07/20 大井10R 13着/14頭 07/01 大井5R 4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 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	クライスラー追込	野畑凌（川崎）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 大井7R 1着/10頭勝利 08/31 大井10R 11着/15頭+1.9秒 05/14 川崎5R 11着/12頭+1.4秒 05/04 船橋7R 12着/12頭+2.3秒 01/02 川崎6R 9着/14頭+1.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	リックシーリン先行	木澤奨（大井）	実167.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/17 大井4R 8着/10頭+2.8秒 09/02 大井2R 5着/16頭+1.8秒 04/28 大井5R 2着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 6着/14頭+0.9秒 03/25 大井3R 13着/14頭+4.6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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 9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 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	ヨシノリラ逃げ	中村尚（大井）	実79.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（159日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井6R 6着/14頭+1.3秒 04/16 大井6R 3着/14頭+0.3秒 03/25 大井6R 5着/14頭+1.1秒 02/18 大井6R 7着/16頭+1.3秒 01/28 大井7R 8着/13頭+2.1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 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ ローテーション 159日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
7	アジアンゴールド自在	ゴンサ（船橋）	実38.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/14 大井7R 3着/10頭+0.9秒 08/31 大井8R 8着/14頭+1.9秒 08/13 大井8R 6着/10頭+2.3秒 07/20 大井8R 7着/13頭 07/02 大井8R 10着/13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 5.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +15%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (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。
8	チェイスザファイア逃げ	本田重（船橋）	実18.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井5R 6着/12頭+1.1秒 09/02 大井7R 6着/15頭+0.8秒 08/14 大井5R 2着/3頭 07/21 大井7R 10着/13頭+1.7秒 07/02 大井8R 7着/13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 4.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
9	トーセンアマンダ追込	杉山海（大井）	実66.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場67走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は57走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/31 大井10R 8着/15頭+1.5秒 07/21 大井7R 12着/13頭+2.2秒 07/01 大井5R 9着/14頭 06/09 大井6R 10着/12頭 03/24 大井9R 6着/12頭+1.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57走で勝ち無し × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
10	エムオーナイナー	岡村健（船橋）	実79.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/31 大井10R 6着/15頭+1.3秒 07/20 大井10R 14着/14頭 07/01 大井5R 8着/14頭 06/11 大井2R 1着/13頭 04/29 大井2R 2着/13頭+0.8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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 9% △ 距離適性同距離 54走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	リュウノワールド	笹川翼（大井）	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/31 大井10R 2着/15頭+0.5秒 08/13 大井8R 4着/10頭+1.9秒 07/20 大井10R 9着/14頭 07/01 大井5R 3着/14頭 06/09 大井6R 6着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	デルタウェーブ追込	西啓太（大井）	実125.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/31 大井10R 15着/15頭+3.1秒 07/21 大井7R 7着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 10着/14頭 05/21 大井9R 8着/13頭 04/28 大井9R 9着/10頭+2.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
13	シルエットライド差し	新原周（川崎）	実149.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/16 大井4R 11着/13頭+3.5秒 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1秒 03/12 大井8R 5着/11頭+1.1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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
14	ラピダニーニャ自在	石川駿（大井）	実66.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯9走で勝率56%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 05/01 大井7R 6着/7頭+3.5秒 04/17 大井8R 11着/14頭+2.2秒 03/13 大井3R 5着/12頭+0.5秒 02/19 大井9R 6着/11頭+1.1秒 01/15 大井6R 6着/14頭+1.1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 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 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 158日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

ミルトマジック

騎手矢野貴（大井）

1.2倍

AI の勝率53%損益の分かれ目83%

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14頭

◎2

ミルトマジック

矢野貴（大井）

1.2倍

勝率 53%

›

○4

クライスラー

野畑凌（川崎）

7.0倍

勝率 17%

›

▲11

リュウノワールド

笹川翼（大井）

9.3倍

勝率 7%

›

△8

チェイスザファイア

本田重（船橋）

18.7倍

勝率 6%

›

△3

ジルクン

達城龍（大井）

18.0倍

勝率 5%

›

△7

アジアンゴールド

ゴンサ（船橋）

38.8倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ヨシノリラ

中村尚（大井）

79.6倍

対象外勝率 2%

›

▽14

ラピダニーニャ

石川駿（大井）

66.9倍

対象外勝率 2%

›

▽10

エムオーナイナー

岡村健（船橋）

79.3倍

対象外勝率 2%

›

×9

トーセンアマンダ

杉山海（大井）

66.6倍

対象外勝率 1%

›

▽13

シルエットライド

新原周（川崎）

149.1倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アメジストハート

高橋優（大井）

89.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

デルタウェーブ

西啓太（大井）

125.2倍

対象外勝率 1%

›

▽5

リックシーリン

木澤奨（大井）

167.8倍

対象外勝率 0%

›

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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