大井 10R 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。

10R 大井競馬場ダ1200m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポンペルモ逃げ	田中洸（大井）	実40.0	×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10.3着と低調）
前5走 10/05 大井5R 12着/13頭+3.1秒 08/31 大井10R 9着/15頭+1.5秒 08/14 大井3R 10着/13頭+1.7秒 07/20 大井7R 4着/10頭 06/30 大井4R 1着/10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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	ソニックフォーカス逃げ	吉井章（大井）	実4.0	◎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（前走2着／180日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井5R 2着/11頭+0.0秒 04/16 大井5R 9着/14頭+3.3秒 08/14 大井6R 7着/13頭+1.9秒 07/04 大井4R 3着/12頭+1.0秒 06/10 大井7R 2着/14頭+0.1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戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 180日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 33.0% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
3	ベクトルマッハ先行	江里裕（大井）	実55.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/31 大井8R 14着/14頭+3.9秒 04/27 大井10R 10着/15頭+2.5秒 04/15 大井8R 9着/10頭+3.8秒 03/25 大井9R 4着/11頭+0.3秒 03/10 大井4R 11着/13頭+3.3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戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.5% (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。
4	ニューブリッジ逃げ	達城龍（大井）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/05 大井6R 6着/11頭+1.0秒 06/11 大井8R 6着/13頭 05/20 大井8R 8着/11頭 01/27 大井10R 11着/15頭+1.9秒 01/15 大井5R 2着/15頭+0.3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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
5	ルビーギャラクシー先行	笹川翼（大井）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 10/04 大井5R 2着/9頭+0.1秒 09/14 大井7R 4着/10頭+1.1秒 09/03 大井2R 2着/16頭+0.2秒 10/06 大井8R 4着/13頭+1.8秒 09/18 大井3R 5着/11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戦の調子平均 2.7着 (安定) △ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	クライトゥナイト	中村尚（大井）	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/05 大井10R 4着/14頭+0.4秒 09/02 大井5R 6着/12頭+1.2秒 07/20 大井10R 4着/14頭 07/01 大井5R 2着/14頭+0.0秒 06/09 大井6R 8着/12頭
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 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 41走で勝率 10% ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
7	キミオウ追込	高橋昭（大井）	実15.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/06 大井7R 8着/10頭+2.7秒 09/15 大井8R 2着/11頭+1.2秒 09/02 大井2R 10着/16頭+2.4秒 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
8	キャットデイ逃げ	西優哉（大井）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/05 大井10R 8着/14頭+0.9秒 09/14 大井7R 5着/10頭+1.3秒 09/03 大井2R 1着/16頭勝利 12/31 大井2R 2着/14頭+0.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 5.4% (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。
9	コンゴウ自在	藤田凌（大井）	実9.1	▲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%）
前5走 10/05 大井10R 5着/14頭+0.4秒 09/14 大井8R 7着/10頭+2.3秒 08/31 大井7R 11着/13頭+2.0秒 07/20 大井10R 12着/14頭 12/25 大井9R 1着/14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戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
10	サヴォイア	西啓太（大井）	実6.0	△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21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/20 大井10R 1着/14頭 06/30 大井6R 2着/14頭+5.0秒 06/08 大井9R 2着/12頭+0.0秒 05/18 大井7R 6着/13頭+1.7秒 09/02 大井12R 2着/12頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
11	リックシーリン先行	木澤奨（大井）	実48.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 10/06 大井9R 7着/13頭+1.7秒 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
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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
12	アーメダバード逃げ	中山遥（浦和）	実52.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 10/05 大井10R 14着/14頭+5.0秒 09/15 大井9R 10着/10頭+6.1秒 09/02 大井2R 16着/16頭+4.9秒 08/13 大井4R 14着/14頭+5.4秒 04/15 大井5R 4着/14頭+0.7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 13.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 14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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
13	ハッピーメモリー追込	本村直（大井）	実102.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 10/06 大井8R 12着/12頭+7.8秒 09/17 大井4R 10着/10頭+7.8秒 03/26 大井5R 12着/12頭+5.9秒 03/12 大井5R 11着/12頭+4.0秒 02/20 大井4R 10着/10頭+9.1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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
14	イオリ追込	杉山海（大井）	実15.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/05 大井10R 3着/14頭+0.3秒 08/31 大井10R 4着/15頭+0.7秒 08/13 大井8R 9着/10頭+2.8秒 07/20 大井10R 8着/14頭+0.0秒 07/01 大井5R 5着/14頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。

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

ソニックフォーカス

騎手吉井章（大井）

4.0倍

AI の勝率33%損益の分かれ目25%

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

ソニックフォーカス

吉井章（大井）

4.0倍

勝率 33%

›

○5

ルビーギャラクシー

笹川翼（大井）

3.9倍

勝率 19%

›

▲9

コンゴウ

藤田凌（大井）

9.1倍

勝率 12%

›

△10

サヴォイア

西啓太（大井）

6.0倍

勝率 10%

›

△4

ニューブリッジ

達城龍（大井）

9.0倍

勝率 7%

›

△8

キャットデイ

西優哉（大井）

12.6倍

勝率 5%

›

▽6

クライトゥナイト

中村尚（大井）

15.4倍

勝率 5%

›

×14

イオリ

杉山海（大井）

15.9倍

勝率 3%

›

×7

キミオウ

高橋昭（大井）

15.3倍

勝率 2%

›

▽12

アーメダバード

中山遥（浦和）

52.0倍

対象外勝率 2%

›

▽11

リックシーリン

木澤奨（大井）

48.2倍

対象外勝率 2%

›

×1

ポンペルモ

田中洸（大井）

40.0倍

対象外勝率 1%

›

×3

ベクトルマッハ

江里裕（大井）

55.8倍

対象外勝率 1%

›

×13

ハッピーメモリー

本村直（大井）

102.7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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