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1400m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グリーズマン	吉井章（大井）	実26.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（342日ぶりの実戦）
前5走 11/20 川崎10R 4着/12頭+0.4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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 342日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ミクニサンシャイン逃げ	笹川翼（大井）	実1.7	◎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5走で勝率80%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/24 大井10R 1着/14頭勝利 06/08 大井6R 1着/9頭 04/15 大井6R 1着/10頭勝利 03/12 大井10R 1着/16頭勝利 01/15 大井4R 3着/14頭+0.2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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 96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 49.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
3	ドライブミーホーム自在	張田昂（船橋）	実36.0	×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）
前5走 10/08 大井10R 6着/15頭+1.3秒 09/17 大井10R 3着/13頭+0.9秒 09/04 大井8R 3着/6頭+1.0秒 08/16 大井6R 8着/13頭+1.6秒 07/24 大井10R 9着/14頭+1.7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 4.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	ドレインザスワンプ逃げ	西優哉（大井）	実24.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/08 大井10R 11着/15頭+1.9秒 09/02 大井10R 1着/13頭勝利 08/14 大井8R 6着/16頭+1.2秒 07/03 大井7R 3着/9頭 06/12 大井2R 4着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	コーゲンシルバー差し	中村尚（大井）	実58.1	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 大井7R 1着/8頭勝利 08/16 大井6R 4着/13頭+0.5秒 07/24 大井9R 2着/12頭+0.6秒 07/01 大井6R 3着/10頭 05/21 大井5R 5着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 13% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	ユイノコミチ先行	東原悠（大井）	実152.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 09/17 大井10R 13着/13頭+4.5秒 09/01 大井11R 11着/15頭+1.5秒 08/12 大井10R 13着/14頭+4.8秒 07/23 大井12R 10着/12頭+3.3秒 07/03 大井12R 13着/13頭+3.0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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
7	コパノトーマス	本田重（船橋）	実19.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ブラックタロー	矢野貴（大井）	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/09 大井8R 2着/3頭 09/18 大井12R 2着/10頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (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。
9	ヨゾラノムコウニ先行	江里裕（大井）	実67.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13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8.3着と低調）
前5走 06/09 大井10R 5着/13頭+1.0秒 05/21 大井12R 9着/14頭 04/29 大井12R 11着/16頭+2.8秒 04/14 大井10R 7着/9頭+1.9秒 03/25 大井12R 13着/13頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	サヨノホーチュラス先行	西啓太（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6走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井11R 7着/16頭+0.0秒 06/10 大井10R 3着/14頭+3.0秒 05/01 大井4R 1着/8頭勝利 04/17 大井6R 2着/12頭+0.9秒 03/26 大井6R 1着/13頭勝利
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 6走で勝率 50% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (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。
11	レゲエビーチ逃げ	安藤洋（大井）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/05 大井12R 1着/14頭勝利 11/12 大井8R 1着/14頭勝利 10/21 大井9R 1着/10頭勝利 10/08 大井12R 5着/16頭+0.8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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 327日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

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

ミクニサンシャイン

騎手笹川翼（大井）

1.7倍

AI の勝率50%損益の分かれ目59%

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11頭

◎2

ミクニサンシャイン

笹川翼（大井）

1.7倍

勝率 50%

›

○11

レゲエビーチ

安藤洋（大井）

5.3倍

勝率 22%

›

▲8

ブラックタロー

矢野貴（大井）

7.0倍

勝率 13%

›

△10

サヨノホーチュラス

西啓太（大井）

7.1倍

勝率 6%

›

△7

コパノトーマス

本田重（船橋）

19.2倍

勝率 3%

›

△1

グリーズマン

吉井章（大井）

26.6倍

勝率 3%

›

×4

ドレインザスワンプ

西優哉（大井）

24.1倍

勝率 2%

›

▽5

コーゲンシルバー

中村尚（大井）

58.1倍

対象外勝率 1%

›

×3

ドライブミーホーム

張田昂（船橋）

36.0倍

対象外勝率 1%

›

×9

ヨゾラノムコウニ

江里裕（大井）

67.5倍

対象外勝率 0%

›

×6

ユイノコミチ

東原悠（大井）

152.5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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