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1600m 発走 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウータンビート先行	ゴンサ（船橋）	実27.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/09 大井7R 6着/10頭+1.1秒 09/16 大井9R 2着/10頭+0.0秒 09/04 大井7R 8着/8頭+1.7秒 04/27 大井12R 12着/12頭+4.0秒 03/27 大井8R 2着/11頭+0.2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 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	マイネルイージス差し	江里裕（大井）	実76.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/03 大井12R 4着/10頭+0.1秒 08/13 大井7R 6着/8頭+1.1秒 07/24 大井9R 10着/12頭+3.0秒 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% × 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 0.7% (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。
3	クアッズ逃げ	石川駿（大井）	実44.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/18 大井8R 7着/10頭+2.3秒 09/03 大井12R 2着/10頭+0.0秒 08/16 大井6R 7着/13頭+0.9秒 07/24 大井10R 10着/14頭+1.9秒 07/01 大井6R 2着/10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 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
4	エターナルヴァウ追込	安藤洋（大井）	実49.9	▽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8.7着と低調）
前5走 09/18 大井10R 10着/11頭+3.0秒 03/25 大井12R 5着/13頭+1.2秒 03/10 大井12R 11着/16頭+1.2秒 02/18 大井10R 4着/11頭+0.9秒 12/31 大井9R 2着/12頭+0.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5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) +29%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ユウユウスターリー逃げ	西優哉（大井）	実91.4	▽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5走 10/09 大井7R 8着/10頭+1.7秒 09/16 大井6R 1着/11頭勝利 09/01 大井9R 10着/14頭+2.6秒 08/12 大井6R 12着/12頭+3.2秒 07/21 大井8R 3着/11頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 83走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 37走で勝率 19% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ネフェルトゥム先行	鷹見陸（大井）	実119.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 10/09 大井10R 12着/13頭+2.4秒 04/16 大井8R 11着/12頭+3.6秒 03/13 大井9R 14着/14頭+3.4秒 01/30 大井8R 10着/13頭+2.3秒 12/31 大井8R 11着/14頭+2.4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 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) 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。
7	ナイトウォーリア差し	西啓太（大井）	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 10/08 大井8R 2着/8頭+0.0秒 09/16 大井6R 3着/11頭+0.2秒 09/03 大井12R 5着/10頭+0.2秒 08/12 大井6R 3着/12頭+0.2秒 07/21 大井9R 4着/12頭+1.3秒
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 3.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (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。
8	ユーヒナタ差し	木澤奨（大井）	実38.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場48走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井9R 5着/10頭+0.6秒 09/04 大井7R 4着/8頭+0.5秒 08/16 大井6R 5着/13頭+0.5秒 07/24 大井9R 7着/12頭+1.7秒 07/02 大井10R 6着/12頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 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。
9	ウエストリーダー逃げ	野畑凌（川崎）	実9.9	△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13走で勝率54%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/16 大井6R 6着/11頭+1.9秒 08/17 大井8R 1着/13頭勝利 07/22 大井6R 1着/14頭勝利 01/30 大井5R 12着/13頭+3.0秒 10/08 大井10R 4着/12頭+1.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 54% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
10	イフウドウドウ差し	藤田凌（大井）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 10/09 大井7R 2着/10頭+0.1秒 09/18 大井8R 3着/10頭+0.7秒 08/14 大井6R 3着/11頭+0.4秒 07/21 大井8R 2着/11頭+0.0秒 04/29 大井8R 4着/13頭+0.9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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
11	リケアミネオラ先行	千田洋（大井）	実110.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/18 大井8R 5着/10頭+2.0秒 09/03 大井12R 3着/10頭+0.1秒 08/14 大井6R 5着/11頭+1.0秒 07/22 大井8R 5着/11頭+1.6秒 07/02 大井12R 3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 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	ヴァルチャースター自在	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（当競馬場8走で勝率75%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／同馬場状態で勝率83%）
前5走 10/09 大井7R 3着/10頭+0.2秒 09/18 大井12R 4着/10頭+0.7秒 09/01 大井10R 1着/11頭勝利 04/14 大井8R 1着/10頭勝利 03/25 大井4R 1着/12頭勝利
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 8走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 83% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (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。
13	アドマイヤエアル差し	矢野貴（大井）	実2.5	◎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8走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 10/08 大井8R 1着/8頭勝利 12/31 大井11R 5着/13頭+0.2秒 12/01 大井8R 1着/14頭勝利 11/10 大井8R 3着/11頭+1.3秒 06/13 大井10R 8着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.8% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	サンピアノソナタ先行	杉山海（大井）	実64.4	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/09 大井7R 4着/10頭+1.0秒 09/18 大井10R 11着/11頭+3.1秒 09/02 大井10R 10着/13頭+1.9秒 08/16 大井7R 9着/11頭+1.9秒 07/23 大井9R 5着/9頭+0.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。

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

アドマイヤエアル

騎手矢野貴（大井）

2.5倍

AI の勝率37%損益の分かれ目40%

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

◎13

アドマイヤエアル

矢野貴（大井）

2.5倍

勝率 37%

›

○12

ヴァルチャースター

笹川翼（大井）

3.9倍

勝率 18%

›

▲10

イフウドウドウ

藤田凌（大井）

5.0倍

勝率 12%

›

△7

ナイトウォーリア

西啓太（大井）

6.9倍

勝率 8%

›

△9

ウエストリーダー

野畑凌（川崎）

9.9倍

勝率 7%

›

△1

ウータンビート

ゴンサ（船橋）

27.3倍

勝率 5%

›

▽3

クアッズ

石川駿（大井）

44.3倍

対象外勝率 4%

›

▽4

エターナルヴァウ

安藤洋（大井）

49.9倍

対象外勝率 3%

›

▽8

ユーヒナタ

木澤奨（大井）

38.7倍

対象外勝率 2%

›

▽14

サンピアノソナタ

杉山海（大井）

64.4倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ユウユウスターリー

西優哉（大井）

91.4倍

対象外勝率 1%

›

▽2

マイネルイージス

江里裕（大井）

76.4倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ネフェルトゥム

鷹見陸（大井）

119.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

リケアミネオラ

千田洋（大井）

110.5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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