大井 5R 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。

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローゼンブルーム差し	西啓太（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井5R 8着/13頭 05/21 大井3R 5着/16頭+0.0秒 04/28 大井5R 4着/14頭+2.0秒 04/15 大井5R 5着/14頭+0.9秒 03/25 大井2R 9着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。
2	タイセイディエティ差し	千田洋（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11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 06/11 大井5R 7着/14頭 05/21 大井3R 2着/16頭 04/15 大井5R 8着/14頭+1.3秒 03/25 大井3R 4着/14頭+1.4秒 03/10 大井5R 4着/14頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 11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 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
3	トーキングザゴッド	笹川翼（大井）	推定—	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/08 大井5R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% ※ 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	ケテンビート自在	江里裕（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/10 大井5R 3着/13頭+4.0秒 05/21 大井3R 13着/16頭 04/28 大井5R 3着/14頭+0.6秒 04/15 大井5R 12着/14頭+2.6秒 03/25 大井3R 12着/14頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	ストレートビーム逃げ	櫻井光（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/11 大井5R 12着/14頭 03/13 大井7R 9着/10頭+2.7秒 02/20 大井4R 8着/10頭+2.3秒 01/13 大井6R 1着/13頭勝利 12/25 大井6R 5着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	ウィルプレイス先行	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/11 大井3R 8着/9頭 05/22 大井4R 14着/16頭 05/01 大井2R 9着/13頭+2.0秒 04/17 大井3R 14着/14頭+3.5秒 03/26 大井6R 8着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% ※ 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	シーフレッシュ逃げ	達城龍（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/11 大井5R 13着/14頭 05/22 大井2R 11着/15頭+2.0秒 04/30 大井3R 9着/10頭+5.2秒 04/13 大井6R 1着/10頭勝利 03/23 大井5R 4着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0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 4走で勝率 25% ▽ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% ※ 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	アメジストハート追込	高橋優（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 06/11 大井3R 9着/9頭 05/22 大井4R 15着/16頭 05/01 大井2R 12着/13頭+2.9秒 04/17 大井3R 13着/14頭+2.8秒 03/13 大井7R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	サマニデンカ逃げ	木澤奨（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井5R 14着/14頭 03/26 大井6R 11着/13頭+3.8秒 02/17 大井4R 1着/12頭勝利 12/25 大井6R 3着/10頭+0.7秒 12/01 大井5R 5着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% ※ 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	ドレヴィーナス先行	安藤洋（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 大井5R 10着/14頭 05/20 大井5R 1着/11頭 10/21 大井4R 5着/10頭+2.1秒 10/07 大井4R 7着/9頭+1.7秒 09/19 大井6R 4着/8頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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。
11	スウィートボム	吉井章（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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 06/11 大井5R 6着/14頭 05/22 大井2R 5着/15頭 04/27 大井6R 1着/14頭勝利 11/10 大井4R 3着/11頭+0.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	フラワーキングエス追込	中村尚（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 06/11 大井4R 11着/14頭 05/22 大井3R 12着/12頭+4.0秒 05/01 大井2R 13着/13頭+4.3秒 04/17 大井3R 12着/14頭+2.2秒 03/13 大井2R 9着/9頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
13	ザレインソング自在	杉山海（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/11 大井5R 8着/14頭 05/22 大井2R 10着/15頭 04/17 大井2R 11着/11頭+4.4秒 03/26 大井6R 10着/13頭+2.9秒 02/20 大井5R 12着/13頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% ※ 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。
14	ゴールデンルチル自在	西優哉（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/10 大井5R 10着/13頭 05/22 大井2R 14着/15頭+0.0秒 04/14 大井3R 2着/11頭+2.2秒 03/24 大井6R 12着/14頭+3.1秒 12/29 大井3R 12着/12頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
15	アークルージエ先行	谷内貫（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10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 06/11 大井5R 11着/14頭 05/22 大井2R 4着/15頭 04/30 大井4R 5着/11頭+0.5秒 04/15 大井5R 3着/14頭+0.6秒 03/25 大井3R 5着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 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 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 11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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% ※ 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。
16	タケゾウ自在	藤田凌（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9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8.7着と低調）
前5走 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0秒 04/30 大井3R 3着/10頭+1.8秒 04/15 大井4R 2着/10頭+0.7秒 03/25 大井3R 8着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 9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 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

トーキングザゴッド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲11スウィートボム

—

EV —

▲10ドレヴィーナス

—

EV —

▲1ローゼンブルーム

—

EV —

▲4ケテンビート

—

EV —

出走馬AI評価順・全16頭

×3

トーキングザゴッド

笹川翼（大井）

—

›

▲11

スウィートボム

吉井章（大井）

—

›

▲10

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

—

›

▲1

ローゼンブルーム

西啓太（大井）

—

›

▲4

ケテンビート

江里裕（大井）

—

›

△2

タイセイディエティ

千田洋（大井）

—

›

△6

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

—

›

△9

サマニデンカ

木澤奨（大井）

—

›

×5

ストレートビーム

櫻井光（川崎）

—

›

×16

タケゾウ

藤田凌（大井）

—

›

×13

ザレインソング

杉山海（大井）

—

›

×7

シーフレッシュ

達城龍（大井）

—

›

×15

アークルージエ

谷内貫（大井）

—

›

×8

アメジストハート

高橋優（大井）

—

›

×14

ゴールデンルチル

西優哉（大井）

—

›

×12

フラワーキングエス

中村尚（大井）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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