大井 6R 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。

6R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンゲーヴィーナス自在	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27走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 06/11 大井6R 9着/9頭+0.0秒 05/20 大井6R 5着/12頭 04/29 大井3R 5着/13頭+1.4秒 04/16 大井4R 5着/11頭+1.7秒 03/23 大井6R 1着/12頭勝利
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 6.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) △ 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) -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。
2	エムティキング先行	吉井章（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6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 1着/12頭勝利 04/27 大井8R 4着/14頭+1.3秒 04/13 大井12R 5着/14頭+0.5秒 03/23 大井9R 3着/13頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
3	ビーチユーミング差し	山林信（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3秒 04/14 大井4R 8着/12頭+1.1秒 03/24 大井7R 6着/11頭+1.3秒 02/18 大井5R 4着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	コロラドフォンテン差し	杉山海（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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0秒 04/29 大井3R 8着/13頭+1.4秒 04/14 大井4R 5着/12頭+1.0秒 12/05 大井8R 5着/13頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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 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 5.0% ※ 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	ハカイシン逃げ	安藤洋（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9秒 04/28 大井6R 6着/10頭+1.4秒 04/14 大井4R 3着/12頭+0.6秒 03/23 大井8R 2着/12頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% ※ 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。
6	ディサイデッド差し	菅原涼（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26走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井6R 6着/10頭+1.0秒 05/19 大井9R 7着/11頭+2.4秒 04/27 大井10R 4着/15頭+1.0秒 04/14 大井4R 4着/12頭+0.7秒 03/24 大井7R 7着/11頭+2.0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 5.7着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -91% (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。
7	ラピード差し	和田譲（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8.0着と低調／266日ぶりの実戦）
前5走 10/09 大井8R 11着/11頭+3.5秒 09/16 大井8R 3着/12頭+0.4秒 09/03 大井8R 10着/11頭+3.8秒 08/12 大井6R 7着/13頭+2.1秒 03/27 大井7R 3着/9頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 266日休養明け × 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 5.7% ※ 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。
8	ノビシロ差し	東原悠（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/09 大井4R 3着/10頭 05/19 大井4R 3着/9頭+0.6秒 04/28 大井7R 9着/14頭+2.2秒 04/14 大井6R 6着/10頭+0.8秒 03/23 大井12R 2着/13頭+0.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 41走で勝率 15% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% ※ 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。
9	クリプトス自在	西優哉（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井4R 9着/14頭+1.7秒 12/29 大井5R 11着/14頭+2.9秒 12/04 大井3R 8着/14頭+2.1秒 11/12 大井4R 5着/13頭+0.9秒 10/22 大井5R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3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% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% ※ 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。
10	ポルトディタリー逃げ	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井5R 7着/11頭 05/18 大井6R 1着/14頭勝利 04/27 大井8R 6着/14頭+1.5秒 04/16 大井2R 1着/11頭勝利 03/26 大井2R 5着/13頭+1.2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 42走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 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	エロース逃げ	西啓太（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（265日ぶりの実戦）
前5走 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒 08/15 大井5R 2着/12頭+0.3秒 06/12 大井5R 1着/12頭勝利 05/01 大井6R 2着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 265日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% ※ 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。
12	ベンハー逃げ	藤本現（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（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/17 大井6R 1着/12頭勝利 01/29 大井1R 1着/12頭勝利 01/16 大井1R 6着/14頭+0.9秒 12/29 大井5R 4着/14頭+1.8秒 09/19 大井8R 5着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 135日休養明け × 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 12.9% ※ 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	ワールドフォンテン逃げ	中村尚（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19走で勝率32%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒 04/27 大井7R 1着/11頭勝利 04/16 大井1R 2着/14頭+0.4秒 03/24 大井1R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ ローテーション 23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 5.2% ※ 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。
14	ラストフロンティア自在	木澤奨（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39走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 06/09 大井5R 6着/11頭+0.0秒 05/20 大井8R 6着/11頭 04/29 大井4R 6着/12頭+1.7秒 04/14 大井5R 7着/14頭+2.4秒 03/24 大井8R 4着/12頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 23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 3.9% ※ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベンハー

騎手藤本現（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

▲2エムティキング

—

EV —

▲11エロース

—

EV —

▲5ハカイシン

—

EV —

▲8ノビシロ

—

EV —

出走馬AI評価順・全14頭

×12

ベンハー

藤本現（大井）

—

›

▲2

エムティキング

吉井章（大井）

—

›

▲11

エロース

西啓太（大井）

—

›

▲5

ハカイシン

安藤洋（大井）

—

›

▲8

ノビシロ

東原悠（大井）

—

›

△3

ビーチユーミング

山林信（川崎）

—

›

△10

ポルトディタリー

達城龍（大井）

—

›

△9

クリプトス

西優哉（大井）

—

›

×7

ラピード

和田譲（大井）

—

›

×13

ワールドフォンテン

中村尚（大井）

—

›

×4

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

—

›

×6

ディサイデッド

菅原涼（大井）

—

›

×14

ラストフロンティア

木澤奨（大井）

—

›

×1

モンゲーヴィーナス

藤田凌（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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