大井 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:58

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リコーブルーアイ先行	澤田龍（船橋）	実20.8	B△ A▽勝率2% EV-48% 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0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0秒 02/19 大井5R 5着/14頭+1.9秒 10/21 大井3R 2着/13頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 1.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 -49% ※ 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	ウィルプレイス	佐野遥（川崎）	実25.2	B× A×勝率1% EV-80% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 11着/16頭 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
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 -80% ※ 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	エマーユ	藤田凌（大井）	実9.3	B▲ A△勝率7% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.3% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.0% / 期待値 -35% ※ 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	江里裕（大井）	実9.6	B× A△勝率5% EV-55% 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11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 07/02 大井5R 7着/16頭 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
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -55% ※ 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	カンノンピョンタ差し	町田直（川崎）	実14.1	B× A×勝率2% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭 04/14 大井2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 大井6R 5着/14頭+1.9秒 03/11 大井3R 10着/12頭+2.5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 3.7着 × 当競馬場適性 14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% ○ 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 0.7% (オッズ暗示: 7.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 -69% ※ 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	ラブリーファンク	西優哉（大井）	実70.7	B× A×勝率0% EV-68% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6着/14頭 05/22 大井2R 7着/15頭 04/30 大井4R 4着/11頭+0.2秒 04/15 大井5R 11着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15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 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.4% / 期待値 -68% ※ 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	カクヒメ先行	吉井章（大井）	実7.3	B△ A▲勝率11% EV-18% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 02/20 大井1R 3着/14頭+1.6秒 01/14 大井5R 3着/11頭+2.3秒 12/26 大井1R 4着/12頭+1.4秒 12/01 大井4R 2着/10頭+0.4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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -18% ※ 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	ザレインソング	木澤奨（大井）	実13.6	B× A×勝率3% EV-62% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 8着/16頭 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
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 8.7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% △ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -63% ※ 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	プルミエミッキー	田中洸（大井）	実12.6	B× A△勝率5% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/10 大井5R 4着/13頭 05/22 大井2R 9着/15頭 04/27 大井3R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.7% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 期待値 -31% ※ 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	アークルージエ	谷内貫（大井）	実20.8	B× A×勝率2% EV-67% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 9着/16頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 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 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 期待値 -67% ※ 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	ドレヴィーナス	安藤洋（大井）	実18.1	B× A×勝率2% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 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
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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 -59% ※ 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	ウィルイルミ	本田重（船橋）	実21.4	B△ A×勝率2% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井4R 6着/13頭+3.0秒 05/18 大井2R 1着/14頭勝利 04/13 大井4R 4着/10頭+2.2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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 期待値 -61% ※ 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	コブラツイスト	藤本現（大井）	実4.9	B○ A○勝率25% EV+23% 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）
前5走 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.3% / 期待値 +24% ※ 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	モカットモネ	達城龍（大井）	実37.2	B× A×勝率1% EV-65% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -66% ※ 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	アメジストハート	高橋優（大井）	実117.8	B× A▽勝率0% EV-49% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井5R 15着/16頭 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
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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 15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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.4% / 期待値 -50% ※ 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	ピーキーグレイス推奨	矢野貴（大井）	実5.2	B🌟◎ A🌟◎勝率31% EV+59% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率85% × オッズ5.2倍で期待値+339%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調／騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +339% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 84.5% (オッズ暗示: 19.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.7% / 期待値 +59% ※ 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

A推奨B推奨Aモデル ◎

ピーキーグレイス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

5.2倍

AI期待値

+339%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13コブラツイスト

4.9倍

EV -54%

▲A:△3エマーユ

9.3倍

EV -87%

出走馬全16頭

◎A:◎16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

5.2倍

+339%

›

○A:○13

コブラツイスト

藤本現（大井）

4.9倍

-54%

›

▲A:△3

エマーユ

藤田凌（大井）

9.3倍

-87%

›

△A:▽1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

20.8倍

-72%

›

△A:×12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

21.4倍

-71%

›

△A:▲7

カクヒメ

吉井章（大井）

7.3倍

-94%

›

×A:△9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

12.6倍

-91%

›

×A:×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

14.1倍

-89%

›

×A:△4

ケテンビート

江里裕（大井）

9.6倍

-99%

›

×A:×11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

18.1倍

-99%

›

×A:×14

モカットモネ

達城龍（大井）

37.2倍

-98%

›

×A:×8

ザレインソング

木澤奨（大井）

13.6倍

-99%

›

×A:×10

アークルージエ

谷内貫（大井）

20.8倍

-99%

›

×A:×2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

25.2倍

-99%

›

×A:×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

70.7倍

-99%

›

×A:▽15

アメジストハート

高橋優（大井）

117.8倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 16 ピーキーグレイス実5.2倍期待値 +340%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ピーキーグレイス実5.2倍期待値 +340%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:58

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リコーブルーアイ先行	澤田龍（船橋）	実20.8	▽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0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井5R 7着/12頭+1.7秒 03/11 大井4R 2着/14頭+1.0秒 02/19 大井5R 5着/14頭+1.9秒 10/21 大井3R 2着/13頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ウィルプレイス	佐野遥（川崎）	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/02 大井5R 11着/16頭 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
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	エマーユ	藤田凌（大井）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/20 大井4R 1着/14頭 04/27 大井3R 2着/11頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	江里裕（大井）	実9.6	△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11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 07/02 大井5R 7着/16頭 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
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11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) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
5	カンノンピョンタ差し	町田直（川崎）	実14.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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 07/02 大井4R 5着/13頭 06/10 大井4R 4着/14頭 04/14 大井2R 2着/12頭+1.6秒 03/24 大井6R 5着/14頭+1.9秒 03/11 大井3R 10着/12頭+2.5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 3.7着 × 当競馬場適性 14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% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	ラブリーファンク	西優哉（大井）	実70.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15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8.3着と低調）
前5走 07/02 大井4R 12着/13頭 06/11 大井4R 6着/14頭 05/22 大井2R 7着/15頭 04/30 大井4R 4着/11頭+0.2秒 04/15 大井5R 11着/14頭+2.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 15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 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	カクヒメ先行	吉井章（大井）	実7.3	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 02/20 大井1R 3着/14頭+1.6秒 01/14 大井5R 3着/11頭+2.3秒 12/26 大井1R 4着/12頭+1.4秒 12/01 大井4R 2着/10頭+0.4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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	ザレインソング	木澤奨（大井）	実13.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 8着/16頭 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
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 8.7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% △ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
9	プルミエミッキー	田中洸（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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/10 大井5R 4着/13頭 05/22 大井2R 9着/15頭 04/27 大井3R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (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。
10	アークルージエ	谷内貫（大井）	実20.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/02 大井5R 9着/16頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 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 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
11	ドレヴィーナス	安藤洋（大井）	実18.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井5R 13着/16頭+0.0秒 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
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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ウィルイルミ	本田重（船橋）	実21.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井4R 6着/13頭+3.0秒 05/18 大井2R 1着/14頭勝利 04/13 大井4R 4着/10頭+2.2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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
13	コブラツイスト	藤本現（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/01 大井3R 2着/11頭 06/09 大井2R 2着/13頭 ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
14	モカットモネ	達城龍（大井）	実37.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 03/12 大井3R 7着/9頭+2.1秒 02/20 大井2R 10着/12頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	アメジストハート	高橋優（大井）	実117.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 07/02 大井5R 15着/16頭 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
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 13.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 15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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
16	ピーキーグレイス推奨	矢野貴（大井）	実5.2	🌟◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（直近3走勝率50%と絶好調／騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 03/26 大井5R 4着/12頭+0.7秒 02/16 大井3R 1着/11頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

A推奨B推奨

ピーキーグレイス

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

5.2倍

AI期待値

+59%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13コブラツイスト

4.9倍

EV +23%

▲7カクヒメ

7.3倍

EV -18%

出走馬全16頭

◎16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

5.2倍

+59%

›

○13

コブラツイスト

藤本現（大井）

4.9倍

+23%

›

▲7

カクヒメ

吉井章（大井）

7.3倍

-18%

›

△3

エマーユ

藤田凌（大井）

9.3倍

-34%

›

△9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

12.6倍

-30%

›

△4

ケテンビート

江里裕（大井）

9.6倍

-55%

›

×8

ザレインソング

木澤奨（大井）

13.6倍

-62%

›

▽1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

20.8倍

-48%

›

×11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

18.1倍

-58%

›

×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

14.1倍

-68%

›

×12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

21.4倍

-60%

›

×10

アークルージエ

谷内貫（大井）

20.8倍

-67%

›

×14

モカットモネ

達城龍（大井）

37.2倍

-65%

›

×2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

25.2倍

-80%

›

×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

70.7倍

-68%

›

▽15

アメジストハート

高橋優（大井）

117.8倍

-49%

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 16 ピーキーグレイス実5.2倍期待値 +59%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ピーキーグレイス実5.2倍期待値 +59%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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