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。

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）	推定—	B△ A▲勝率9% EV-82% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 期待値 -82% ※ 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）	推定—	B× A×勝率2% EV-96% 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 15位 / 勝率 2.1% / 期待値 -96% ※ 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1.0	B△ A△勝率8% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 100.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -92% ※ 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）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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% × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.4% / 期待値 -93% ※ 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）	推定—	B× A×勝率3% EV-94% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 2.6% / 期待値 -95% ※ 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）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 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 16位 / 勝率 2.0% / 期待値 -96% ※ 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）	推定—	B× A×勝率8% EV-85% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 期待値 -86% ※ 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）	推定—	B× A×勝率3% EV-92% 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 10位 / 勝率 3.5% / 期待値 -93% ※ 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）	推定—	B△ A△勝率8% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -82% ※ 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）	推定—	B× A×勝率3% EV-94% 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 2.9% / 期待値 -94% ※ 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）	推定—	B× A×勝率6% EV-88% 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／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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -89% ※ 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8.8	B▲ A○勝率11% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 11.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -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。
13	コブラツイスト	藤本現（大井）	推定—	B○ A△勝率9% EV-84% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -84% ※ 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）	推定—	B× A×勝率5% EV-91% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 期待値 -92% ※ 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）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 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 13位 / 勝率 2.8% / 期待値 -94% ※ 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	矢野貴（大井）	推定—	B◎ A×勝率16% EV-72% 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50%と好調／119日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 81.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.3% / 期待値 -72% ※ 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Aモデル ×

ピーキーグレイス

騎手矢野貴（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

○A:△13コブラツイスト

—

EV —

▲A:○12ウィルイルミ

8.8倍

EV -81%

出走馬全16頭

◎A:×16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

—

›

○A:△13

コブラツイスト

藤本現（大井）

—

›

▲A:○12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

8.8倍

-81%

›

△A:▲1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

—

›

△A:△9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

—

›

△A:△3

エマーユ

藤田凌（大井）

1.0倍

-98%

›

×A:×7

カクヒメ

吉井章（大井）

—

›

×A:×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

—

›

×A:×4

ケテンビート

江里裕（大井）

—

›

×A:×11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

—

›

×A:×14

モカットモネ

達城龍（大井）

—

›

×A:×2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

—

›

×A:×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

—

›

×A:×8

ザレインソング

木澤奨（大井）

—

›

×A:×10

アークルージエ

谷内貫（大井）

—

›

×A:×15

アメジストハート

高橋優（大井）

—

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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）	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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% ※ 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。
2	ウィルプレイス	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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% ※ 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。
3	エマーユ	藤田凌（大井）	実1.0	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
4	ケテンビート	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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	ラブリーファンク	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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
7	カクヒメ先行	吉井章（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
8	ザレインソング	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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% ※ 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。
9	プルミエミッキー	田中洸（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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% ※ 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	アークルージエ	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) -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。
11	ドレヴィーナス	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／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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% ※ 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。
12	ウィルイルミ	本田重（船橋）	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
13	コブラツイスト	藤本現（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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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。
14	モカットモネ	達城龍（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8.5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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
15	アメジストハート	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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
16	ピーキーグレイス	矢野貴（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50%と好調／119日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ピーキーグレイス

騎手矢野貴（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

○12ウィルイルミ

8.8倍

EV -2%

▲1リコーブルーアイ

—

EV —

出走馬全16頭

×16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

—

›

○12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

8.8倍

-2%

›

▲1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

—

›

△13

コブラツイスト

藤本現（大井）

—

›

△9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

—

›

△3

エマーユ

藤田凌（大井）

1.0倍

-91%

›

×7

カクヒメ

吉井章（大井）

—

›

×11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

—

›

×14

モカットモネ

達城龍（大井）

—

›

×8

ザレインソング

木澤奨（大井）

—

›

×4

ケテンビート

江里裕（大井）

—

›

×10

アークルージエ

谷内貫（大井）

—

›

×15

アメジストハート

高橋優（大井）

—

›

×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

—

›

×2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

—

›

×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

—

›

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