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1400m ダート1400m　発走 16:58

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スズノアリマール	笹川翼（大井）	推定—	B× A△勝率8% EV-88% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井3R 1着/8頭 04/27 大井5R 1着/10頭勝利 01/12 大井5R 3着/6頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。
2	ローズプリンセス	藤田凌（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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 -91% ※ 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	プレイバック	鷹見陸（大井）	推定—	B× A×勝率6% EV-89% 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5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/02 大井4R 3着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9秒 04/15 大井3R 8着/10頭+3.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10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 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 -90% ※ 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	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	推定—	B○ A×勝率6% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 7.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 -91% ※ 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	ヘイアンティアー	高橋昭（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-90% 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%／前走2着）
前5走 07/03 大井4R 2着/8頭+2.0秒 06/11 大井4R 4着/14頭 05/22 大井1R 9着/13頭 05/01 大井2R 7着/13頭+1.3秒 04/17 大井3R 6着/14頭+0.9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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 -91% ※ 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	ピルゴスアイトス	杉山海（大井）	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 07/03 大井4R 5着/8頭 06/12 大井2R 7着/11頭 05/22 大井10R 6着/8頭+0.0秒 05/01 大井9R 7着/7頭+2.6秒 04/17 大井5R 3着/9頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6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) -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 1.9% / 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	ミュウチャン逃げ	西啓太（大井）	推定—	B× A×勝率6% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/11 大井3R 4着/9頭 05/22 大井1R 5着/13頭+0.0秒 03/26 大井9R 7着/7頭+4.5秒 02/18 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/26 大井4R 1着/13頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 0.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -90% ※ 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	ニジイロピカール	谷内貫（大井）	推定—	B× A△勝率8% EV-84% 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／156日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井9R 7着/11頭+1.8秒 01/29 大井5R 1着/7頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 156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 0.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
9	ロンギングスター逃げ	達城龍（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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井1R 3着/10頭+0.4秒 04/17 大井5R 8着/9頭+2.5秒 12/03 大井4R 1着/14頭勝利 11/13 大井4R 2着/12頭+0.7秒 10/23 大井4R 6着/7頭+2.4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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.3% / 期待値 -85% ※ 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	エドノスターウッド逃げ	矢野貴（大井）	推定—	B◎ A×勝率15% EV-76% 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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/22 大井3R 6着/12頭 04/15 大井4R 1着/10頭勝利 03/09 大井4R 1着/8頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 83.9% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.4% / 期待値 -76% ※ 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	スリーバンカーズ自在	菅原涼（大井）	推定—	B× A×勝率7% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/11 大井4R 2着/14頭 01/30 大井4R 5着/9頭+1.9秒 01/15 大井3R 4着/8頭+0.5秒 12/30 大井4R 4着/11頭+2.3秒 12/05 大井6R 3着/15頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 -87% ※ 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	ハッチン逃げ	本田重（船橋）	推定—	B△ A○勝率12% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（64日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井4R 6着/13頭 05/01 大井2R 3着/13頭+0.1秒 04/17 大井6R 4着/12頭+1.6秒 03/12 大井5R 3着/12頭+0.7秒 11/10 大井4R 1着/11頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (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 2位 / 勝率 11.6% / 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。
13	ハルイチバン	安藤洋（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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 2.8% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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	カンタベリータイム追込	岡村健（船橋）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 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／前走2着）
前5走 07/02 大井4R 2着/13頭+3.0秒 06/11 大井4R 7着/14頭 01/29 大井5R 4着/7頭+0.4秒 01/15 大井2R 6着/6頭+1.7秒 12/30 大井3R 5着/7頭+2.8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 4.3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 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -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 13位 / 勝率 3.7% / 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。

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 ×

エドノスターウッド

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:×4レヴェルトディオ

—

EV —

▲A:▲13ハルイチバン

—

EV —

出走馬全14頭

◎A:×10

エドノスターウッド

矢野貴（大井）

—

›

○A:×4

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

—

›

▲A:▲13

ハルイチバン

安藤洋（大井）

—

›

△A:×2

ローズプリンセス

藤田凌（大井）

—

›

△A:△9

ロンギングスター

達城龍（大井）

—

›

△A:○12

ハッチン

本田重（船橋）

—

›

×A:△1

スズノアリマール

笹川翼（大井）

—

›

×A:×7

ミュウチャン

西啓太（大井）

—

›

×A:△8

ニジイロピカール

谷内貫（大井）

—

›

×A:×11

スリーバンカーズ

菅原涼（大井）

—

›

×A:×3

プレイバック

鷹見陸（大井）

—

›

×A:×5

ヘイアンティアー

高橋昭（大井）

—

›

×A:×14

カンタベリータイム

岡村健（船橋）

—

›

×A:×6

ピルゴスアイトス

杉山海（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。

▶ 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。

5R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:58

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スズノアリマール	笹川翼（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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井3R 1着/8頭 04/27 大井5R 1着/10頭勝利 01/12 大井5R 3着/6頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% ※ 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。
2	ローズプリンセス	藤田凌（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) × 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 4.7% ※ 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。
3	プレイバック	鷹見陸（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5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/02 大井4R 3着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9秒 04/15 大井3R 8着/10頭+3.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10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 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) -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。
4	レヴェルトディオ	和田譲（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) × 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 5.8% ※ 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。
5	ヘイアンティアー	高橋昭（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%／前走2着）
前5走 07/03 大井4R 2着/8頭+2.0秒 06/11 大井4R 4着/14頭 05/22 大井1R 9着/13頭 05/01 大井2R 7着/13頭+1.3秒 04/17 大井3R 6着/14頭+0.9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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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	ピルゴスアイトス	杉山海（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6走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井4R 5着/8頭 06/12 大井2R 7着/11頭 05/22 大井10R 6着/8頭+0.0秒 05/01 大井9R 7着/7頭+2.6秒 04/17 大井5R 3着/9頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% ※ 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	ミュウチャン逃げ	西啓太（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/11 大井3R 4着/9頭 05/22 大井1R 5着/13頭+0.0秒 03/26 大井9R 7着/7頭+4.5秒 02/18 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/26 大井4R 1着/13頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 6.2% ※ 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	ニジイロピカール	谷内貫（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50%と好調／156日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井9R 7着/11頭+1.8秒 01/29 大井5R 1着/7頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 156日休養明け × 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 8.3% ※ 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。
9	ロンギングスター逃げ	達城龍（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井1R 3着/10頭+0.4秒 04/17 大井5R 8着/9頭+2.5秒 12/03 大井4R 1着/14頭勝利 11/13 大井4R 2着/12頭+0.7秒 10/23 大井4R 6着/7頭+2.4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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.3% ※ 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。
10	エドノスターウッド逃げ	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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/22 大井3R 6着/12頭 04/15 大井4R 1着/10頭勝利 03/09 大井4R 1着/8頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% ※ 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。
11	スリーバンカーズ自在	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5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/11 大井4R 2着/14頭 01/30 大井4R 5着/9頭+1.9秒 01/15 大井3R 4着/8頭+0.5秒 12/30 大井4R 4着/11頭+2.3秒 12/05 大井6R 3着/15頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 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。
12	ハッチン逃げ	本田重（船橋）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（64日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井4R 6着/13頭 05/01 大井2R 3着/13頭+0.1秒 04/17 大井6R 4着/12頭+1.6秒 03/12 大井5R 3着/12頭+0.7秒 11/10 大井4R 1着/11頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 11.6% ※ 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	ハルイチバン	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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 大井5R 1着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25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 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。
14	カンタベリータイム追込	岡村健（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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井4R 2着/13頭+3.0秒 06/11 大井4R 7着/14頭 01/29 大井5R 4着/7頭+0.4秒 01/15 大井2R 6着/6頭+1.7秒 12/30 大井3R 5着/7頭+2.8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 4.3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 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エドノスターウッド

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ハッチン

—

EV —

▲13ハルイチバン

—

EV —

出走馬全14頭

×10

エドノスターウッド

矢野貴（大井）

—

›

○12

ハッチン

本田重（船橋）

—

›

▲13

ハルイチバン

安藤洋（大井）

—

›

△8

ニジイロピカール

谷内貫（大井）

—

›

△9

ロンギングスター

達城龍（大井）

—

›

△1

スズノアリマール

笹川翼（大井）

—

›

×11

スリーバンカーズ

菅原涼（大井）

—

›

×7

ミュウチャン

西啓太（大井）

—

›

×4

レヴェルトディオ

和田譲（大井）

—

›

×3

プレイバック

鷹見陸（大井）

—

›

×2

ローズプリンセス

藤田凌（大井）

—

›

×5

ヘイアンティアー

高橋昭（大井）

—

›

×14

カンタベリータイム

岡村健（船橋）

—

›

×6

ピルゴスアイトス

杉山海（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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。