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。

モデル

6R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンプウエース	菅原涼（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15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 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0秒 04/17 大井6R 10着/12頭+2.6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 15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 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 13位 / 勝率 3.2% / 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。
2	サマニデンカ逃げ	木澤奨（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走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 4着/16頭 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
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 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 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 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 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 -88% ※ 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	マジックエレガンス	和田譲（大井）	推定—	B◎ A×勝率20% EV-67% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ― ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 72.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.1% / 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。
4	マインゴールド	岡村健（船橋）	推定—	B× A×勝率4% EV-90% 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／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8秒 01/13 大井5R 12着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -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 4.5% / 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	シュヴァルニブロン差し	西啓太（大井）	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（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/12 大井3R 10着/12頭 05/22 大井4R 11着/16頭 05/01 大井9R 6着/7頭+2.3秒 04/17 大井6R 7着/12頭+2.4秒 03/27 大井2R 8着/12頭+2.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 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。
6	タイセイディエティ	千田洋（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（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.5% / 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。
7	ブイスリー先行	吉井章（大井）	推定—	B△ A×勝率5% EV-92% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5秒 03/12 大井5R 7着/12頭+2.6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 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 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。
8	オテモヤン	笹川翼（大井）	推定—	B○ A○勝率14% EV-77% 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／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/03 大井5R 4着/11頭 06/09 大井2R 1着/13頭 ― ― ―
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 28% (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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.4% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -78% ※ 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	ボビー先行	藤本現（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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6秒 04/06 川崎5R 4着/10頭+1.7秒 03/30 船橋1R 5着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
10	ストレートビーム自在	櫻井光（川崎）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 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 5着/16頭 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
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 8.7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% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 8位 / 勝率 5.2% / 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。
11	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	推定—	B△ A△勝率6% EV-87% 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 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11頭+1.9秒 01/12 大井4R 4着/6頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) AI 予想勝率 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -88% ※ 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	オレンジマン	中山遥（浦和）	推定—	B× A▲勝率9% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4秒 04/17 大井6R 3着/12頭+1.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 0.2% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -81% ※ 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	サヴォア	佐野遥（川崎）	推定—	B× A×勝率3% 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 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井2R 10着/12頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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 2.7% / 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。
14	スクラッチクラッチ差し	高橋優（大井）	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（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/12 大井1R 8着/9頭 05/21 大井4R 10着/13頭+0.0秒 04/17 大井4R 6着/7頭+3.1秒 03/25 大井2R 1着/10頭勝利 03/11 大井3R 8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 15位 / 勝率 2.6% / 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。
15	タケゾウ	本田重（船橋）	推定—	B× A△勝率7% EV-88% 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6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 3着/16頭 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
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -88% ※ 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 ×

マジックエレガンス

騎手和田譲（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:○8オテモヤン

—

EV —

▲A:×6タイセイディエティ

—

EV —

出走馬全15頭

◎A:×3

マジックエレガンス

和田譲（大井）

—

›

○A:○8

オテモヤン

笹川翼（大井）

—

›

▲A:×6

タイセイディエティ

千田洋（大井）

—

›

△A:×7

ブイスリー

吉井章（大井）

—

›

△A:×9

ボビー

藤本現（大井）

—

›

△A:△11

アンパンタイム

杉山海（大井）

—

›

×A:▲12

オレンジマン

中山遥（浦和）

—

›

×A:△15

タケゾウ

本田重（船橋）

—

›

×A:×5

シュヴァルニブロン

西啓太（大井）

—

›

×A:△2

サマニデンカ

木澤奨（大井）

—

›

×A:×1

シンプウエース

菅原涼（大井）

—

›

×A:×4

マインゴールド

岡村健（船橋）

—

›

×A:×10

ストレートビーム

櫻井光（川崎）

—

›

×A:×14

スクラッチクラッチ

高橋優（大井）

—

›

×A:×13

サヴォア

佐野遥（川崎）

—

›

💡 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。

6R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンプウエース	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15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 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭 05/01 大井2R 6着/13頭+1.0秒 04/17 大井6R 10着/12頭+2.6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 15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 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 3.2% ※ 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	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走平均9.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 4着/16頭 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
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 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 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 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 5.9% ※ 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。
3	マジックエレガンス	和田譲（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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井7R 4着/9頭 04/30 大井3R 2着/10頭+0.2秒 04/13 大井4R 1着/10頭勝利 ― ―
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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 20.1% ※ 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。
4	マインゴールド	岡村健（船橋）	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／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭 01/28 大井4R 7着/11頭+1.8秒 01/13 大井5R 12着/14頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -91% (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。
5	シュヴァルニブロン差し	西啓太（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/12 大井3R 10着/12頭 05/22 大井4R 11着/16頭 05/01 大井9R 6着/7頭+2.3秒 04/17 大井6R 7着/12頭+2.4秒 03/27 大井2R 8着/12頭+2.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 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	タイセイディエティ	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -91% (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。
7	ブイスリー先行	吉井章（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒 04/17 大井3R 3着/14頭+0.3秒 03/26 大井6R 9着/13頭+2.5秒 03/12 大井5R 7着/12頭+2.6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 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 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。
8	オテモヤン	笹川翼（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／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/03 大井5R 4着/11頭 06/09 大井2R 1着/13頭 ― ― ―
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 28% (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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% ※ 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。
9	ボビー先行	藤本現（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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7着/12頭 05/01 大井2R 8着/13頭+1.6秒 04/06 川崎5R 4着/10頭+1.7秒 03/30 船橋1R 5着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 5.9% ※ 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	ストレートビーム自在	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8.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 5着/16頭 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
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 8.7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% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 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。
11	アンパンタイム逃げ	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走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5秒 01/27 大井3R 3着/11頭+1.9秒 01/12 大井4R 4着/6頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% ※ 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	オレンジマン	中山遥（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 大井5R 5着/11頭 06/12 大井3R 6着/12頭 05/22 大井4R 6着/16頭 05/01 大井4R 5着/8頭+1.4秒 04/17 大井6R 3着/12頭+1.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 9.2% ※ 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	サヴォア	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8.0着と低調）
前5走 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭 05/22 大井4R 7着/16頭 04/17 大井6R 8着/12頭+2.5秒 03/27 大井2R 10着/12頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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 2.7% ※ 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。
14	スクラッチクラッチ差し	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8.0着と低調）
前5走 06/12 大井1R 8着/9頭 05/21 大井4R 10着/13頭+0.0秒 04/17 大井4R 6着/7頭+3.1秒 03/25 大井2R 1着/10頭勝利 03/11 大井3R 8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 2.6% ※ 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。
15	タケゾウ	本田重（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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/02 大井5R 3着/16頭 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
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マジックエレガンス

騎手和田譲（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

○8オテモヤン

—

EV —

▲12オレンジマン

—

EV —

出走馬全15頭

×3

マジックエレガンス

和田譲（大井）

—

›

○8

オテモヤン

笹川翼（大井）

—

›

▲12

オレンジマン

中山遥（浦和）

—

›

△15

タケゾウ

本田重（船橋）

—

›

△11

アンパンタイム

杉山海（大井）

—

›

△2

サマニデンカ

木澤奨（大井）

—

›

×9

ボビー

藤本現（大井）

—

›

×10

ストレートビーム

櫻井光（川崎）

—

›

×7

ブイスリー

吉井章（大井）

—

›

×6

タイセイディエティ

千田洋（大井）

—

›

×4

マインゴールド

岡村健（船橋）

—

›

×5

シュヴァルニブロン

西啓太（大井）

—

›

×1

シンプウエース

菅原涼（大井）

—

›

×13

サヴォア

佐野遥（川崎）

—

›

×14

スクラッチクラッチ

高橋優（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。