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）	実20.5	B△ A△勝率6% EV+16% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 +17% ※ 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125.1	B× A▽勝率1% EV-35% 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 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -36% ※ 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13.1	B× A△勝率5% EV-31% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -32% ※ 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32.2	B× A▽勝率3% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 -16% ※ 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34.5	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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 0.0% (オッズ暗示: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -51% ※ 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59.3	B× A×勝率1% EV-54% 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 14位 / 勝率 0.8% / 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。
7	カクヒメ先行	吉井章（大井）	実7.7	B▲ A▲勝率12% EV-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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -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。
8	ザレインソング	木澤奨（大井）	実72.0	B× A▽勝率1% EV-23% 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 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -23% ※ 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24.5	B△ A▽勝率3% EV-17% 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 -17% ※ 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106.0	B× A▽勝率1% EV-17% 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 13位 / 勝率 0.8% / 期待値 -17% ※ 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15.3	B× A△勝率7% EV+14% 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: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 +14% ※ 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25.3	B△ A▽勝率4% EV+5% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 +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。
13	コブラツイスト	藤本現（大井）	実1.9	B○ A○勝率24% EV-54% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 52.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 期待値 -54% ※ 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44.1	B× A▽勝率2% EV-31% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -32% ※ 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219.4	B× A▽勝率1% EV+21% 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 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +21% ※ 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5.0	B🌟◎ A◎勝率28% EV+41% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率81% × オッズ5.0倍で期待値+302%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) +302% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.5% (オッズ暗示: 20.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.4% / 期待値 +42% ※ 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

5.0倍

AI期待値

+302%

買い目

¥2,000

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

1.9倍

EV -75%

▲A:▲7カクヒメ

7.7倍

EV -88%

出走馬全16頭

◎A:◎16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

5.0倍

+302%

›

○A:○13

コブラツイスト

藤本現（大井）

1.9倍

-75%

›

▲A:▲7

カクヒメ

吉井章（大井）

7.7倍

-88%

›

△A:△1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

20.5倍

-68%

›

△A:▽9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

24.5倍

-62%

›

△A:▽12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

25.3倍

-61%

›

×A:△3

エマーユ

藤田凌（大井）

13.1倍

-94%

›

×A:△11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

15.3倍

-99%

›

×A:▽4

ケテンビート

江里裕（大井）

32.2倍

-98%

›

×A:×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

34.5倍

-98%

›

×A:▽14

モカットモネ

達城龍（大井）

44.1倍

-98%

›

×A:×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

59.3倍

-99%

›

×A:▽8

ザレインソング

木澤奨（大井）

72.0倍

-99%

›

×A:▽10

アークルージエ

谷内貫（大井）

106.0倍

-99%

›

×A:▽2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

125.1倍

-99%

›

×A:▽15

アメジストハート

高橋優（大井）

219.4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 ¥200 実5.0倍期待値 +303% ❌不的中13着単勝 5.0倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ピーキーグレイス ¥1,800 実5.0倍期待値 +303% ❌不的中13着単勝 5.0倍

※ 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20.5	△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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ウィルプレイス	佐野遥（川崎）	実125.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	エマーユ	藤田凌（大井）	実13.1	△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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 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。
4	ケテンビート	江里裕（大井）	実32.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	カンノンピョンタ差し	町田直（川崎）	実34.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 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。
6	ラブリーファンク	西優哉（大井）	実59.3	×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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
7	カクヒメ先行	吉井章（大井）	実7.7	▲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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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）	実72.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	プルミエミッキー	田中洸（大井）	実24.5	▽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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
10	アークルージエ	谷内貫（大井）	実106.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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）	実15.3	△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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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25.3	▽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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
13	コブラツイスト	藤本現（大井）	実1.9	○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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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）	実44.1	▽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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
15	アメジストハート	高橋優（大井）	実219.4	▽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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
16	ピーキーグレイス推奨	矢野貴（大井）	実5.0	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。

🎯 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

5.0倍

AI期待値

+41%

買い目

¥2,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13コブラツイスト

1.9倍

EV -54%

▲7カクヒメ

7.7倍

EV -3%

出走馬全16頭

◎16

ピーキーグレイス

矢野貴（大井）

5.0倍

+41%

›

○13

コブラツイスト

藤本現（大井）

1.9倍

-54%

›

▲7

カクヒメ

吉井章（大井）

7.7倍

-3%

›

△11

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

15.3倍

+14%

›

△1

リコーブルーアイ

澤田龍（船橋）

20.5倍

+16%

›

△3

エマーユ

藤田凌（大井）

13.1倍

-31%

›

▽12

ウィルイルミ

本田重（船橋）

25.3倍

+5%

›

▽9

プルミエミッキー

田中洸（大井）

24.5倍

-17%

›

▽4

ケテンビート

江里裕（大井）

32.2倍

-15%

›

▽14

モカットモネ

達城龍（大井）

44.1倍

-31%

›

×5

カンノンピョンタ

町田直（川崎）

34.5倍

-51%

›

▽8

ザレインソング

木澤奨（大井）

72.0倍

-23%

›

▽10

アークルージエ

谷内貫（大井）

106.0倍

-17%

›

×6

ラブリーファンク

西優哉（大井）

59.3倍

-54%

›

▽15

アメジストハート

高橋優（大井）

219.4倍

+21%

›

▽2

ウィルプレイス

佐野遥（川崎）

125.1倍

-35%

›

💡 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

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 ¥200 実5.0倍期待値 +42% ❌不的中13着単勝 5.0倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 16 ピーキーグレイス ¥1,800 実5.0倍期待値 +42% ❌不的中13着単勝 5.0倍

※ 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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