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2000m ダート2000m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンパセン先行	岡村健（船橋）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV-15% 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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井12R 1着/16頭勝利 06/09 大井10R 9着/13頭 05/22 大井12R 7着/15頭 04/27 大井11R 4着/16頭+0.8秒 08/11 大井8R 3着/8頭+2.2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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 53.3% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.2% / 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。
2	リュミエール逃げ	安藤洋（大井）	実36.5	B△ A△勝率4% EV+38% 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 07/23 大井12R 12着/12頭+4.1秒 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 24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 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 +38% ※ 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	ファーストメイト	藤田凌（大井）	実9.4	B△ A△勝率7% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/21 大井12R 11着/16頭+2.1秒 07/01 大井9R 1着/14頭 06/08 大井6R 6着/9頭 05/20 大井9R 3着/14頭 04/29 大井10R 6着/14頭+1.0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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 3.0% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -38% ※ 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	マイネルオデーサ	吉井章（大井）	実3.0	B▲ A○勝率21% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/21 大井12R 4着/16頭+1.3秒 06/30 大井10R 4着/12頭 06/11 大井10R 5着/14頭 05/21 大井12R 7着/14頭 05/01 大井10R 8着/10頭+3.0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 4.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.1% / 期待値 -37% ※ 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	トランジェント逃げ	本田重（船橋）	実4.8	B○ A▲勝率16% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/21 大井12R 9着/16頭+1.6秒 06/30 大井10R 8着/12頭 05/22 大井7R 6着/9頭 04/27 大井12R 3着/12頭+1.3秒 02/17 大井12R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.3% / 期待値 -22% ※ 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	ジーゲル	本村直（大井）	実98.8	B× A×勝率0% EV-65% 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 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4秒 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 19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 11着 (大敗) ○ ローテーション 24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 9位 / 勝率 0.3% / 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。
7	ジェイケイファイン追込	西優哉（大井）	実49.3	B× A▽勝率2% EV+10% 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 04/20 浦和10R 8着/12頭+1.7秒 03/16 浦和11R 9着/13頭+1.3秒 01/06 浦和11R 6着/11頭+1.4秒 12/23 浦和9R 9着/11頭+1.6秒 11/26 浦和12R 11着/13頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 118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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 +10% ※ 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	ポリトナリティー	東原悠（大井）	実96.0	B× A▽勝率1% EV-48% 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 07/21 大井12R 16着/16頭+5.9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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 26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 8位 / 勝率 0.5% / 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。
9	アーススピリット差し	藤本現（大井）	実21.6	B△ A△勝率7% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井12R 7着/16頭+1.5秒 06/11 大井10R 10着/14頭 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒 04/27 大井12R 6着/12頭+2.0秒 03/27 大井12R 3着/15頭+0.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 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。

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 ◎

ナンパセン

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲5トランジェント

4.8倍

EV 0%

▲A:○4マイネルオデーサ

3.0倍

EV -41%

出走馬全9頭

◎A:◎1

ナンパセン

岡村健（船橋）

2.0倍

+6%

›

○A:▲5

トランジェント

本田重（船橋）

4.8倍

›

▲A:○4

マイネルオデーサ

吉井章（大井）

3.0倍

-41%

›

△A:△9

アーススピリット

藤本現（大井）

21.6倍

-23%

›

△A:△3

ファーストメイト

藤田凌（大井）

9.4倍

-71%

›

△A:△2

リュミエール

安藤洋（大井）

36.5倍

-99%

›

×A:▽7

ジェイケイファイン

西優哉（大井）

49.3倍

-99%

›

×A:▽8

ポリトナリティー

東原悠（大井）

96.0倍

-99%

›

×A:×6

ジーゲル

本村直（大井）

98.8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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

5R 大井競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンパセン先行	岡村健（船橋）	実2.0	🌟◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井12R 1着/16頭勝利 06/09 大井10R 9着/13頭 05/22 大井12R 7着/15頭 04/27 大井11R 4着/16頭+0.8秒 08/11 大井8R 3着/8頭+2.2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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26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 42.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
2	リュミエール逃げ	安藤洋（大井）	実36.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 07/23 大井12R 12着/12頭+4.1秒 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒 02/17 大井12R 15着/16頭+2.8秒 09/17 大井7R 3着/5頭+0.8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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 3.8% (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。
3	ファーストメイト	藤田凌（大井）	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/21 大井12R 11着/16頭+2.1秒 07/01 大井9R 1着/14頭 06/08 大井6R 6着/9頭 05/20 大井9R 3着/14頭 04/29 大井10R 6着/14頭+1.0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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	マイネルオデーサ	吉井章（大井）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/21 大井12R 4着/16頭+1.3秒 06/30 大井10R 4着/12頭 06/11 大井10R 5着/14頭 05/21 大井12R 7着/14頭 05/01 大井10R 8着/10頭+3.0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 4.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	トランジェント逃げ	本田重（船橋）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/21 大井12R 9着/16頭+1.6秒 06/30 大井10R 8着/12頭 05/22 大井7R 6着/9頭 04/27 大井12R 3着/12頭+1.3秒 02/17 大井12R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
6	ジーゲル	本村直（大井）	実98.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19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12.0着と低調）
前5走 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4秒 06/30 大井10R 12着/12頭 06/11 大井10R 13着/14頭 05/21 大井12R 14着/14頭 05/01 大井10R 9着/10頭+7.1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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 19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 11着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ジェイケイファイン追込	西優哉（大井）	実49.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%／118日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和10R 8着/12頭+1.7秒 03/16 浦和11R 9着/13頭+1.3秒 01/06 浦和11R 6着/11頭+1.4秒 12/23 浦和9R 9着/11頭+1.6秒 11/26 浦和12R 11着/13頭+2.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 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。
8	ポリトナリティー	東原悠（大井）	実96.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
前5走 07/21 大井12R 16着/16頭+5.9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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	アーススピリット差し	藤本現（大井）	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井12R 7着/16頭+1.5秒 06/11 大井10R 10着/14頭 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒 04/27 大井12R 6着/12頭+2.0秒 03/27 大井12R 3着/15頭+0.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナンパセン

騎手岡村健（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4マイネルオデーサ

3.0倍

EV -36%

▲5トランジェント

4.8倍

EV -21%

出走馬全9頭

◎1

ナンパセン

岡村健（船橋）

2.0倍

-15%

›

○4

マイネルオデーサ

吉井章（大井）

3.0倍

-36%

›

▲5

トランジェント

本田重（船橋）

4.8倍

-21%

›

△9

アーススピリット

藤本現（大井）

21.6倍

+49%

›

△3

ファーストメイト

藤田凌（大井）

9.4倍

-38%

›

△2

リュミエール

安藤洋（大井）

36.5倍

+38%

›

▽7

ジェイケイファイン

西優哉（大井）

49.3倍

+10%

›

▽8

ポリトナリティー

東原悠（大井）

96.0倍

-48%

›

×6

ジーゲル

本村直（大井）

98.8倍

-65%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項