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1000m ダート1000m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポアゾンボス逃げ	杉山海（大井）	実6.8	B△ A▲勝率15% EV+5% 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8走で勝率25%）
前5走 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 8着/12頭+1.1秒 03/31 船橋10R 13着/14頭+1.6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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 27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 0.9% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.5% / 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。
2	ニシノデフィレ追込	瀬川将（大井）	実27.8	B× A×勝率1% EV-67% 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11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭 05/21 大井8R 10着/10頭 05/01 大井12R 10着/16頭+2.0秒 04/15 大井12R 9着/16頭+2.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 27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 7位 / 勝率 1.2% / 期待値 -67% ※ 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	ノーブルジーク差し	中山遥（浦和）	実55.6	B× A▽勝率1% 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 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2秒 12/29 大井8R 8着/13頭+2.4秒 12/03 大井10R 13着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 1.1% / 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	ルソレイユ推奨	藤田凌（大井）	実5.0	B🌟◎ A○勝率16% EV-19% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率73% × オッズ5.0倍で期待値+267%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +267% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 73.5% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.1% / 期待値 -20% ※ 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	リック逃げ	西優哉（大井）	実5.2	B△ A△勝率7% EV-64% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場9走で勝率33%と適性高／143日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4秒 12/05 大井6R 1着/15頭勝利 10/23 大井2R 5着/10頭+1.6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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 143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 0.1% (オッズ暗示: 19.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 -65% ※ 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	リュウノファウラー逃げ	和田譲（大井）	実5.6	B▲ A△勝率6% EV-68% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場31走で勝率26%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0秒 05/01 大井12R 7着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 10着/16頭+2.5秒 03/11 大井11R 4着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 26% (得意) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 6.6% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 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。
7	ベイビークエスト逃げ	本田重（船橋）	実2.2	B○ A🌟◎勝率50% EV+9% 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40%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/10 浦和10R 4着/11頭+0.4秒 06/30 大井11R 15着/16頭+2.0秒 03/12 船橋11R 8着/9頭+2.3秒 12/04 大井11R 1着/16頭勝利 11/13 大井6R 1着/11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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.0% / 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	ロアリングルックス逃げ	西啓太（大井）	実25.1	B△ A△勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/01 大井10R 13着/13頭+8.0秒 05/21 大井11R 13着/13頭 09/15 大井11R 7着/11頭+0.5秒 08/10 大井7R 7着/11頭+1.5秒 07/18 大井12R 12着/12頭+4.7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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 0.3% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -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

B推奨Aモデル ○

ルソレイユ

騎手藤田凌（大井）

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

+267%

買い目

¥1,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7ベイビークエスト

2.2倍

EV -58%

▲A:△6リュウノファウラー

5.6倍

EV -63%

出走馬全8頭

◎A:○4

ルソレイユ

藤田凌（大井）

5.0倍

+267%

›

○A:◎7

ベイビークエスト

本田重（船橋）

2.2倍

-58%

›

▲A:△6

リュウノファウラー

和田譲（大井）

5.6倍

-63%

›

△A:▲1

ポアゾンボス

杉山海（大井）

6.8倍

-93%

›

△A:△8

ロアリングルックス

西啓太（大井）

25.1倍

-92%

›

△A:△5

リック

西優哉（大井）

5.2倍

-99%

›

×A:×2

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

27.8倍

-99%

›

×A:▽3

ノーブルジーク

中山遥（浦和）

55.6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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ルソレイユ ¥1,600 実5.0倍期待値 +267% ❌不的中6着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 大井競馬場ダ1000m ダート1000m　発走 17:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポアゾンボス逃げ	杉山海（大井）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%）
前5走 07/21 大井11R 10着/13頭+1.4秒 07/02 船橋10R 8着/12頭 06/05 船橋11R 4着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 8着/12頭+1.1秒 03/31 船橋10R 13着/14頭+1.6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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 27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 15.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
2	ニシノデフィレ追込	瀬川将（大井）	実27.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/21 大井11R 11着/13頭+1.7秒 06/29 大井10R 10着/11頭 05/21 大井8R 10着/10頭 05/01 大井12R 10着/16頭+2.0秒 04/15 大井12R 9着/16頭+2.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
3	ノーブルジーク差し	中山遥（浦和）	実55.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/30 大井9R 9着/9頭+0.0秒 06/10 大井10R 13着/14頭+3.0秒 01/13 大井9R 6着/8頭+1.2秒 12/29 大井8R 8着/13頭+2.4秒 12/03 大井10R 13着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
4	ルソレイユ推奨	藤田凌（大井）	実5.0	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (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。
5	リック逃げ	西優哉（大井）	実5.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場9走で勝率33%と適性高／143日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井2R 9着/12頭+2.2秒 02/25 浦和11R 7着/13頭+2.4秒 12/31 大井3R 3着/10頭+0.4秒 12/05 大井6R 1着/15頭勝利 10/23 大井2R 5着/10頭+1.6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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 143日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
6	リュウノファウラー逃げ	和田譲（大井）	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場31走で勝率26%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/21 大井11R 8着/13頭+1.0秒 06/03 船橋10R 9着/13頭+0.0秒 05/01 大井12R 7着/16頭+1.2秒 04/15 大井12R 10着/16頭+2.5秒 03/11 大井11R 4着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 26% (得意) ○ ローテーション 27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 5.7% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ベイビークエスト逃げ	本田重（船橋）	実2.2	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/10 浦和10R 4着/11頭+0.4秒 06/30 大井11R 15着/16頭+2.0秒 03/12 船橋11R 8着/9頭+2.3秒 12/04 大井11R 1着/16頭勝利 11/13 大井6R 1着/11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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.0% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
8	ロアリングルックス逃げ	西啓太（大井）	実25.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/01 大井10R 13着/13頭+8.0秒 05/21 大井11R 13着/13頭 09/15 大井11R 7着/11頭+0.5秒 08/10 大井7R 7着/11頭+1.5秒 07/18 大井12R 12着/12頭+4.7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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベイビークエスト

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ルソレイユ

5.0倍

EV -19%

▲1ポアゾンボス

6.8倍

EV +5%

出走馬全8頭

◎7

ベイビークエスト

本田重（船橋）

2.2倍

+9%

›

○4

ルソレイユ

藤田凌（大井）

5.0倍

-19%

›

▲1

ポアゾンボス

杉山海（大井）

6.8倍

+5%

›

△5

リック

西優哉（大井）

5.2倍

-64%

›

△6

リュウノファウラー

和田譲（大井）

5.6倍

-68%

›

△8

ロアリングルックス

西啓太（大井）

25.1倍

-6%

›

×2

ニシノデフィレ

瀬川将（大井）

27.8倍

-67%

›

▽3

ノーブルジーク

中山遥（浦和）

55.6倍

-38%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 ルソレイユ ¥1,600 実5.0倍期待値 -20% ❌不的中6着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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