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 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニンリル先行	高橋優（大井）	実51.9	B× A×勝率1% EV-61% 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 09/02 大井10R 9着/13頭+1.7秒 08/14 大井8R 7着/16頭+1.4秒 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 15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 0.7% / 期待値 -61% ※ 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	アンモニャイト自在	達城龍（大井）	実19.6	B△ A△勝率2% EV-59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/01 大井12R 8着/12頭+1.1秒 08/12 大井8R 5着/13頭+0.7秒 07/24 大井8R 5着/12頭+0.6秒 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.0% / 期待値 -60% ※ 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	ジューンアカデミー追込	安藤洋（大井）	実17.2	B▲ A△勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 大井12R 11着/15頭+1.2秒 08/14 大井8R 2着/16頭+0.8秒 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.6% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 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。
4	アフターレヴュー自在	杉山海（大井）	実9.3	B△ A△勝率5% EV-57% 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28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/16 大井7R 10着/11頭+2.0秒 07/24 大井12R 3着/9頭+0.6秒 07/01 大井8R 5着/14頭 05/21 大井7R 4着/11頭 04/30 大井8R 5着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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 0.0% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 -57% ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実6.7	B△ A▲勝率8% EV-48% 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54走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/04 大井12R 10着/15頭+1.1秒 08/16 大井8R 5着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 54走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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 0.0% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.7% / 期待値 -48% ※ 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	フレンドリーシップ差し	吉井章（大井）	実7.7	B○ A○勝率8% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井12R 8着/15頭+1.0秒 08/16 大井8R 8着/13頭+1.7秒 07/24 大井8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% × 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 1.2% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.3% / 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。
7	ペイシャケリー逃げ	西啓太（大井）	実1.4	B◎ A◎勝率69% EV-3% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井5R 1着/12頭勝利 05/18 大井12R 8着/14頭+1.3秒 04/17 大井9R 2着/14頭+0.3秒 03/25 大井6R 1着/14頭勝利 03/11 大井6R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 98.0% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 69.0% / 期待値 -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。
8	ドナソレイ差し	藤田凌（大井）	実27.4	B× A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/04 大井12R 15着/15頭+3.5秒 07/28 川崎8R 6着/12頭+1.0秒 07/09 川崎8R 4着/10頭 06/18 川崎2R 2着/10頭+2.0秒 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 期待値 -47% ※ 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 ◎

ペイシャケリー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6フレンドリーシップ

7.7倍

EV -90%

▲A:△3ジューンアカデミー

17.2倍

EV -89%

出走馬全8頭

◎A:◎7

ペイシャケリー

西啓太（大井）

1.4倍

+37%

›

○A:○6

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

7.7倍

-90%

›

▲A:△3

ジューンアカデミー

安藤洋（大井）

17.2倍

-89%

›

△A:▲5

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

6.7倍

-99%

›

△A:△4

アフターレヴュー

杉山海（大井）

9.3倍

-99%

›

△A:△2

アンモニャイト

達城龍（大井）

19.6倍

-99%

›

×A:▽8

ドナソレイ

藤田凌（大井）

27.4倍

-98%

›

×A:×1

ニンリル

高橋優（大井）

51.9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1000m ダート1000m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニンリル先行	高橋優（大井）	実51.9	×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3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/02 大井10R 9着/13頭+1.7秒 08/14 大井8R 7着/16頭+1.4秒 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 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。
2	アンモニャイト自在	達城龍（大井）	実19.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/01 大井12R 8着/12頭+1.1秒 08/12 大井8R 5着/13頭+0.7秒 07/24 大井8R 5着/12頭+0.6秒 06/30 大井7R 8着/11頭 06/10 大井8R 6着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
3	ジューンアカデミー追込	安藤洋（大井）	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 大井12R 11着/15頭+1.2秒 08/14 大井8R 2着/16頭+0.8秒 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0秒 05/22 大井4R 9着/16頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 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。
4	アフターレヴュー自在	杉山海（大井）	実9.3	△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28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/16 大井7R 10着/11頭+2.0秒 07/24 大井12R 3着/9頭+0.6秒 07/01 大井8R 5着/14頭 05/21 大井7R 4着/11頭 04/30 大井8R 5着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場54走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/04 大井12R 10着/15頭+1.1秒 08/16 大井8R 5着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 4着/12頭+0.6秒 07/01 大井8R 10着/14頭 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 54走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	フレンドリーシップ差し	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 大井12R 8着/15頭+1.0秒 08/16 大井8R 8着/13頭+1.7秒 07/24 大井8R 1着/12頭勝利 07/01 大井12R 8着/15頭+0.0秒 06/10 大井9R 3着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% × 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 8.3% (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。
7	ペイシャケリー逃げ	西啓太（大井）	実1.4	◎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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 大井5R 1着/12頭勝利 05/18 大井12R 8着/14頭+1.3秒 04/17 大井9R 2着/14頭+0.3秒 03/25 大井6R 1着/14頭勝利 03/11 大井6R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 69.0% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	ドナソレイ差し	藤田凌（大井）	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/04 大井12R 15着/15頭+3.5秒 07/28 川崎8R 6着/12頭+1.0秒 07/09 川崎8R 4着/10頭 06/18 川崎2R 2着/10頭+2.0秒 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ペイシャケリー

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6フレンドリーシップ

7.7倍

EV -35%

▲5ティーズアペックス

6.7倍

EV -48%

出走馬全8頭

◎7

ペイシャケリー

西啓太（大井）

1.4倍

-3%

›

○6

フレンドリーシップ

吉井章（大井）

7.7倍

-35%

›

▲5

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

6.7倍

-48%

›

△3

ジューンアカデミー

安藤洋（大井）

17.2倍

-3%

›

△4

アフターレヴュー

杉山海（大井）

9.3倍

-57%

›

△2

アンモニャイト

達城龍（大井）

19.6倍

-59%

›

▽8

ドナソレイ

藤田凌（大井）

27.4倍

-47%

›

×1

ニンリル

高橋優（大井）

51.9倍

-61%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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