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 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒールリフト推奨	和田譲（大井）	実11.5	B◎ A△勝率7% EV-23% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率41% × オッズ11.5倍で期待値+372%の有力候補（騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +372% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 期待値 -24% ※ 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	ドラゴンタトゥー	石川駿（大井）	実16.3	B× A△勝率3% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 1.3% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -44% ※ 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	ハイラブクイーン	矢野貴（大井）	実6.6	B▲ A▲勝率13% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 -12% ※ 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	ムサシペニー	野畑凌（川崎）	実61.5	B△ A▽勝率2% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +498% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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。
5	プリンセスリボン	笹川翼（大井）	実1.7	B○ A◎勝率36% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 26.6% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.0% / 期待値 -39% ※ 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	アスタスティンガー	杉山海（大井）	実10.7	B△ A△勝率11% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 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。
7	ピースメッセンジャ	藤本現（大井）	実3.7	B△ A○勝率27% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 7.5% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.7% / 期待値 -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。

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 △

ヒールリフト

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

11.5倍

AI期待値

+372%

買い目

¥800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5プリンセスリボン

1.7倍

EV -54%

▲A:▲3ハイラブクイーン

6.6倍

EV -21%

出走馬全7頭

◎A:△1

ヒールリフト

和田譲（大井）

11.5倍

+372%

›

○A:◎5

プリンセスリボン

笹川翼（大井）

1.7倍

-54%

›

▲A:▲3

ハイラブクイーン

矢野貴（大井）

6.6倍

-21%

›

△A:▽4

ムサシペニー

野畑凌（川崎）

61.5倍

+498%

›

△A:○7

ピースメッセンジャ

藤本現（大井）

3.7倍

-72%

›

△A:△6

アスタスティンガー

杉山海（大井）

10.7倍

-80%

›

×A:△2

ドラゴンタトゥー

石川駿（大井）

16.3倍

-78%

›

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 1 ヒールリフト ¥800 実11.5倍期待値 +373% 不的中4着単勝 11.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒールリフト推奨	和田譲（大井）	実11.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	ドラゴンタトゥー	石川駿（大井）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ハイラブクイーン	矢野貴（大井）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
4	ムサシペニー	野畑凌（川崎）	実61.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	プリンセスリボン	笹川翼（大井）	実1.7	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.0% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	アスタスティンガー	杉山海（大井）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
7	ピースメッセンジャ	藤本現（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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

プリンセスリボン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ピースメッセンジャ

3.7倍

EV -1%

▲3ハイラブクイーン

6.6倍

EV -12%

出走馬全7頭

◎5

プリンセスリボン

笹川翼（大井）

1.7倍

-38%

›

○7

ピースメッセンジャ

藤本現（大井）

3.7倍

-1%

›

▲3

ハイラブクイーン

矢野貴（大井）

6.6倍

-12%

›

△6

アスタスティンガー

杉山海（大井）

10.7倍

+22%

›

△1

ヒールリフト

和田譲（大井）

11.5倍

-23%

›

△2

ドラゴンタトゥー

石川駿（大井）

16.3倍

-43%

›

▽4

ムサシペニー

野畑凌（川崎）

61.5倍

+50%

›

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 1 ヒールリフト ¥800 実11.5倍期待値 -24% 不的中4着単勝 11.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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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