大井 6R 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。

6R 大井競馬場ダ1800m 発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブレスト差し	横川怜（大井）	実227.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/15 大井10R 7着/13頭+3.2秒 09/02 大井7R 13着/15頭+1.5秒 08/15 大井10R 13着/14頭+4.3秒 07/21 大井10R 11着/14頭+2.5秒 07/02 大井9R 10着/10頭
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	ジャスティンレビン	吉井章（大井）	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/18 大井1R 4着/7頭+1.4秒 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (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。
3	エロース先行	西啓太（大井）	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率31%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 09/17 大井6R 3着/3頭 08/17 大井6R 1着/12頭勝利 07/02 大井6R 1着/12頭 10/10 大井4R 5着/12頭+1.3秒 09/05 大井5R 8着/12頭+2.7秒
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ニシノコヌカアメ	西優哉（大井）	実23.9	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 大井6R 1着/12頭 07/24 大井1R 1着/15頭勝利 06/29 大井7R 9着/11頭 06/08 大井7R 9着/12頭 05/18 大井5R 3着/12頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
5	サントレッダー自在	木澤奨（大井）	実90.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/03 大井8R 10着/13頭+1.3秒 07/23 大井6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11頭 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (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 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	コロラドフォンテン	杉山海（大井）	実31.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 大井3R 6着/13頭+0.8秒 07/21 大井6R 2着/13頭+0.4秒 07/02 大井6R 4着/12頭+1.0秒 06/11 大井6R 4着/9頭 05/20 大井6R 4着/12頭+0.0秒
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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
7	カルサパラストリス差し	中山遥（浦和）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/16 大井3R 3着/10頭+1.4秒 09/04 大井10R 2着/14頭+0.0秒 08/13 大井6R 2着/12頭 07/24 大井1R 2着/15頭+0.0秒 07/01 大井4R 5着/14頭+0.0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戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ケンブリッジグレイ	達城龍（大井）	実80.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 09/18 大井7R 10着/12頭+2.0秒 09/04 大井6R 11着/12頭+1.6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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
9	フロウオブタイム先行	東原悠（大井）	実288.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/15 大井10R 12着/13頭+8.0秒 08/31 大井8R 12着/14頭+3.2秒 07/21 大井6R 10着/13頭+2.2秒 07/03 大井9R 10着/12頭 06/11 大井8R 13着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
10	ドゥーニ	野畑凌（川崎）	実1.5	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走3着）
前5走 09/18 大井1R 3着/7頭+0.5秒 09/03 大井5R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 56.3% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
11	ヤマニンエボルブ逃げ	澤田龍（船橋）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／74日ぶりの実戦）
前5走 07/22 大井5R 5着/11頭+0.4秒 07/03 大井9R 2着/12頭+1.0秒 04/27 大井10R 6着/15頭+1.0秒 04/16 大井12R 2着/10頭+0.0秒 03/25 大井4R 6着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
12	フタバサクセス	高橋優（大井）	実47.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/15 大井10R 10着/14頭+2.1秒 07/21 大井10R 2着/14頭+0.3秒 06/29 大井8R 6着/14頭+0.0秒 06/09 大井7R 10着/14頭 05/22 大井9R 2着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

ドゥーニ

騎手野畑凌（川崎）

1.5倍

AI の勝率56%損益の分かれ目67%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全12頭

◎10

ドゥーニ

野畑凌（川崎）

1.5倍

勝率 56%

›

○2

ジャスティンレビン

吉井章（大井）

5.6倍

勝率 13%

›

▲3

エロース

西啓太（大井）

8.2倍

勝率 10%

›

△11

ヤマニンエボルブ

澤田龍（船橋）

12.9倍

勝率 6%

›

△7

カルサパラストリス

中山遥（浦和）

11.8倍

勝率 6%

›

△4

ニシノコヌカアメ

西優哉（大井）

23.9倍

勝率 4%

›

▽12

フタバサクセス

高橋優（大井）

47.5倍

対象外勝率 2%

›

×6

コロラドフォンテン

杉山海（大井）

31.3倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ケンブリッジグレイ

達城龍（大井）

80.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

サントレッダー

木澤奨（大井）

90.8倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ブレスト

横川怜（大井）

227.5倍

対象外勝率 0%

›

▽9

フロウオブタイム

東原悠（大井）

288.6倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

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