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1200m 発走 16:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤッティライネン差し	望月洵（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/17 大井4R 4着/10頭+1.3秒 09/03 大井6R 8着/15頭+1.3秒 08/14 大井2R 7着/16頭+1.9秒 04/17 大井3R 8着/14頭+1.2秒 03/26 大井6R 2着/13頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% ※ 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	ベルウッドモア逃げ	藤田凌（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 大井7R 1着/13頭勝利 09/01 大井8R 3着/16頭+1.2秒 01/13 大井4R 3着/16頭+0.6秒 12/24 大井3R 3着/10頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% ※ 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。
3	ラブリーファンク差し	櫻井光（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/17 大井4R 3着/10頭+0.6秒 09/02 大井1R 4着/11頭+1.0秒 08/14 大井2R 11着/16頭+2.7秒 07/23 大井5R 7着/16頭+1.2秒 07/02 大井4R 12着/13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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 3.9% ※ 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。
4	ペイルムーン追込	達城龍（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 大井9R 2着/3頭 09/02 大井5R 5着/12頭+0.8秒 08/13 大井1R 1着/12頭勝利 07/23 大井2R 2着/16頭+0.1秒 06/30 大井6R 3着/14頭+1.0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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% ※ 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。
5	ベラジオスピード自在	吉原寛（金沢）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 大井3R 14着/14頭 04/17 大井3R 4着/14頭+0.5秒 03/24 大井4R 1着/11頭勝利 03/09 大井5R 2着/11頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 14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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% ※ 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。
6	コトリノサエズリ逃げ	藤本現（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/22 大井8R 5着/13頭 04/16 大井5R 3着/14頭+1.5秒 03/25 大井5R 4着/11頭+1.3秒 03/12 大井8R 3着/11頭+0.4秒 02/18 大井5R 3着/12頭+0.1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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 138日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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。
7	ムービングアップ追込	笹川翼（大井）	推定—	△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0%と苦戦傾向／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/17 大井3R 3着/13頭+0.5秒 09/03 大井5R 5着/12頭+1.5秒 08/13 大井3R 2着/13頭+1.6秒 07/21 大井1R 2着/11頭+0.6秒 07/01 大井3R 8着/11頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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。
8	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/03 大井6R 9着/15頭+1.7秒 08/15 大井7R 15着/16頭+2.4秒 07/03 大井5R 11着/11頭+1.0秒 03/10 大井5R 1着/14頭勝利 02/17 大井3R 4着/13頭+1.5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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% ※ 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	ハヴィティペイ逃げ	本村直（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場84走で勝率1%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/16 大井3R 10着/10頭+3.9秒 09/02 大井7R 10着/15頭+1.4秒 07/21 大井10R 14着/14頭+4.0秒 07/02 大井9R 7着/10頭+3.0秒 05/20 大井6R 8着/12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 84走で勝率 1% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% ※ 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。
10	ナムラソラン	西優哉（大井）	実1.6	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/18 大井3R 6着/14頭 09/02 大井2R 2着/16頭+0.0秒 08/14 大井2R 5着/16頭+1.6秒 ― ―
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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3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 4% (やや苦戦) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
11	ストレートビーム自在	岡村健（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 07/02 大井5R 5着/16頭 06/11 大井5R 12着/14頭 03/13 大井7R 9着/10頭+2.7秒 02/20 大井4R 8着/10頭+2.3秒 01/13 大井6R 1着/13頭勝利
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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	ラインメテオラ	矢野貴（大井）	実1.6	×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走平均3.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/15 大井9R 2着/10頭+1.0秒 09/02 大井2R 4着/16頭+1.7秒 ― ― ―
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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22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 21.1% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
13	シストロン先行	東原悠（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 09/16 大井5R 12着/12頭+3.2秒 09/02 大井7R 14着/15頭+1.9秒 08/17 大井8R 11着/13頭+2.8秒 07/22 大井7R 10着/13頭+1.5秒 07/03 大井10R 14着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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

ラインメテオラ

騎手矢野貴（大井）

1.6倍

AI の勝率21%損益の分かれ目62%

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13頭

×12

ラインメテオラ

矢野貴（大井）

1.6倍

勝率 21%

›

○2

ベルウッドモア

藤田凌（大井）

—

勝率 13%

›

▲5

ベラジオスピード

吉原寛（金沢）

—

勝率 13%

›

△7

ムービングアップ

笹川翼（大井）

—

勝率 11%

›

△6

コトリノサエズリ

藤本現（大井）

—

勝率 10%

›

△10

ナムラソラン

西優哉（大井）

1.6倍

勝率 6%

›

×11

ストレートビーム

岡村健（船橋）

—

勝率 6%

›

×8

アンパンタイム

杉山海（大井）

—

勝率 5%

›

×4

ペイルムーン

達城龍（大井）

—

勝率 5%

›

×1

ヤッティライネン

望月洵（愛知）

—

勝率 4%

›

×3

ラブリーファンク

櫻井光（川崎）

—

勝率 4%

›

×9

ハヴィティペイ

本村直（大井）

—

勝率 1%

›

×13

シストロン

東原悠（大井）

—

勝率 1%

›

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。

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