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。

5R 大井競馬場ダ1600m 発走 16:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァルディ差し	櫻井光（川崎）	実57.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/04 大井6R 6着/12頭+1.2秒 08/15 大井7R 6着/16頭+1.3秒 03/27 大井7R 5着/8頭+2.1秒 03/13 大井2R 4着/9頭+1.3秒 02/18 大井9R 11着/11頭+2.6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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	タイセイディエティ	野畑凌（川崎）	実30.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/18 大井3R 9着/14頭 09/04 大井3R 8着/13頭+2.0秒 08/15 大井7R 13着/16頭+2.1秒 07/02 大井5R 2着/16頭+3.0秒 06/11 大井5R 7着/14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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
3	モナミ先行	和田譲（大井）	実5.8	△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7走で勝率29%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 09/14 大井8R 1着/10頭勝利 02/19 大井9R 3着/11頭+0.6秒 01/28 大井5R 2着/8頭+0.5秒 01/15 大井4R 6着/14頭+1.0秒 12/26 大井3R 3着/14頭+1.4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 33% (上り調子) ◎ 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 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	エキゾチックガール	本田重（船橋）	実9.1	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井4R 5着/13頭+0.9秒 08/12 大井7R 5着/11頭+2.4秒 07/22 大井6R 6着/14頭+0.9秒 06/29 大井7R 5着/11頭 06/11 大井8R 3着/13頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ロイヤルカラット差し	達城龍（大井）	実35.4	×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／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井7R 4着/12頭+0.8秒 08/17 大井10R 7着/12頭+2.0秒 07/22 大井7R 8着/13頭+1.2秒 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0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 6.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ダノンアルプス逃げ	安藤洋（大井）	実2.5	◎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（当競馬場7走で勝率86%と適性高／同距離帯5走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/16 大井4R 1着/11頭勝利 03/24 大井7R 1着/11頭勝利 03/09 大井9R 1着/14頭勝利 04/15 大井6R 1着/9頭勝利 01/13 大井6R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 86% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 100% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	コンシール追込	高橋優（大井）	実102.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／174日ぶりの実戦）
前5走 04/17 大井6R 11着/12頭+2.7秒 03/27 大井7R 7着/8頭+2.7秒 03/13 大井2R 6着/9頭+1.8秒 02/20 大井4R 6着/10頭+1.8秒 01/30 大井4R 4着/9頭+1.9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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	ストライドスター先行	谷内貫（大井）	実5.6	▲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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 06/11 大井6R 1着/9頭 05/20 大井6R 2着/12頭 01/14 大井6R 3着/14頭+1.5秒 12/25 大井7R 3着/14頭+0.8秒 09/16 大井6R 2着/11頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (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。
9	ブイスリー	西優哉（大井）	実115.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/18 大井3R 11着/14頭 09/04 大井3R 12着/13頭+2.2秒 08/15 大井7R 12着/16頭+2.1秒 06/11 大井5R 3着/14頭 05/22 大井4R 8着/16頭+0.0秒
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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
10	クイーンアン	笹川翼（大井）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/15 大井6R 1着/11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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
11	シンティリオ逃げ	吉井章（大井）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/16 大井4R 9着/13頭+2.5秒 04/17 大井7R 2着/10頭+0.0秒 03/25 大井4R 3着/12頭+0.4秒 03/12 大井7R 3着/11頭+0.7秒 02/17 大井5R 1着/14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 4.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
12	ユーロハートビート差し	中村尚（大井）	実110.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/18 大井1R 6着/7頭+3.3秒 09/04 大井1R 7着/10頭+0.7秒 03/13 大井1R 6着/6頭+2.3秒 02/20 大井3R 8着/14頭+1.9秒 01/15 大井8R 4着/7頭+1.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
13	コーゲンマース先行	千田洋（大井）	実219.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/16 大井3R 9着/10頭+3.6秒 08/17 大井6R 10着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 9着/11頭+1.9秒 07/03 大井6R 5着/9頭 06/12 大井4R 5着/9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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 10% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
14	カズピレウス自在	石川駿（大井）	実166.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/16 大井3R 6着/10頭+2.7秒 09/04 大井10R 13着/14頭+3.6秒 07/22 大井5R 11着/11頭+4.2秒 03/13 大井4R 12着/12頭+3.4秒 02/20 大井12R 16着/16頭+6.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 11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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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

ダノンアルプス

騎手安藤洋（大井）

2.5倍

AI の勝率71%損益の分かれ目40%

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14頭

◎6

ダノンアルプス

安藤洋（大井）

2.5倍

勝率 71%

›

○10

クイーンアン

笹川翼（大井）

4.3倍

勝率 10%

›

▲8

ストライドスター

谷内貫（大井）

5.6倍

勝率 5%

›

△3

モナミ

和田譲（大井）

5.8倍

勝率 4%

›

△4

エキゾチックガール

本田重（船橋）

9.1倍

勝率 3%

›

△11

シンティリオ

吉井章（大井）

17.6倍

勝率 2%

›

×2

タイセイディエティ

野畑凌（川崎）

30.6倍

対象外勝率 2%

›

×5

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

35.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ヴァルディ

櫻井光（川崎）

57.4倍

対象外勝率 1%

›

▽7

コンシール

高橋優（大井）

102.4倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ユーロハートビート

中村尚（大井）

110.3倍

対象外勝率 0%

›

×9

ブイスリー

西優哉（大井）

115.7倍

対象外勝率 0%

›

▽14

カズピレウス

石川駿（大井）

166.2倍

対象外勝率 0%

›

▽13

コーゲンマース

千田洋（大井）

219.7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。

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