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1400m 発走 17:12

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コウソクユノ	東原悠（大井）	実18.7	×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 1 ◎ 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 9位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
2	プレイバック	杉山海（大井）	実55.6	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井2R 8着/11頭+2.1秒 07/02 大井4R 3着/13頭+0.0秒 06/10 大井4R 2着/14頭 05/21 大井1R 3着/11頭 04/30 大井2R 9着/12頭+0.9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 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
3	ニュークチュール差し	西啓太（大井）	実10.8	▲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33%と好調／前走2着）
前5走 09/17 大井3R 2着/13頭+0.3秒 09/03 大井6R 11着/15頭+2.3秒 04/14 大井1R 1着/11頭勝利 03/24 大井3R 10着/14頭+1.9秒 03/09 大井7R 7着/10頭+2.6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 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 12.1% (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。
4	クルーミーズクライ追込	安藤洋（大井）	実54.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 大井10R 8着/14頭+1.7秒 08/17 大井6R 9着/12頭+1.7秒 07/22 大井5R 10着/11頭+3.4秒 10/23 大井7R 4着/9頭+0.5秒 10/09 大井9R 8着/14頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	オオサキサンダー逃げ	遠藤健（大井）	実166.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/16 大井5R 9着/12頭+2.5秒 09/02 大井7R 9着/15頭+1.2秒 08/17 大井10R 9着/12頭+2.3秒 07/22 大井7R 9着/13頭+1.3秒 07/03 大井10R 12着/14頭
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
6	フラワーキングエス	中村尚（大井）	実103.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/18 大井1R 7着/7頭+6.2秒 09/04 大井1R 5着/10頭+0.5秒 08/15 大井4R 8着/8頭 07/23 大井4R 3着/3頭 07/02 大井5R 12着/16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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	ドレッドノート差し	小野俊（大井）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/16 大井4R 6着/13頭+1.1秒 09/03 大井8R 5着/13頭+0.3秒 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0秒 10/23 大井10R 14着/14頭+2.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
8	コイゴロモ先行	千田洋（大井）	実11.0	△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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/14 大井9R 1着/3頭 08/31 大井10R 3着/15頭+0.7秒 08/13 大井8R 2着/10頭+0.3秒 01/15 大井4R 11着/14頭+2.2秒 12/29 大井6R 9着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
9	オアシスアラン	石川倭（北海道）	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2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/19 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒 03/11 312R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 32.8% (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。
10	ラッケンブース逃げ	田中洸（大井）	実200.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/16 大井5R 11着/12頭+2.8秒 09/02 大井5R 11着/12頭+1.7秒 08/17 大井10R 11着/12頭+2.9秒 07/22 大井7R 13着/13頭+3.6秒 06/29 大井7R 11着/11頭+7.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
11	ミネノブルー先行	横川怜（大井）	実102.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井5R 8着/12頭+1.4秒 04/17 大井8R 8着/14頭+1.6秒 03/27 大井4R 3着/6頭+1.3秒 03/13 大井5R 6着/14頭+1.7秒 02/20 大井8R 7着/13頭+1.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +81%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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。
12	タケゾウ	藤田凌（大井）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12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 09/04 大井2R 5着/11頭+1.8秒 08/15 大井7R 10着/16頭+1.8秒 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0秒 05/22 大井3R 11着/12頭+3.0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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
13	レンソイス自在	谷内貫（大井）	実56.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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 09/04 大井2R 11着/11頭+4.7秒 05/21 大井2R 1着/14頭 04/28 大井4R 2着/12頭+0.4秒 03/23 大井4R 2着/7頭+0.6秒 ―
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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
14	ブルーキャット逃げ	和田譲（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/22 大井5R 3着/10頭 04/16 大井5R 1着/14頭勝利 03/24 大井7R 2着/11頭+0.2秒 02/17 大井6R 2着/12頭+0.0秒 01/30 大井1R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

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

オアシスアラン

騎手石川倭（北海道）

1.6倍

AI の勝率33%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14頭

◎9

オアシスアラン

石川倭（北海道）

1.6倍

勝率 33%

›

○14

ブルーキャット

和田譲（大井）

4.9倍

勝率 22%

›

▲3

ニュークチュール

西啓太（大井）

10.8倍

勝率 12%

›

△8

コイゴロモ

千田洋（大井）

11.0倍

勝率 11%

›

△7

ドレッドノート

小野俊（大井）

16.4倍

勝率 6%

›

△12

タケゾウ

藤田凌（大井）

13.5倍

勝率 5%

›

▽2

プレイバック

杉山海（大井）

55.6倍

対象外勝率 3%

›

▽4

クルーミーズクライ

安藤洋（大井）

54.9倍

対象外勝率 2%

›

×1

コウソクユノ

東原悠（大井）

18.7倍

勝率 2%

›

▽11

ミネノブルー

横川怜（大井）

102.5倍

対象外勝率 2%

›

▽13

レンソイス

谷内貫（大井）

56.0倍

対象外勝率 2%

›

▽6

フラワーキングエス

中村尚（大井）

103.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ラッケンブース

田中洸（大井）

200.6倍

対象外勝率 0%

›

▽5

オオサキサンダー

遠藤健（大井）

166.2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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