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1400m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャリアラダー自在	西優哉（大井）	実52.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/04 大井1R 8着/10頭+1.3秒 07/24 大井4R 5着/11頭+0.4秒 06/12 大井1R 4着/9頭 05/22 大井10R 3着/8頭+5.0秒 05/01 大井1R 5着/10頭+1.0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 12走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
2	デルバイス先行	遠藤健（大井）	実161.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/17 大井8R 11着/11頭+4.8秒 09/03 大井9R 9着/12頭+2.7秒 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5秒 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ▽ 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) -51% (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。
3	ハヤマデイズ先行	田中洸（大井）	実229.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/18 大井7R 11着/12頭+2.6秒 09/04 大井1R 10着/10頭+1.9秒 08/17 大井7R 8着/12頭+1.4秒 07/24 大井4R 7着/11頭+1.1秒 07/03 大井7R 7着/9頭+0.0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戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	シャインブラスト	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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/18 大井2R 2着/3頭 09/18 大井5R 3着/9頭+0.8秒 08/10 大井2R 1着/7頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.2% (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。
5	パールペンダント自在	岡村健（船橋）	実41.6	▽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）
前5走 09/17 大井9R 6着/10頭+0.6秒 09/03 大井9R 4着/12頭+0.6秒 08/17 大井10R 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0秒 07/02 大井12R 11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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
6	メープルピア先行	和田譲（大井）	実28.0	△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2着）
前5走 09/17 大井8R 2着/11頭+0.9秒 09/03 大井8R 6着/13頭+0.6秒 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6秒 07/03 大井8R 6着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
7	リトルデビル自在	野畑凌（川崎）	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 09/04 大井2R 2着/11頭+1.2秒 01/30 大井4R 3着/9頭+1.6秒 01/15 大井8R 6着/7頭+2.8秒 12/26 大井1R 1着/12頭勝利 07/17 大井3R 2着/5頭+0.5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 3.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (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。
8	ゴーディアンノット	藤本現（大井）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/16 大井4R 1着/13頭勝利 09/02 大井6R 3着/3頭 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭 07/01 大井4R 2着/14頭+3.0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 36走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
9	クリノエーデル差し	中山遥（浦和）	実39.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/18 大井7R 3着/12頭+1.1秒 09/04 大井6R 2着/12頭+0.8秒 08/15 大井6R 7着/13頭+2.2秒 07/23 大井4R 2着/3頭 07/02 大井3R 5着/8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 4.0着 × 当競馬場適性 16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 3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) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	オロールシェール逃げ	鷹見陸（大井）	実98.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/15 大井7R 16着/16頭+2.7秒 07/22 大井10R 7着/9頭+2.1秒 04/17 大井5R 4着/9頭+1.0秒 03/27 大井2R 5着/12頭+0.6秒 03/11 大井4R 1着/14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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
11	サラニキケン	高橋優（大井）	実88.9	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/04 大井10R 11着/14頭+2.8秒 08/15 大井10R 14着/14頭+7.3秒 07/23 大井7R 8着/12頭+0.9秒 06/10 大井8R 8着/12頭 ―
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% (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。
12	グラスリッキー追込	笹川翼（大井）	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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2R 3着/3頭 09/04 大井2R 9着/11頭+2.8秒 08/13 大井4R 1着/14頭勝利 07/21 大井2R 2着/14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 18% ○ 前走実績前走 3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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
13	エクラシェール差し	藤田凌（大井）	実45.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/17 大井8R 5着/11頭+1.6秒 09/04 大井10R 7着/14頭+1.6秒 08/17 大井8R 4着/13頭+0.3秒 07/23 大井7R 9着/12頭+0.9秒 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。

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

シャインブラスト

騎手矢野貴（大井）

1.6倍

AI の勝率52%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

◎4

シャインブラスト

矢野貴（大井）

1.6倍

勝率 52%

›

○7

リトルデビル

野畑凌（川崎）

5.6倍

勝率 14%

›

▲12

グラスリッキー

笹川翼（大井）

5.0倍

勝率 12%

›

△6

メープルピア

和田譲（大井）

28.0倍

勝率 6%

›

△8

ゴーディアンノット

藤本現（大井）

10.6倍

勝率 4%

›

△9

クリノエーデル

中山遥（浦和）

39.3倍

対象外勝率 4%

›

▽13

エクラシェール

藤田凌（大井）

45.6倍

対象外勝率 3%

›

▽5

パールペンダント

岡村健（船橋）

41.6倍

対象外勝率 1%

›

▽1

キャリアラダー

西優哉（大井）

52.3倍

対象外勝率 1%

›

▽10

オロールシェール

鷹見陸（大井）

98.6倍

対象外勝率 1%

›

▽11

サラニキケン

高橋優（大井）

88.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ハヤマデイズ

田中洸（大井）

229.7倍

対象外勝率 0%

›

×2

デルバイス

遠藤健（大井）

161.3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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