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 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アヤサンジョリーン	西啓太（大井）	実4.1	◎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11.0着と低調／205日ぶりの実戦）
前5走 03/18 浦和11R 11着/12頭+5.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 205日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ノーブルオーディン逃げ	藤田凌（大井）	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（231日ぶりの実戦）
前5走 02/20 大井5R 5着/13頭+1.6秒 01/15 大井3R 2着/8頭+0.2秒 12/30 大井4R 3着/11頭+1.9秒 12/05 大井6R 8着/15頭+1.8秒 11/13 大井4R 1着/12頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	リアンリーヴァ差し	笹川翼（大井）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/16 大井10R 5着/14頭+1.1秒 09/04 大井3R 5着/13頭+0.9秒 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒 04/17 大井4R 4着/7頭+2.9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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ジーティーマジカル先行	野畑凌（川崎）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井9R 7着/12頭+1.3秒 07/23 大井8R 3着/9頭+0.2秒 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1秒 03/11 大井10R 4着/13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戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
5	キタノマティーニ逃げ	澤田龍（船橋）	実17.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯16走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/17 大井9R 5着/10頭+0.6秒 09/02 大井5R 8着/12頭+1.3秒 08/17 大井10R 8着/12頭+2.2秒 07/23 大井8R 6着/9頭+1.0秒 04/29 大井8R 6着/13頭+1.5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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	エレレラナキラ自在	吉井章（大井）	実19.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/10 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 08/19 川崎7R 7着/12頭+1.3秒 05/15 川崎7R 2着/10頭+0.6秒 05/06 船橋4R 3着/12頭+0.1秒 04/07 川崎3R 3着/12頭+0.8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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 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。
7	ベイステート逃げ	西優哉（大井）	実84.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/17 大井8R 9着/11頭+3.2秒 09/03 大井8R 13着/13頭+1.9秒 08/17 大井8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5秒 06/29 大井9R 7着/9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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 12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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	シルバーマック差し	中山遥（浦和）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率44%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/16 大井5R 1着/12頭勝利 09/02 大井5R 7着/12頭+1.2秒 08/13 大井8R 1着/10頭勝利 07/22 大井2R 1着/16頭勝利 06/30 大井6R 7着/14頭
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ボビー	藤本現（大井）	実40.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/18 大井3R 10着/14頭 09/04 大井3R 4着/13頭+0.5秒 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9頭 05/22 大井3R 7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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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	サヴォア	櫻井光（川崎）	実225.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/18 大井3R 13着/14頭 09/04 大井3R 7着/13頭+2.0秒 08/15 大井6R 11着/13頭+3.2秒 07/03 大井5R 9着/11頭+1.0秒 06/12 大井3R 8着/12頭
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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 13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) -0% (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。
11	シェーンプリマー自在	杉山海（大井）	実36.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／163日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井9R 11着/13頭+1.1秒 04/15 大井10R 8着/14頭+1.5秒 12/25 大井10R 2着/11頭+0.0秒 12/02 大井7R 2着/12頭+0.1秒 11/11 大井9R 5着/13頭+0.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 17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 11着 (大敗) △ ローテーション 163日休養明け × 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 1.4% (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。
12	メズマライズ逃げ	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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 12/29 大井12R 5着/11頭+1.4秒 09/18 大井3R 2着/11頭+0.5秒 08/14 大井7R 1着/13頭勝利 07/03 大井3R 2着/14頭+0.3秒 06/10 大井7R 5着/14頭+0.6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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 284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 21.8% (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。
13	ワイルドノブクン逃げ	本田重（船橋）	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 大井3R 5着/14頭 05/22 大井4R 3着/16頭 05/01 大井2R 5着/13頭+0.7秒 04/17 大井6R 6着/12頭+2.2秒 03/27 大井2R 7着/12頭+1.9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 4.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 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。
14	マインゴールド	岡村健（船橋）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/04 大井3R 3着/13頭+0.4秒 08/15 大井7R 3着/16頭+0.9秒 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13頭 05/21 大井3R 7着/16頭
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 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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

アヤサンジョリーン

騎手西啓太（大井）

4.1倍

AI の勝率26%損益の分かれ目24%

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

◎1

アヤサンジョリーン

西啓太（大井）

4.1倍

勝率 26%

›

○12

メズマライズ

和田譲（大井）

4.9倍

勝率 22%

›

▲8

シルバーマック

中山遥（浦和）

5.2倍

勝率 14%

›

△4

ジーティーマジカル

野畑凌（川崎）

11.2倍

勝率 8%

›

△3

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

14.4倍

勝率 7%

›

△14

マインゴールド

岡村健（船橋）

5.5倍

勝率 6%

›

▽5

キタノマティーニ

澤田龍（船橋）

17.8倍

勝率 4%

›

▽2

ノーブルオーディン

藤田凌（大井）

18.5倍

勝率 4%

›

▽13

ワイルドノブクン

本田重（船橋）

22.2倍

勝率 3%

›

×6

エレレラナキラ

吉井章（大井）

19.1倍

勝率 2%

›

▽11

シェーンプリマー

杉山海（大井）

36.2倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ボビー

藤本現（大井）

40.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ベイステート

西優哉（大井）

84.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

サヴォア

櫻井光（川崎）

225.1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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