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 17:12

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイディエティ先行	矢野貴（大井）	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/08 大井5R 11着/14頭+2.4秒 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
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ドレヴィーナス追込	高橋優（大井）	実76.9	▽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 10/08 大井7R 13着/14頭+1.4秒 09/18 大井3R 12着/14頭 09/03 大井6R 3着/15頭+0.4秒 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	リコーヘンメリー	藤田凌（大井）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（117日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井10R 5着/14頭 06/11 大井9R 3着/14頭 05/22 大井8R 7着/13頭 04/17 大井9R 6着/14頭+1.0秒 03/24 大井9R 1着/12頭勝利
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 28走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 117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 17.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
4	グロードリーム	中山遥（浦和）	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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 10/08 大井7R 12着/14頭+1.3秒 09/17 大井4R 2着/10頭+0.5秒 06/11 大井5R 5着/14頭+0.0秒 05/21 大井2R 3着/14頭 04/28 大井4R 3着/12頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	ストレートビーム自在	岡村健（船橋）	実137.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／118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 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 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% △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	トサノオウマサン追込	小野俊（大井）	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 10/08 大井7R 14着/14頭+1.4秒 09/16 大井5R 2着/12頭+0.1秒 09/02 大井7R 4着/15頭+0.7秒 07/21 大井7R 6着/13頭+1.4秒 07/02 大井8R 2着/13頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
7	リコーステアー追込	本田重（船橋）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/08 大井7R 8着/14頭+0.7秒 09/16 大井5R 7着/12頭+1.3秒 05/20 大井10R 1着/12頭 04/29 大井5R 5着/11頭+0.7秒 04/16 大井6R 6着/14頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
8	シルエットライド自在	新原周（川崎）	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/06 大井9R 3着/13頭+1.1秒 09/16 大井4R 11着/13頭+3.5秒 05/01 大井6R 9着/12頭+1.6秒 04/17 大井8R 9着/14頭+1.7秒 03/25 大井6R 4着/14頭+1.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (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。
9	アンパンタイム逃げ	杉山海（大井）	実89.3	▽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%／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 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 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	ナポレオンバディ	吉原寛（金沢）	実25.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/08 大井7R 7着/14頭+0.7秒 09/18 大井3R 7着/14頭 08/15 大井4R 6着/8頭 07/22 大井10R 8着/9頭+2.2秒 07/03 大井5R 7着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 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。
11	ナムラソラン	西優哉（大井）	実5.1	△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 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 4.3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 2% (やや苦戦) × 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 12.2% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
12	ブイスリー逃げ	西啓太（大井）	実27.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/08 大井5R 10着/14頭+2.0秒 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
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
13	ムービングアップ追込	笹川翼（大井）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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26%）
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 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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
14	クライスラー追込	野畑凌（川崎）	実3.8	◎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／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/06 大井9R 4着/13頭+1.3秒 09/14 大井7R 1着/10頭勝利 08/31 大井10R 11着/15頭+1.9秒 05/14 川崎5R 11着/12頭+1.4秒 05/04 船橋7R 12着/12頭+2.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。

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

クライスラー

騎手野畑凌（川崎）

3.8倍

AI の勝率32%損益の分かれ目26%

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

◎14

クライスラー

野畑凌（川崎）

3.8倍

勝率 32%

›

○3

リコーヘンメリー

藤田凌（大井）

4.2倍

勝率 17%

›

▲13

ムービングアップ

笹川翼（大井）

5.9倍

勝率 15%

›

△11

ナムラソラン

西優哉（大井）

5.1倍

勝率 12%

›

△7

リコーステアー

本田重（船橋）

12.0倍

勝率 6%

›

△8

シルエットライド

新原周（川崎）

17.5倍

勝率 4%

›

▽4

グロードリーム

中山遥（浦和）

19.4倍

勝率 3%

›

×6

トサノオウマサン

小野俊（大井）

17.4倍

勝率 3%

›

▽10

ナポレオンバディ

吉原寛（金沢）

25.8倍

勝率 2%

›

▽1

タイセイディエティ

矢野貴（大井）

29.0倍

勝率 2%

›

×12

ブイスリー

西啓太（大井）

27.7倍

勝率 2%

›

▽2

ドレヴィーナス

高橋優（大井）

76.9倍

対象外勝率 1%

›

▽9

アンパンタイム

杉山海（大井）

89.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ストレートビーム

岡村健（船橋）

137.0倍

対象外勝率 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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