大井 7R 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。

モデル

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワールドフォンテン逃げ	杉山海（大井）	実5.7	B○ A▲勝率9% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／前走2着）
前5走 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒 04/27 大井7R 1着/11頭勝利 04/16 大井1R 2着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -47% ※ 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	ビーチユーミング差し	岡村健（船橋）	実27.2	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3秒 04/14 大井4R 8着/12頭+1.1秒 03/24 大井7R 6着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -69% ※ 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	ビートリニティ先行	吉井章（大井）	実3.7	B▲ A○勝率17% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒 03/10 大井4R 10着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -35% ※ 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	オールスターズ逃げ	安藤洋（大井）	実3.0	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV+50% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場13走で勝率62%と適性高／同距離帯12走で勝率67%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利 12/31 大井5R 7着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ◎ 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 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 92.7% (オッズ暗示: 33.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.0% / 期待値 +50% ※ 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	アメシスト逃げ	藤本現（大井）	実16.8	B△ A×勝率3% EV-51% 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%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 大井4R 4着/14頭 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4秒 10/10 大井1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 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% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -52% ※ 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	ゴールデンオージャ自在	木澤奨（大井）	実73.6	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/01 大井5R 12着/14頭 06/09 大井4R 9着/10頭+3.0秒 05/18 大井6R 7着/14頭+1.9秒 04/28 大井6R 9着/10頭+2.6秒 04/14 大井4R 12着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 47走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -51% ※ 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	ディサイデッド先行	菅原涼（大井）	実19.8	B× A×勝率2% EV-55% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井6R 5着/12頭 06/10 大井6R 6着/10頭+1.0秒 05/19 大井9R 7着/11頭+2.4秒 04/27 大井10R 4着/15頭+1.0秒 04/14 大井4R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -55% ※ 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	ハカイシン逃げ	和田譲（大井）	実7.0	B△ A△勝率6% EV-57% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9秒 04/28 大井6R 6着/10頭+1.4秒 04/14 大井4R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -58% ※ 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	ポンペルモ逃げ	田中洸（大井）	実15.6	B× A△勝率4% EV-38% 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 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 3着/8頭+0.2秒 04/16 大井2R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 期待値 -39% ※ 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	エムティキング先行	谷内貫（大井）	実8.8	B△ A△勝率6% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 1着/12頭勝利 04/27 大井8R 4着/14頭+1.3秒 04/13 大井12R 5着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 -44% ※ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

オールスターズ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+178%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1ワールドフォンテン

5.7倍

EV -81%

▲A:○3ビートリニティ

3.7倍

EV -90%

出走馬全10頭

◎A:◎4

オールスターズ

安藤洋（大井）

3.0倍

+178%

›

○A:▲1

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

5.7倍

-81%

›

▲A:○3

ビートリニティ

吉井章（大井）

3.7倍

-90%

›

△A:△10

エムティキング

谷内貫（大井）

8.8倍

-88%

›

△A:×5

アメシスト

藤本現（大井）

16.8倍

-93%

›

△A:△8

ハカイシン

和田譲（大井）

7.0倍

-99%

›

×A:△9

ポンペルモ

田中洸（大井）

15.6倍

-99%

›

×A:×7

ディサイデッド

菅原涼（大井）

19.8倍

-99%

›

×A:×2

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

27.2倍

-99%

›

×A:×6

ゴールデンオージャ

木澤奨（大井）

73.6倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

7R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワールドフォンテン逃げ	杉山海（大井）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／前走2着）
前5走 07/02 大井6R 2着/12頭 06/09 大井4R 4着/10頭 05/19 大井4R 6着/9頭+0.9秒 04/27 大井7R 1着/11頭勝利 04/16 大井1R 2着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18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 9.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
2	ビーチユーミング差し	岡村健（船橋）	実27.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井6R 9着/12頭+0.0秒 05/20 大井6R 7着/12頭 04/29 大井3R 4着/13頭+1.3秒 04/14 大井4R 8着/12頭+1.1秒 03/24 大井7R 6着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 10% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
3	ビートリニティ先行	吉井章（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井4R 1着/14頭 04/27 大井8R 2着/14頭+0.6秒 04/13 大井8R 8着/12頭+2.5秒 03/23 大井6R 3着/12頭+0.2秒 03/10 大井4R 10着/13頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 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 19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 17.4% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
4	オールスターズ逃げ	安藤洋（大井）	実3.0	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場13走で勝率62%と適性高／同距離帯12走で勝率67%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/03 大井1R 1着/11頭 11/10 大井2R 5着/13頭+0.8秒 10/07 大井1R 1着/11頭勝利 09/17 大井1R 1着/14頭勝利 12/31 大井5R 7着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ◎ 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 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 50.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	アメシスト逃げ	藤本現（大井）	実16.8	×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%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/01 大井4R 4着/14頭 06/09 大井5R 9着/11頭 02/18 大井3R 14着/14頭+3.0秒 01/27 大井8R 14着/14頭+2.4秒 10/10 大井1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 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% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 19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 2.9% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
6	ゴールデンオージャ自在	木澤奨（大井）	実73.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/01 大井5R 12着/14頭 06/09 大井4R 9着/10頭+3.0秒 05/18 大井6R 7着/14頭+1.9秒 04/28 大井6R 9着/10頭+2.6秒 04/14 大井4R 12着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 47走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 19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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	ディサイデッド先行	菅原涼（大井）	実19.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/02 大井6R 5着/12頭 06/10 大井6R 6着/10頭+1.0秒 05/19 大井9R 7着/11頭+2.4秒 04/27 大井10R 4着/15頭+1.0秒 04/14 大井4R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ハカイシン逃げ	和田譲（大井）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/02 大井6R 10着/12頭+0.0秒 06/09 大井4R 2着/10頭 05/19 大井4R 5着/9頭+0.9秒 04/28 大井6R 6着/10頭+1.4秒 04/14 大井4R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18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 6.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
9	ポンペルモ逃げ	田中洸（大井）	実15.6	△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 06/30 大井4R 1着/10頭 06/08 大井7R 2着/12頭 05/18 大井5R 8着/12頭+1.5秒 04/29 大井1R 3着/8頭+0.2秒 04/16 大井2R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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 20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 3.9% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
10	エムティキング先行	谷内貫（大井）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井6R 6着/12頭 06/11 大井6R 6着/9頭+2.0秒 05/18 大井5R 1着/12頭勝利 04/27 大井8R 4着/14頭+1.3秒 04/13 大井12R 5着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) ○ ローテーション 18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 6.4% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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の本命

AI評価1位

オールスターズ

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ビートリニティ

3.7倍

EV -35%

▲1ワールドフォンテン

5.7倍

EV -47%

出走馬全10頭

◎4

オールスターズ

安藤洋（大井）

3.0倍

+50%

›

○3

ビートリニティ

吉井章（大井）

3.7倍

-35%

›

▲1

ワールドフォンテン

杉山海（大井）

5.7倍

-47%

›

△10

エムティキング

谷内貫（大井）

8.8倍

-43%

›

△8

ハカイシン

和田譲（大井）

7.0倍

-57%

›

△9

ポンペルモ

田中洸（大井）

15.6倍

-38%

›

×5

アメシスト

藤本現（大井）

16.8倍

-51%

›

×7

ディサイデッド

菅原涼（大井）

19.8倍

-55%

›

×2

ビーチユーミング

岡村健（船橋）

27.2倍

-68%

›

×6

ゴールデンオージャ

木澤奨（大井）

73.6倍

-51%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。