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1800m ダート1800m　発走 19:06

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィルデッドリフト自在	吉井章（大井）	実27.8	B△ A×勝率1% EV-79% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（210日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井8R 5着/7頭+2.4秒 12/05 大井7R 9着/10頭+2.1秒 11/14 大井4R 2着/9頭+0.2秒 09/18 大井5R 8着/9頭+3.5秒 09/05 大井4R 3着/6頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 210日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.7% / 期待値 -80% ※ 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	ワクシングムーン先行	本橋孝（船橋）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率61% EV+39% 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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/23 大井10R 3着/14頭+0.2秒 01/27 大井12R 2着/13頭+0.2秒 01/14 大井10R 1着/15頭勝利 12/29 大井5R 3着/14頭+1.8秒 12/02 大井2R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.5% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 60.6% / 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。
3	アレグランサ逃げ	安藤洋（大井）	実9.4	B× A△勝率4% EV-58% 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 06/11 大井10R 11着/14頭+1.0秒 05/18 大井11R 5着/11頭+0.6秒 04/29 大井10R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井12R 3着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 5位 / 勝率 4.4% / 期待値 -59% ※ 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	レディーキラー	鷹見陸（大井）	実12.3	B△ A△勝率3% EV-62% 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 07/21 大井10R 1着/14頭勝利 07/02 大井9R 3着/10頭+0.0秒 06/11 大井6R 7着/9頭 05/22 大井6R 9着/12頭 04/30 大井6R 12着/14頭+2.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -63% ※ 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	マイネルイージス自在	田中洸（大井）	実20.7	B× A×勝率1% EV-70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/24 大井9R 10着/12頭+3.0秒 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14頭 04/30 大井12R 6着/14頭+0.8秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 -71% ※ 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	クールブリーズ逃げ	木澤奨（大井）	実10.4	B○ A△勝率6% EV-41% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井8R 1着/11頭勝利 06/30 大井7R 4着/11頭 06/10 大井8R 7着/12頭 05/19 大井6R 2着/14頭+0.1秒 04/28 大井8R 3着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) △ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 -42% ※ 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	サガノオウマサン	吉原寛（金沢）	実7.4	B▲ A▲勝率9% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/23 大井10R 4着/14頭+2.2秒 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭 04/29 大井10R 2着/14頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -30% ※ 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	ジャスティス逃げ	達城龍（大井）	実3.0	B△ A○勝率15% EV-55% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/20 大井9R 4着/8頭 03/09 大井11R 6着/10頭+3.5秒 02/18 大井11R 16着/16頭+4.5秒 01/15 大井8R 3着/7頭+0.8秒 12/26 大井9R 4着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -56% ※ 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 ◎

ワクシングムーン

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+114%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6クールブリーズ

10.4倍

EV -62%

▲A:▲7サガノオウマサン

7.4倍

EV -90%

出走馬全8頭

◎A:◎2

ワクシングムーン

本橋孝（船橋）

2.3倍

+114%

›

○A:△6

クールブリーズ

木澤奨（大井）

10.4倍

-62%

›

▲A:▲7

サガノオウマサン

吉原寛（金沢）

7.4倍

-90%

›

△A:○8

ジャスティス

達城龍（大井）

3.0倍

-97%

›

△A:△4

レディーキラー

鷹見陸（大井）

12.3倍

-91%

›

△A:×1

ウィルデッドリフト

吉井章（大井）

27.8倍

-92%

›

×A:×5

マイネルイージス

田中洸（大井）

20.7倍

-99%

›

×A:△3

アレグランサ

安藤洋（大井）

9.4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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

7R 大井競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 19:06

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィルデッドリフト自在	吉井章（大井）	実27.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（210日ぶりの実戦）
前5走 01/15 大井8R 5着/7頭+2.4秒 12/05 大井7R 9着/10頭+2.1秒 11/14 大井4R 2着/9頭+0.2秒 09/18 大井5R 8着/9頭+3.5秒 09/05 大井4R 3着/6頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 210日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
2	ワクシングムーン先行	本橋孝（船橋）	実2.3	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/23 大井10R 3着/14頭+0.2秒 01/27 大井12R 2着/13頭+0.2秒 01/14 大井10R 1着/15頭勝利 12/29 大井5R 3着/14頭+1.8秒 12/02 大井2R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 60.6% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
3	アレグランサ逃げ	安藤洋（大井）	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／63日ぶりの実戦）
前5走 06/11 大井10R 11着/14頭+1.0秒 05/18 大井11R 5着/11頭+0.6秒 04/29 大井10R 3着/14頭+0.1秒 04/14 大井7R 1着/10頭勝利 03/24 大井12R 3着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
4	レディーキラー	鷹見陸（大井）	実12.3	△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 07/21 大井10R 1着/14頭勝利 07/02 大井9R 3着/10頭+0.0秒 06/11 大井6R 7着/9頭 05/22 大井6R 9着/12頭 04/30 大井6R 12着/14頭+2.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
5	マイネルイージス自在	田中洸（大井）	実20.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/24 大井9R 10着/12頭+3.0秒 07/02 大井12R 2着/14頭 06/10 大井8R 3着/12頭 05/20 大井9R 8着/14頭 04/30 大井12R 6着/14頭+0.8秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
6	クールブリーズ逃げ	木澤奨（大井）	実10.4	△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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/21 大井8R 1着/11頭勝利 06/30 大井7R 4着/11頭 06/10 大井8R 7着/12頭 05/19 大井6R 2着/14頭+0.1秒 04/28 大井8R 3着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) △ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	サガノオウマサン	吉原寛（金沢）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/23 大井10R 4着/14頭+2.2秒 06/30 大井10R 7着/12頭 06/11 大井10R 8着/14頭+0.0秒 05/20 大井9R 2着/14頭 04/29 大井10R 2着/14頭+0.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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 9.4% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
8	ジャスティス逃げ	達城龍（大井）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/20 大井9R 4着/8頭 03/09 大井11R 6着/10頭+3.5秒 02/18 大井11R 16着/16頭+4.5秒 01/15 大井8R 3着/7頭+0.8秒 12/26 大井9R 4着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワクシングムーン

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ジャスティス

3.0倍

EV -55%

▲7サガノオウマサン

7.4倍

EV -30%

出走馬全8頭

◎2

ワクシングムーン

本橋孝（船橋）

2.3倍

+39%

›

○8

ジャスティス

達城龍（大井）

3.0倍

-55%

›

▲7

サガノオウマサン

吉原寛（金沢）

7.4倍

-30%

›

△6

クールブリーズ

木澤奨（大井）

10.4倍

-41%

›

△3

アレグランサ

安藤洋（大井）

9.4倍

-58%

›

△4

レディーキラー

鷹見陸（大井）

12.3倍

-62%

›

×5

マイネルイージス

田中洸（大井）

20.7倍

-70%

›

×1

ウィルデッドリフト

吉井章（大井）

27.8倍

-79%

›

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▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

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