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1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレストステラ逃げ	本橋孝（船橋）	実2.7	B🌟◎ A○勝率18% EV-51% 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36走で勝率28%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井10R 1着/13頭 05/01 大井12R 1着/16頭勝利 03/24 大井11R 3着/16頭+0.1秒 03/10 大井6R 2着/6頭+0.3秒 02/20 大井10R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 74.4% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 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。
2	キエティスム逃げ	和田譲（大井）	実12.1	B△ A△勝率6% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 大井11R 15着/15頭+4.0秒 05/20 大井12R 10着/14頭 01/27 大井11R 4着/13頭+0.1秒 01/14 大井12R 13着/14頭+1.6秒 12/31 大井12R 2着/16頭+0.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -25% ※ 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	ゴールデンブザー逃げ	笹川翼（大井）	実18.2	B△ A△勝率5% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井11R 5着/13頭+0.0秒 01/15 大井12R 6着/8頭+3.5秒 12/30 大井11R 10着/16頭+1.0秒 12/01 大井9R 4着/9頭+0.8秒 11/14 大井11R 13着/13頭+3.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -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。
4	ゴールドジャッジ逃げ	矢野貴（大井）	実8.1	B× A▲勝率11% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井11R 6着/7頭 07/01 大井10R 10着/13頭 01/28 大井12R 4着/12頭+0.8秒 01/16 大井11R 2着/11頭+0.4秒 12/30 大井11R 4着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 43走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 25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: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 -15% ※ 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	サブノハクタカ差し	藤本現（大井）	実67.1	B× A×勝率1% EV-64% 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 07/24 大井7R 7着/9頭+1.9秒 07/03 大井11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒 04/14 大井11R 6着/11頭+1.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 21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 0.5% / 期待値 -64% ※ 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	サッキーミツグ	高橋昭（大井）	実8.7	B▲ A△勝率8% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/20 大井11R 4着/7頭 07/01 大井10R 8着/13頭 06/05 船橋10R 9着/9頭 05/08 船橋9R 5着/12頭+0.4秒 04/14 大井11R 10着/11頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 25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 6.6% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -33% ※ 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	ゴッドセンド逃げ	野畑凌（川崎）	実37.9	B△ A▽勝率3% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/23 大井11R 8着/10頭+2.5秒 07/01 大井10R 9着/13頭+2.0秒 12/26 大井10R 8着/12頭+1.7秒 07/05 319R 9着/10頭 06/21 318R 6着/10頭
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 8.3着 (不振) × 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 20% (好調) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -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	シビックドリーム逃げ	安藤洋（大井）	実2.1	B○ A🌟◎勝率49% EV+3% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井11R 5着/10頭+0.7秒 03/24 大井11R 1着/16頭勝利 02/16 大井8R 10着/13頭+2.6秒 01/28 大井12R 1着/12頭勝利 01/14 大井12R 4着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.3% / 期待値 +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）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

プレストステラ

騎手本橋孝（船橋）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+101%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8シビックドリーム

2.1倍

EV -80%

▲A:△6サッキーミツグ

8.7倍

EV -42%

出走馬全8頭

◎A:○1

プレストステラ

本橋孝（船橋）

2.7倍

+101%

›

○A:◎8

シビックドリーム

安藤洋（大井）

2.1倍

-80%

›

▲A:△6

サッキーミツグ

高橋昭（大井）

8.7倍

-42%

›

△A:△3

ゴールデンブザー

笹川翼（大井）

18.2倍

+20%

›

△A:△2

キエティスム

和田譲（大井）

12.1倍

-70%

›

△A:▽7

ゴッドセンド

野畑凌（川崎）

37.9倍

-83%

›

×A:▲4

ゴールドジャッジ

矢野貴（大井）

8.1倍

-99%

›

×A:×5

サブノハクタカ

藤本現（大井）

67.1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1200m ダート1200m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレストステラ逃げ	本橋孝（船橋）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場36走で勝率28%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 大井10R 1着/13頭 05/01 大井12R 1着/16頭勝利 03/24 大井11R 3着/16頭+0.1秒 03/10 大井6R 2着/6頭+0.3秒 02/20 大井10R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 28% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 18.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
2	キエティスム逃げ	和田譲（大井）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 大井11R 15着/15頭+4.0秒 05/20 大井12R 10着/14頭 01/27 大井11R 4着/13頭+0.1秒 01/14 大井12R 13着/14頭+1.6秒 12/31 大井12R 2着/16頭+0.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
3	ゴールデンブザー逃げ	笹川翼（大井）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 05/21 大井11R 5着/13頭+0.0秒 01/15 大井12R 6着/8頭+3.5秒 12/30 大井11R 10着/16頭+1.0秒 12/01 大井9R 4着/9頭+0.8秒 11/14 大井11R 13着/13頭+3.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	ゴールドジャッジ逃げ	矢野貴（大井）	実8.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/20 大井11R 6着/7頭 07/01 大井10R 10着/13頭 01/28 大井12R 4着/12頭+0.8秒 01/16 大井11R 2着/11頭+0.4秒 12/30 大井11R 4着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 43走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	サブノハクタカ差し	藤本現（大井）	実67.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場65走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/24 大井7R 7着/9頭+1.9秒 07/03 大井11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒 04/14 大井11R 6着/11頭+1.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	サッキーミツグ	高橋昭（大井）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/20 大井11R 4着/7頭 07/01 大井10R 8着/13頭 06/05 船橋10R 9着/9頭 05/08 船橋9R 5着/12頭+0.4秒 04/14 大井11R 10着/11頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 25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 7.7% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
7	ゴッドセンド逃げ	野畑凌（川崎）	実37.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/23 大井11R 8着/10頭+2.5秒 07/01 大井10R 9着/13頭+2.0秒 12/26 大井10R 8着/12頭+1.7秒 07/05 319R 9着/10頭 06/21 318R 6着/10頭
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 8.3着 (不振) × 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 20% (好調) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
8	シビックドリーム逃げ	安藤洋（大井）	実2.1	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 大井11R 5着/10頭+0.7秒 03/24 大井11R 1着/16頭勝利 02/16 大井8R 10着/13頭+2.6秒 01/28 大井12R 1着/12頭勝利 01/14 大井12R 4着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シビックドリーム

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1プレストステラ

2.7倍

EV -51%

▲4ゴールドジャッジ

8.1倍

EV -14%

出走馬全8頭

◎8

シビックドリーム

安藤洋（大井）

2.1倍

+3%

›

○1

プレストステラ

本橋孝（船橋）

2.7倍

-51%

›

▲4

ゴールドジャッジ

矢野貴（大井）

8.1倍

-14%

›

△6

サッキーミツグ

高橋昭（大井）

8.7倍

-32%

›

△2

キエティスム

和田譲（大井）

12.1倍

-25%

›

△3

ゴールデンブザー

笹川翼（大井）

18.2倍

-5%

›

▽7

ゴッドセンド

野畑凌（川崎）

37.9倍

-3%

›

×5

サブノハクタカ

藤本現（大井）

67.1倍

-64%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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