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。

7R 大井競馬場ダ1400m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オーシンロクゼロ追込	藤本現（大井）	実103.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／97日ぶりの実戦）
前5走 06/29 大井11R 8着/14頭+1.0秒 04/30 大井10R 7着/15頭+1.4秒 04/17 大井11R 5着/12頭+0.6秒 02/17 大井11R 6着/15頭+1.3秒 01/15 大井11R 4着/11頭+1.2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 6.7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 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 97日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	カズゴルティス	御神訓（大井）	実5.4	△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24%）
前5走 09/11 川崎11R 5着/11頭+0.5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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ダノンザボルケーノ	安藤洋（大井）	実19.3	△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20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
4	スマイルマンボ自在	矢野貴（大井）	実2.8	◎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7走で勝率43%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 09/15 大井11R 1着/10頭勝利 11/06 園田11R 5着/12頭+0.7秒 10/08 大井11R 13着/16頭+5.8秒 06/11 大井11R 8着/16頭+3.5秒 04/29 大井11R 4着/15頭+2.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.0% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
5	サトノフェニックス	和田譲（大井）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（1026日ぶりの実戦）
前5走 12/13 川崎11R 5着/12頭+2.6秒 11/22 園田11R 2着/12頭+0.0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 3.5着 △ ローテーション 1026日休養明け × 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 14.8% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
6	ペルセヴェランテ逃げ	笹川翼（大井）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/15 大井11R 6着/10頭+1.7秒 08/16 大井9R 7着/9頭+1.2秒 07/03 大井11R 1着/10頭 09/01 大井11R 2着/13頭+0.1秒 08/15 大井9R 5着/9頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	アッシュルバニパル	ゴンサ（船橋）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
8	ムットクルフェ先行	野畑凌（川崎）	実23.5	▽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 09/15 大井11R 3着/10頭+0.8秒 09/03 大井11R 6着/9頭+1.7秒 08/16 大井9R 5着/9頭+0.7秒 06/29 大井11R 3着/14頭 03/27 大井11R 3着/12頭+1.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 23% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ケイアイサンデラ	西啓太（大井）	実98.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/15 大井11R 9着/10頭+3.2秒 08/14 大井9R 7着/7頭+3.3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 8.0着 (不振) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
10	エイシンピストン自在	鷹見陸（大井）	実37.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯7走で勝率43%／117日ぶりの実戦）
前5走 06/09 大井11R 5着/14頭 05/19 大井11R 2着/10頭+0.3秒 04/30 大井10R 4着/15頭+0.8秒 03/27 大井11R 4着/12頭+1.7秒 02/16 大井11R 8着/16頭+1.5秒
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 3.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% △ ローテーション 117日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。

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

スマイルマンボ

騎手矢野貴（大井）

2.8倍

AI の勝率46%損益の分かれ目36%

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10頭

◎4

スマイルマンボ

矢野貴（大井）

2.8倍

勝率 46%

›

○7

アッシュルバニパル

ゴンサ（船橋）

3.6倍

勝率 16%

›

▲5

サトノフェニックス

和田譲（大井）

4.5倍

勝率 15%

›

△6

ペルセヴェランテ

笹川翼（大井）

11.8倍

勝率 6%

›

△2

カズゴルティス

御神訓（大井）

5.4倍

勝率 6%

›

△3

ダノンザボルケーノ

安藤洋（大井）

19.3倍

勝率 5%

›

▽8

ムットクルフェ

野畑凌（川崎）

23.5倍

勝率 2%

›

▽10

エイシンピストン

鷹見陸（大井）

37.7倍

対象外勝率 2%

›

▽1

オーシンロクゼロ

藤本現（大井）

103.6倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ケイアイサンデラ

西啓太（大井）

98.8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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