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1600m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウエノマルサンダー先行	本村直（大井）	実212.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/14 大井8R 8着/10頭+2.9秒 08/31 大井7R 12着/13頭+2.2秒 08/14 大井3R 13着/13頭+2.7秒 07/21 大井6R 11着/13頭+2.3秒 07/02 大井8R 13着/13頭
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	マサノエターナル自在	藤田凌（大井）	実33.5	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／137日ぶりの実戦）
前5走 05/22 大井10R 8着/8頭 04/30 大井2R 2着/12頭+0.2秒 04/15 大井3R 6着/10頭+2.4秒 03/26 大井5R 9着/12頭+3.0秒 02/20 大井2R 7着/12頭+1.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 137日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
3	フローラルデザイン自在	安藤洋（大井）	実40.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4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 09/16 大井3R 8着/10頭+3.4秒 01/16 大井5R 10着/12頭+2.8秒 12/30 大井5R 7着/13頭+2.2秒 12/04 大井5R 5着/13頭+1.6秒 ―
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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 18% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ジャスティンロング追込	笹川翼（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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/31 大井7R 4着/13頭+0.4秒 08/17 大井1R 1着/11頭勝利 07/24 大井1R 3着/15頭+1.0秒 07/02 大井9R 5着/10頭 10/20 大井8R 4着/12頭+0.3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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (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。
5	ジュアルエリモ自在	千田洋（大井）	実130.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/17 大井3R 6着/13頭+1.0秒 09/03 大井5R 10着/12頭+3.4秒 08/14 大井1R 7着/10頭+2.4秒 07/20 大井9R 6着/8頭+4.0秒 06/11 大井3R 5着/9頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 19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 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	コウフウセイゲツ逃げ	野畑凌（川崎）	実28.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/15 大井10R 10着/13頭+4.9秒 09/04 大井10R 14着/14頭+4.2秒 05/19 大井9R 8着/11頭+3.7秒 04/27 大井10R 15着/15頭+3.8秒 04/15 大井8R 2着/10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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (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。
7	キミオウ追込	吉井章（大井）	実17.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 09/15 大井8R 2着/11頭+1.2秒 09/02 大井2R 10着/16頭+2.4秒 03/26 大井6R 6着/13頭+1.0秒 03/09 大井5R 1着/11頭勝利 02/16 大井5R 8着/13頭+2.9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戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ルトラセ自在	江里裕（大井）	実39.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／96日ぶりの実戦）
前5走 07/02 大井9R 4着/10頭 06/10 大井6R 4着/10頭 05/19 大井9R 6着/11頭+1.7秒 04/15 大井8R 3着/10頭+1.7秒 03/25 大井9R 5着/11頭+0.5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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ ローテーション 96日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
9	キングパッション	矢野貴（大井）	実1.4	◎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（直近3走で勝率50%と好調／328日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 11/12 大井11R 14着/16頭+3.2秒 10/24 大井3R 1着/6頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 328日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.6% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	フェアクラウド自在	藤本現（大井）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%）
前5走 09/16 大井3R 7着/10頭+2.8秒 07/21 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井9R 4着/12頭 06/11 大井6R 5着/9頭+0.0秒 01/13 大井7R 1着/13頭勝利
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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (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。

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

キングパッション

騎手矢野貴（大井）

1.4倍

AI の勝率53%損益の分かれ目71%

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

◎9

キングパッション

矢野貴（大井）

1.4倍

勝率 53%

›

○4

ジャスティンロング

笹川翼（大井）

3.7倍

勝率 22%

›

▲10

フェアクラウド

藤本現（大井）

11.7倍

勝率 8%

›

△7

キミオウ

吉井章（大井）

17.1倍

勝率 6%

›

△6

コウフウセイゲツ

野畑凌（川崎）

28.1倍

勝率 4%

›

△2

マサノエターナル

藤田凌（大井）

33.5倍

対象外勝率 3%

›

▽3

フローラルデザイン

安藤洋（大井）

40.1倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ルトラセ

江里裕（大井）

39.4倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ジュアルエリモ

千田洋（大井）

130.5倍

対象外勝率 1%

›

×1

ウエノマルサンダー

本村直（大井）

212.6倍

対象外勝率 0%

›

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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