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 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジューンアカデミー追込	安藤洋（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/17 大井5R 8着/8頭+1.7秒 09/04 大井12R 11着/15頭+1.2秒 08/14 大井8R 2着/16頭+0.8秒 07/22 大井10R 5着/9頭+1.3秒 07/03 大井5R 3着/11頭+0.0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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% ※ 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。
2	スマイルケイ先行	達城龍（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井8R 5着/13頭+1.0秒 09/01 大井12R 6着/12頭+0.8秒 08/12 大井8R 3着/13頭+0.3秒 07/21 大井9R 7着/12頭+1.7秒 06/30 大井8R 11着/16頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 24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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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	ナンセイスコピオン差し	笹川翼（大井）	実1.6	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 09/02 大井10R 3着/13頭+0.6秒 08/12 大井7R 1着/11頭勝利 07/22 大井5R 1着/11頭勝利 06/29 大井7R 2着/11頭+2.0秒 05/20 大井6R 3着/12頭
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 36走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	マオノジーニー追込	吉井章（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 09/02 大井10R 8着/13頭+1.6秒 06/08 大井6R 5着/9頭 05/20 大井9R 6着/14頭 12/26 大井8R 13着/16頭+3.0秒 12/03 大井12R 5着/16頭+0.6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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 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 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。
5	カンタベリータイム差し	岡村健（船橋）	実1.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 09/04 大井6R 1着/12頭勝利 08/15 大井6R 5着/13頭+0.9秒 07/02 大井4R 2着/13頭+3.0秒 06/11 大井4R 7着/14頭 01/29 大井5R 4着/7頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ガーリッシュ	矢野貴（大井）	推定—	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズに対して期待値マイナスで見送り（当競馬場3走で勝率67%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 09/18 大井3R 1着/14頭 08/14 大井2R 1着/16頭勝利 07/22 大井4R 2着/3頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.6% ※ 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	トーケンサワー先行	望月洵（愛知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／208日ぶりの実戦）
前5走 03/13 大井9R 4着/14頭+0.5秒 02/18 大井8R 4着/14頭+0.5秒 01/12 大井10R 3着/11頭+0.9秒 12/30 大井8R 2着/14頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 208日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% ※ 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	バイアホーン逃げ	藤本現（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8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9R 9着/10頭+2.4秒 09/02 大井10R 6着/13頭+0.9秒 08/12 大井8R 10着/13頭+1.4秒 07/23 大井7R 2着/12頭+0.2秒 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% ※ 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。
9	ルーシーノワール自在	木澤奨（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/18 大井12R 3着/10頭+0.6秒 08/16 大井7R 4着/11頭+1.4秒 07/01 大井8R 3着/14頭 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 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) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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。
10	ジャストリアン逃げ	瀬川将（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/18 大井10R 6着/11頭+1.6秒 09/04 大井8R 6着/6頭+3.0秒 04/27 大井11R 13着/16頭+1.8秒 04/16 大井8R 3着/12頭+0.2秒 03/27 大井8R 10着/11頭+3.9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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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 4.0% ※ 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。
11	ネポティズムベビー逃げ	吉原寛（金沢）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/31 大井9R 7着/11頭+1.3秒 03/26 大井7R 5着/9頭+0.3秒 01/27 大井12R 1着/13頭勝利 12/30 大井12R 1着/13頭勝利 11/13 大井8R 3着/14頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% ※ 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。

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

ガーリッシュ

騎手矢野貴（大井）

—

オッズに対して期待値マイナスで見送り。

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11頭

×6

ガーリッシュ

矢野貴（大井）

—

勝率 23%

›

○11

ネポティズムベビー

吉原寛（金沢）

—

勝率 15%

›

▲7

トーケンサワー

望月洵（愛知）

—

勝率 11%

›

△3

ナンセイスコピオン

笹川翼（大井）

1.6倍

勝率 10%

›

△9

ルーシーノワール

木澤奨（大井）

—

勝率 9%

›

△5

カンタベリータイム

岡村健（船橋）

1.6倍

勝率 8%

›

×1

ジューンアカデミー

安藤洋（大井）

—

勝率 5%

›

×2

スマイルケイ

達城龍（大井）

—

勝率 5%

›

×4

マオノジーニー

吉井章（大井）

—

勝率 5%

›

×8

バイアホーン

藤本現（大井）

—

勝率 4%

›

×10

ジャストリアン

瀬川将（大井）

—

勝率 4%

›

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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