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1200m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドレヴィーナス追込	安藤洋（大井）	実56.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/18 大井3R 12着/14頭 09/03 大井6R 3着/15頭+0.4秒 08/14 大井2R 4着/16頭+1.3秒 07/23 大井5R 6着/16頭+1.0秒 07/02 大井5R 13着/16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 6.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
2	オテモヤン	笹川翼（大井）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／97日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/03 大井5R 4着/11頭 06/09 大井2R 1着/13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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
3	リコーステアー追込	本田重（船橋）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 大井5R 7着/12頭+1.3秒 05/20 大井10R 1着/12頭 04/29 大井5R 5着/11頭+0.7秒 04/16 大井6R 6着/14頭+0.6秒 03/25 大井6R 7着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	アルデフォックス自在	鷹見陸（大井）	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井9R 6着/12頭+0.9秒 08/17 大井10R 5着/12頭+1.8秒 07/22 大井7R 5着/13頭+0.7秒 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 2.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ザレインソング	木澤奨（大井）	実22.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 大井6R 4着/15頭+0.7秒 07/23 大井5R 2着/16頭+0.3秒 07/02 大井5R 8着/16頭 06/11 大井5R 8着/14頭 05/22 大井2R 10着/15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 4.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	グロードリーム自在	張田昂（船橋）	実35.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/17 大井4R 2着/10頭+0.5秒 06/11 大井5R 5着/14頭+0.0秒 05/21 大井2R 3着/14頭 04/28 大井4R 3着/12頭+0.7秒 03/24 大井5R 3着/9頭+0.8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 3.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ファサード逃げ	石川倭（北海道）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／174日ぶりの実戦）
前5走 04/17 大井9R 13着/14頭+2.1秒 03/25 大井6R 2着/14頭+0.1秒 03/13 大井6R 9着/14頭+2.0秒 02/19 大井10R 4着/14頭+0.2秒 01/29 大井7R 3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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 174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 4.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
8	サイゴニアイハカツ	和田譲（大井）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 大井3R 8着/14頭 06/12 大井3R 12着/12頭 05/22 大井2R 2着/15頭 12/24 大井2R 1着/12頭勝利 12/01 大井4R 4着/10頭+1.2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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
9	ラスールフルール	杉山海（大井）	実189.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 大井3R 13着/13頭+2.2秒 07/27 川崎3R 10着/11頭+1.0秒 07/08 川崎5R 4着/11頭 06/15 川崎7R 7着/13頭 05/25 浦和5R 12着/12頭
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	エスケイイーグル	藤本現（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/02 大井7R 3着/15頭+0.5秒 08/14 大井5R 1着/3頭 07/20 大井10R 5着/14頭 07/02 大井8R 5着/13頭 06/11 大井9R 5着/14頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
11	ナポレオンバディ	野畑凌（川崎）	実68.4	▽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6走で勝ち無し）
前5走 09/18 大井3R 7着/14頭 08/15 大井4R 6着/8頭 07/22 大井10R 8着/9頭+2.2秒 07/03 大井5R 7着/11頭 06/12 大井2R 11着/11頭+0.0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戦の調子平均 7.0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 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
12	ロードオブファイア追込	中村尚（大井）	実2.4	◎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（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 09/15 大井9R 1着/10頭勝利 08/31 大井5R 1着/12頭勝利 12/02 大井4R 3着/6頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) ◎ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
13	トサノオウマサン追込	小野俊（大井）	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/16 大井5R 2着/12頭+0.1秒 09/02 大井7R 4着/15頭+0.7秒 07/21 大井7R 6着/13頭+1.4秒 07/02 大井8R 2着/13頭+1.0秒 06/11 大井8R 7着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 4.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
14	シンプウエース	達城龍（大井）	実34.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/04 大井2R 7着/11頭+2.1秒 08/15 大井7R 7着/16頭+1.3秒 07/03 大井5R 6着/11頭 06/12 大井3R 7着/12頭 05/22 大井4R 4着/16頭
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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

ロードオブファイア

騎手中村尚（大井）

2.4倍

AI の勝率46%損益の分かれ目42%

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14頭

◎12

ロードオブファイア

中村尚（大井）

2.4倍

勝率 46%

›

○10

エスケイイーグル

藤本現（大井）

4.9倍

勝率 13%

›

▲2

オテモヤン

笹川翼（大井）

5.1倍

勝率 11%

›

△8

サイゴニアイハカツ

和田譲（大井）

13.1倍

勝率 10%

›

△7

ファサード

石川倭（北海道）

16.5倍

勝率 4%

›

△3

リコーステアー

本田重（船橋）

16.6倍

勝率 4%

›

▽13

トサノオウマサン

小野俊（大井）

15.4倍

勝率 4%

›

▽4

アルデフォックス

鷹見陸（大井）

25.5倍

勝率 2%

›

▽6

グロードリーム

張田昂（船橋）

35.0倍

対象外勝率 1%

›

×14

シンプウエース

達城龍（大井）

34.8倍

対象外勝率 1%

›

×5

ザレインソング

木澤奨（大井）

22.2倍

勝率 1%

›

▽1

ドレヴィーナス

安藤洋（大井）

56.5倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ナポレオンバディ

野畑凌（川崎）

68.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ラスールフルール

杉山海（大井）

189.7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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