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 17:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モリデンステルス逃げ	御神訓（大井）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率65%と適性高／同馬場状態で勝率100%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 大井9R 7着/12頭+0.6秒 07/23 大井12R 5着/12頭+0.8秒 04/28 大井10R 1着/9頭勝利 03/11 大井12R 1着/11頭勝利 01/30 大井11R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 65% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
2	コーラルキング差し	藤本現（大井）	実13.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/09 大井9R 1着/12頭勝利 09/14 大井11R 11着/16頭+0.9秒 08/14 大井10R 2着/9頭+0.9秒 07/21 大井11R 5着/13頭+0.5秒 03/24 大井11R 9着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	サンズ	野畑凌（川崎）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／中6日以内の連戦）
前5走 10/20 浦和12R 3着/3頭 08/12 浦和12R 1着/10頭勝利 07/13 浦和11R 3着/3頭 06/26 浦和11R 6着/10頭 04/23 浦和12R 3着/10頭+0.8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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
4	クラウンシューター	藤田凌（大井）	実38.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／116日ぶりの実戦）
前5走 07/03 大井11R 9着/10頭 06/09 大井11R 12着/14頭+4.0秒 05/20 大井7R 1着/9頭 05/01 大井11R 9着/10頭+2.6秒 04/14 大井11R 4着/11頭+1.1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 52走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 116日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	ゴールデンクラウン逃げ	矢野貴（大井）	実2.5	◎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15走で勝率40%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/09 大井9R 2着/12頭+0.1秒 09/14 大井11R 3着/16頭+0.1秒 10/24 大井11R 2着/10頭+0.3秒 09/15 大井9R 1着/7頭勝利 12/26 大井8R 1着/13頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
6	プレストアーサー逃げ	安藤洋（大井）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場23走で勝率35%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/20 大井7R 2着/9頭 04/14 大井11R 1着/11頭勝利 03/12 大井6R 1着/9頭勝利 02/16 大井8R 3着/13頭+0.9秒 01/12 大井11R 1着/9頭勝利
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 23走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
7	プリンセスデイジー逃げ	笹川翼（大井）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 園田11R 1着/12頭勝利 04/30 大井11R 8着/11頭+2.4秒 03/26 大井9R 2着/7頭+0.9秒 01/29 大井11R 1着/11頭勝利 12/05 大井4R 1着/11頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 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 166日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
8	プリメイラ追込	千田洋（大井）	実92.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯6走で勝率50%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/14 大井11R 13着/16頭+1.5秒 09/03 大井10R 9着/11頭+1.9秒 05/04 名古屋8R 6着/9頭+2.8秒 04/23 名古屋9R 9着/10頭+2.6秒 03/12 名古屋11R 11着/12頭+2.5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 9.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	エルツ先行	和田譲（大井）	実23.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯26走で勝率27%）
前5走 10/09 大井9R 8着/12頭+0.8秒 09/03 大井10R 6着/11頭+1.0秒 08/14 大井10R 5着/9頭+1.4秒 07/24 大井11R 3着/16頭+0.4秒 07/03 大井11R 8着/10頭+0.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 37走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
10	セイエイ逃げ	吉井章（大井）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率44%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／194日ぶりの実戦）
前5走 04/16 大井10R 9着/14頭+2.1秒 03/12 大井9R 1着/7頭勝利 01/26 大井12R 2着/15頭+0.0秒 08/13 大井11R 2着/12頭+0.1秒 07/18 大井7R 1着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) △ ローテーション 194日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (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。

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

ゴールデンクラウン

騎手矢野貴（大井）

2.5倍

AI の勝率41%損益の分かれ目40%

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

◎5

ゴールデンクラウン

矢野貴（大井）

2.5倍

勝率 41%

›

○10

セイエイ

吉井章（大井）

5.4倍

勝率 16%

›

▲1

モリデンステルス

御神訓（大井）

4.7倍

勝率 15%

›

△6

プレストアーサー

安藤洋（大井）

8.9倍

勝率 10%

›

△3

サンズ

野畑凌（川崎）

10.3倍

勝率 8%

›

△7

プリンセスデイジー

笹川翼（大井）

10.3倍

勝率 4%

›

×2

コーラルキング

藤本現（大井）

13.3倍

勝率 3%

›

×9

エルツ

和田譲（大井）

23.5倍

勝率 2%

›

×4

クラウンシューター

藤田凌（大井）

38.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

プリメイラ

千田洋（大井）

92.9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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