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 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サントレッダー逃げ	木澤奨（大井）	実234.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 10/04 大井6R 12着/12頭+5.9秒 09/03 大井8R 10着/13頭+1.3秒 07/23 大井6R 13着/14頭+2.6秒 06/29 大井9R 9着/9頭+1.0秒 06/09 大井8R 9着/11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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	プロミスライン	矢野貴（大井）	実2.1	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	シェーンプリマー自在	高橋優（大井）	実77.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/09 大井6R 13着/14頭+2.8秒 04/29 大井9R 11着/13頭+1.1秒 04/15 大井10R 8着/14頭+1.5秒 12/25 大井10R 2着/11頭+0.0秒 12/02 大井7R 2着/12頭+0.1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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
4	ミチノディディ差し	達城龍（大井）	実69.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 10/06 大井10R 12着/14頭+1.8秒 09/17 大井8R 3着/11頭+1.1秒 09/03 大井9R 5着/12頭+0.9秒 08/12 大井7R 8着/11頭+2.9秒 06/09 大井8R 8着/11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 6.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	タケゾウ追込	藤田凌（大井）	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/08 大井6R 1着/14頭勝利 09/04 大井2R 5着/11頭+1.8秒 08/15 大井7R 10着/16頭+1.8秒 07/02 大井5R 3着/16頭 06/11 大井4R 12着/14頭+1.0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 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	ヨシノローズ逃げ	中村尚（大井）	実107.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/03 大井8R 9着/13頭+1.0秒 08/12 大井7R 7着/11頭+2.7秒 07/23 大井6R 12着/14頭+2.1秒 06/29 大井8R 9着/14頭 06/09 大井7R 12着/14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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 68走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	オロールシェール逃げ	鷹見陸（大井）	実12.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 10/09 大井5R 3着/13頭+0.6秒 08/15 大井7R 16着/16頭+2.7秒 07/22 大井10R 7着/9頭+2.1秒 04/17 大井5R 4着/9頭+1.0秒 03/27 大井2R 5着/12頭+0.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ベイステート逃げ	杉山海（大井）	実113.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/09 大井6R 7着/14頭+1.0秒 09/17 大井8R 9着/11頭+3.2秒 09/03 大井8R 13着/13頭+1.9秒 08/17 大井8R 10着/13頭+2.2秒 07/23 大井7R 10着/12頭+1.5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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 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) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
9	ヨドギミ差し	西啓太（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9走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 10/06 大井10R 3着/14頭+0.0秒 09/15 大井10R 8着/13頭+3.4秒 07/22 大井5R 7着/11頭+1.6秒 03/13 大井4R 4着/12頭+0.3秒 02/20 大井7R 12着/12頭+2.3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 6.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24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 6.9% ※ 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。
10	ステイフリー逃げ	吉井章（大井）	実72.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/09 大井4R 10着/10頭+3.4秒 09/18 大井7R 4着/12頭+1.1秒 09/04 大井6R 12着/12頭+3.3秒 08/15 大井6R 13着/13頭+3.9秒 03/27 大井7R 3着/8頭+1.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 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) +40%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	アオイフォトグラフ差し	町田直（川崎）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/06 大井10R 10着/14頭+1.5秒 09/17 大井8R 4着/11頭+1.4秒 09/03 大井8R 3着/13頭+0.1秒 08/12 大井7R 4着/11頭+2.3秒 07/22 大井6R 3着/14頭+0.1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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
12	メープルピア先行	和田譲（大井）	実17.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/09 大井5R 11着/13頭+2.0秒 09/17 大井8R 2着/11頭+0.9秒 09/03 大井8R 6着/13頭+0.6秒 08/14 大井4R 1着/12頭勝利 07/21 大井6R 9着/13頭+1.6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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	エイトザット逃げ	野畑凌（川崎）	実3.9	◎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（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/12 大井2R 3着/11頭 05/22 大井3R 5着/12頭+1.0秒 04/28 大井4R 1着/12頭勝利 12/05 大井5R 3着/11頭+1.2秒 11/11 大井3R 2着/8頭+1.4秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
14	リアンリーヴァ差し	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（前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/09 大井6R 2着/14頭+0.1秒 09/16 大井10R 5着/14頭+1.1秒 09/04 大井3R 5着/13頭+0.9秒 08/15 大井7R 5着/16頭+0.9秒 05/01 大井3R 7着/9頭+2.5秒
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 4.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.5% (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。

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

エイトザット

騎手野畑凌（川崎）

3.9倍

AI の勝率27%損益の分かれ目26%

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

◎13

エイトザット

野畑凌（川崎）

3.9倍

勝率 27%

›

○2

プロミスライン

矢野貴（大井）

2.1倍

勝率 25%

›

▲14

リアンリーヴァ

笹川翼（大井）

10.3倍

勝率 11%

›

△5

タケゾウ

藤田凌（大井）

7.8倍

勝率 9%

›

△9

ヨドギミ

西啓太（大井）

—

勝率 7%

›

△11

アオイフォトグラフ

町田直（川崎）

10.7倍

勝率 5%

›

▽7

オロールシェール

鷹見陸（大井）

12.0倍

勝率 4%

›

▽12

メープルピア

和田譲（大井）

17.5倍

勝率 3%

›

▽10

ステイフリー

吉井章（大井）

72.4倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ミチノディディ

達城龍（大井）

69.2倍

対象外勝率 2%

›

▽3

シェーンプリマー

高橋優（大井）

77.6倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ヨシノローズ

中村尚（大井）

107.3倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ベイステート

杉山海（大井）

113.3倍

対象外勝率 1%

›

▽1

サントレッダー

木澤奨（大井）

234.3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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