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 ダート1200m　発走 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オースミメッシーナ	高野誠（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8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 06/09 大井9R 11着/14頭 05/19 大井12R 7着/16頭+0.9秒 04/29 大井12R 4着/16頭+1.6秒 04/17 大井12R 7着/14頭+1.1秒 03/23 大井11R 4着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3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 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
2	クリティカルヒット	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/09 大井9R 4着/14頭 05/19 大井12R 8着/16頭+0.9秒 04/30 大井9R 5着/14頭+0.7秒 04/16 大井9R 2着/16頭+0.6秒 01/29 大井10R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
3	サブノリョウマ	石川駿（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44走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/09 大井9R 13着/14頭+4.0秒 05/19 大井12R 16着/16頭+3.5秒 04/29 大井12R 8着/16頭+1.9秒 04/17 大井12R 12着/14頭+1.9秒 12/03 大井10R 3着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 44走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 32走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	ヤマノウォーリア	藤本現（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8.7着と低調）
前5走 06/09 大井9R 8着/14頭 05/19 大井12R 14着/16頭+2.0秒 04/30 大井9R 4着/14頭+0.6秒 04/16 大井9R 4着/16頭+1.0秒 03/27 大井9R 5着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	ライドハイ	藤田凌（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6走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 06/12 大井3R 5着/12頭 01/30 大井3R 7着/8頭+2.2秒 01/14 大井3R 2着/11頭+0.6秒 12/31 大井10R 6着/14頭+2.1秒 12/03 大井5R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.0% ※ 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	ジャスミンツー	本橋孝（船橋）	推定—	△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5走 06/10 大井10R 4着/14頭+0.0秒 05/18 大井12R 1着/14頭勝利 04/29 大井9R 4着/13頭+0.2秒 04/15 大井10R 4着/14頭+1.1秒 03/26 大井10R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% ※ 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。
7	ヘイシリン	笹川翼（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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 05/21 大井7R 2着/11頭 04/30 大井9R 2着/14頭+0.2秒 01/29 大井10R 2着/15頭+0.0秒 01/15 大井10R 3着/12頭+0.5秒 12/31 大井9R 3着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 14.8% ※ 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	デュピュイドローム	達城龍（大井）	推定—	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場6走で勝率83%と適性高／同距離帯6走で勝率83%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/19 大井8R 1着/9頭勝利 03/27 大井6R 1着/14頭勝利 03/13 大井6R 2着/14頭+0.4秒 02/18 大井6R 1着/16頭勝利 01/26 大井7R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 83% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 83% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 27.9% ※ 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	マルヨジョーダン	杉山海（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井9R 14着/14頭+3.0秒 05/19 大井12R 15着/16頭+2.7秒 04/30 大井9R 1着/14頭勝利 04/16 大井9R 15着/16頭+3.9秒 03/26 大井10R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 47走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 39走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% ※ 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	エイシンネクタル	遠藤健（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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/21 大井12R 10着/14頭 04/29 大井12R 13着/16頭+3.2秒 04/17 大井12R 11着/14頭+1.4秒 03/23 大井11R 8着/13頭+1.2秒 03/11 大井12R 11着/11頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
11	シャークシャイニー	岡村健（船橋）	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11.3着と低調）
前5走 06/09 大井9R 12着/14頭+0.0秒 05/21 大井10R 14着/16頭 04/14 大井10R 8着/9頭+2.6秒 03/23 大井11R 12着/13頭+2.0秒 03/10 大井12R 15着/16頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 8% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	フェレザ	吉井章（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/09 大井9R 6着/14頭 12/02 園田8R 2着/8頭+0.1秒 07/23 園田11R 1着/12頭勝利 06/18 園田12R 2着/12頭+0.5秒 08/07 川崎7R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 3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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% ※ 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

ダ1200m

🎯 AIの本命

AI評価1位

デュピュイドローム

騎手達城龍（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲5ライドハイ

—

EV —

▲7ヘイシリン

—

EV —

▲2クリティカルヒット

—

EV —

▲12フェレザ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

◎8

デュピュイドローム

達城龍（大井）

—

›

▲5

ライドハイ

藤田凌（大井）

—

›

▲7

ヘイシリン

笹川翼（大井）

—

›

▲2

クリティカルヒット

野畑凌（川崎）

—

›

▲12

フェレザ

吉井章（大井）

—

›

△6

ジャスミンツー

本橋孝（船橋）

—

›

△4

ヤマノウォーリア

藤本現（大井）

—

›

△3

サブノリョウマ

石川駿（大井）

—

›

×10

エイシンネクタル

遠藤健（大井）

—

›

×11

シャークシャイニー

岡村健（船橋）

—

›

×1

オースミメッシーナ

高野誠（大井）

—

›

×9

マルヨジョーダン

杉山海（大井）

—

›

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🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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