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 ダート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	ゼイトク差し	江里裕（大井）	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10R 7着/13頭+0.0秒 05/21 大井10R 3着/16頭 04/27 大井11R 9着/16頭+1.3秒 04/16 大井8R 2着/12頭+0.0秒 03/27 大井9R 1着/10頭勝利
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 6.3着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -90% (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。
2	ヴァンビー逃げ	新原周（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は17走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/10 大井7R 9着/11頭+1.0秒 05/21 大井10R 15着/16頭 04/30 大井8R 4着/10頭+1.2秒 04/16 大井8R 8着/12頭+1.6秒 03/27 大井8R 3着/11頭+0.8秒
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 17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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% ※ 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	ヴェスタリス先行	中島良（浦和）	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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/22 大井3R 1着/12頭 12/04 大井11R 11着/16頭+1.8秒 11/14 大井3R 2着/11頭+0.3秒 10/09 大井5R 2着/9頭+0.5秒 07/01 大井3R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 18.7% ※ 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	ドライブミーホーム追込	矢野貴（大井）	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 7着/14頭 05/19 大井10R 8着/13頭+0.9秒 05/01 大井4R 4着/8頭+0.9秒 03/13 大井7R 4着/10頭+1.2秒 02/20 大井5R 3着/13頭+1.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% ※ 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。
5	バレル自在	西啓太（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6走で勝ち無し）
前5走 06/10 大井7R 8着/11頭 05/21 大井10R 5着/16頭 05/01 大井10R 10着/10頭+7.5秒 04/13 大井11R 5着/10頭+0.8秒 03/25 大井12R 8着/13頭+1.3秒
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。
6	トーケンレナン逃げ	千田洋（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8.0着と低調）
前5走 06/10 大井7R 7着/11頭 05/21 大井10R 7着/16頭 12/05 大井12R 10着/14頭+1.7秒 11/14 大井10R 6着/14頭+1.5秒 10/21 大井10R 4着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) -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	レジェンドウェイ逃げ	吉井章（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/10 大井7R 4着/11頭 05/21 大井10R 11着/16頭+0.0秒 03/23 大井11R 5着/13頭+0.6秒 03/10 大井12R 4着/16頭+0.4秒 02/20 大井10R 7着/13頭+1.3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 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 9.0% ※ 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。
8	ワンウェイ自在	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17走で勝率35%と適性高／同距離帯7走で勝率29%）
前5走 06/09 大井9R 5着/14頭+0.0秒 05/19 大井12R 6着/16頭+0.9秒 04/30 大井9R 3着/14頭+0.3秒 04/16 大井9R 3着/16頭+0.8秒 03/27 大井9R 3着/10頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% ※ 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。
9	キタサンユージャ逃げ	笹川翼（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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 06/09 大井9R 10着/14頭 05/21 大井10R 6着/16頭 04/30 大井8R 3着/10頭+1.1秒 04/16 大井9R 6着/16頭+1.7秒 07/17 大井9R 2着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% ※ 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。
10	ヘクトプリンセス差し	谷内貫（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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 大井7R 6着/11頭 05/21 大井10R 8着/16頭 04/29 大井12R 10着/16頭+2.4秒 04/17 大井12R 5着/14頭+1.0秒 03/23 大井11R 10着/13頭+1.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
11	ビッティンキバラ自在	和田譲（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12.0着と低調）
前5走 06/10 大井7R 10着/11頭+0.0秒 05/21 大井10R 12着/16頭 04/27 大井11R 14着/16頭+2.0秒 01/30 大井12R 4着/13頭+0.4秒 01/16 大井9R 4着/11頭+0.5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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴェスタリス

騎手中島良（浦和）

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

▲8ワンウェイ

—

EV —

▲4ドライブミーホーム

—

EV —

▲9キタサンユージャ

—

EV —

▲7レジェンドウェイ

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

×3

ヴェスタリス

中島良（浦和）

—

›

▲8

ワンウェイ

藤田凌（大井）

—

›

▲4

ドライブミーホーム

矢野貴（大井）

—

›

▲9

キタサンユージャ

笹川翼（大井）

—

›

▲7

レジェンドウェイ

吉井章（大井）

—

›

△5

バレル

西啓太（大井）

—

›

△11

ビッティンキバラ

和田譲（大井）

—

›

△10

ヘクトプリンセス

谷内貫（大井）

—

›

×6

トーケンレナン

千田洋（大井）

—

›

×1

ゼイトク

江里裕（大井）

—

›

×2

ヴァンビー

新原周（川崎）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 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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