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。

モデル

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サブノマカナ自在	高橋昭（大井）	推定—	B○ A△勝率9% EV-80% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井8R 1着/13頭 06/08 大井9R 1着/12頭 01/26 大井8R 7着/13頭+2.0秒 01/12 大井9R 8着/15頭+1.9秒 12/25 大井9R 7着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -81% ※ 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	リコーグロック逃げ	矢野貴（大井）	推定—	B▲ A▲勝率11% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／253日ぶりの実戦）
前5走 11/11 園田11R 7着/12頭+1.6秒 10/22 園田10R 7着/10頭+1.6秒 09/24 園田9R 1着/12頭勝利 04/17 園田12R 5着/12頭+0.7秒 03/25 園田10R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 253日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -84% ※ 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	マヒロ逃げ	高野誠（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井10R 11着/14頭 05/21 大井9R 6着/13頭 05/01 大井8R 4着/10頭+1.1秒 04/17 大井9R 5着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 7着/14頭+2.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 -90% ※ 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	ダイヤメ先行	吉井章（大井）	推定—	B△ A○勝率13% EV-79% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（117日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8秒 01/15 大井7R 2着/10頭+1.0秒 12/31 大井6R 2着/14頭+0.5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 3.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ ローテーション 117日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 期待値 -79% ※ 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	アルデフォックス	木澤奨（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-91% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10頭 05/01 大井6R 10着/12頭+1.7秒 01/30 大井7R 8着/10頭+1.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.2% / 期待値 -91% ※ 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	トップレジェンド	西啓太（大井）	推定—	B◎ A×勝率25% EV-59% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／205日ぶりの実戦）
前5走 12/29 大井6R 1着/14頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 205日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 86.6% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.8% / 期待値 -60% ※ 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	ロイヤルカラット追込	達城龍（大井）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3秒 02/20 大井8R 9着/13頭+1.8秒 01/30 大井6R 3着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.0% / 期待値 -92% ※ 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	シストロン	東原悠（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井10R 14着/14頭 06/12 大井6R 8着/12頭 05/22 大井6R 12着/12頭+1.0秒 05/01 大井8R 9着/10頭+3.0秒 04/17 大井7R 10着/10頭+3.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.5% / 期待値 -95% ※ 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	ラッケンブース	田中洸（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-90% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/29 大井7R 11着/11頭+7.0秒 06/12 大井5R 11着/14頭 05/22 大井8R 11着/13頭 03/27 大井6R 6着/14頭+2.1秒 03/13 大井6R 12着/14頭+2.4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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 -90% ※ 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	リコーモーラー逃げ	渡邊竜（笠松）	推定—	B△ A△勝率8% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭 12/31 大井5R 3着/14頭+1.9秒 12/03 大井7R 1着/14頭勝利 11/11 大井6R 2着/13頭+0.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -87% ※ 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	ベルボールドナイン先行	笹川翼（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は21走で勝ち無し／117日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 03/27 大井5R 10着/14頭+1.4秒 03/13 大井4R 6着/12頭+1.4秒 02/20 大井8R 4着/13頭+1.4秒 01/16 大井6R 7着/13頭+0.8秒 12/30 大井8R 8着/14頭+1.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 117日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -87% ※ 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	オメガオリーブ自在	本村直（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-95% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10着/14頭+1.9秒 03/25 大井8R 11着/13頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.9% / 期待値 -96% ※ 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	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13頭 02/20 大井9R 8着/15頭+1.5秒 01/30 大井6R 12着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 29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 22% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.4% / 期待値 -93% ※ 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Aモデル ×

トップレジェンド

騎手西啓太（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

○A:△1サブノマカナ

—

EV —

▲A:▲2リコーグロック

—

EV —

出走馬全13頭

◎A:×6

トップレジェンド

西啓太（大井）

—

›

○A:△1

サブノマカナ

高橋昭（大井）

—

›

▲A:▲2

リコーグロック

矢野貴（大井）

—

›

△A:○4

ダイヤメ

吉井章（大井）

—

›

△A:△11

ベルボールドナイン

笹川翼（大井）

—

›

△A:△10

リコーモーラー

渡邊竜（笠松）

—

›

×A:×3

マヒロ

高野誠（大井）

—

›

×A:×5

アルデフォックス

木澤奨（大井）

—

›

×A:×7

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

—

›

×A:×8

シストロン

東原悠（大井）

—

›

×A:×9

ラッケンブース

田中洸（大井）

—

›

×A:×12

オメガオリーブ

本村直（大井）

—

›

×A:×13

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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。

7R 大井競馬場ダ1200m ダート1200m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サブノマカナ自在	高橋昭（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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 大井8R 1着/13頭 06/08 大井9R 1着/12頭 01/26 大井8R 7着/13頭+2.0秒 01/12 大井9R 8着/15頭+1.9秒 12/25 大井9R 7着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -81% (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。
2	リコーグロック逃げ	矢野貴（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14走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／253日ぶりの実戦）
前5走 11/11 園田11R 7着/12頭+1.6秒 10/22 園田10R 7着/10頭+1.6秒 09/24 園田9R 1着/12頭勝利 04/17 園田12R 5着/12頭+0.7秒 03/25 園田10R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 253日休養明け × 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 11.0% ※ 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。
3	マヒロ逃げ	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29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井10R 11着/14頭 05/21 大井9R 6着/13頭 05/01 大井8R 4着/10頭+1.1秒 04/17 大井9R 5着/14頭+0.8秒 03/27 大井6R 7着/14頭+2.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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 19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 5.1% ※ 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。
4	ダイヤメ先行	吉井章（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（117日ぶりの実戦）
前5走 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 3着/14頭+0.6秒 01/30 大井7R 3着/10頭+0.8秒 01/15 大井7R 2着/10頭+1.0秒 12/31 大井6R 2着/14頭+0.5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 3.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ ローテーション 117日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% ※ 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	アルデフォックス	木澤奨（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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/03 大井8R 12着/13頭+0.0秒 06/12 大井5R 6着/14頭 05/22 大井5R 9着/10頭 05/01 大井6R 10着/12頭+1.7秒 01/30 大井7R 8着/10頭+1.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% ※ 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。
6	トップレジェンド	西啓太（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／205日ぶりの実戦）
前5走 12/29 大井6R 1着/14頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 205日休養明け × 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 24.8% ※ 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。
7	ロイヤルカラット追込	達城龍（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24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9.7着と低調）
前5走 07/03 大井6R 9着/9頭 06/12 大井4R 9着/9頭+5.0秒 03/13 大井5R 11着/14頭+2.3秒 02/20 大井8R 9着/13頭+1.8秒 01/30 大井6R 3着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% ※ 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	シストロン	東原悠（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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/03 大井10R 14着/14頭 06/12 大井6R 8着/12頭 05/22 大井6R 12着/12頭+1.0秒 05/01 大井8R 9着/10頭+3.0秒 04/17 大井7R 10着/10頭+3.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% ※ 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。
9	ラッケンブース	田中洸（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11.0着と低調）
前5走 06/29 大井7R 11着/11頭+7.0秒 06/12 大井5R 11着/14頭 05/22 大井8R 11着/13頭 03/27 大井6R 6着/14頭+2.1秒 03/13 大井6R 12着/14頭+2.4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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% ※ 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	リコーモーラー逃げ	渡邊竜（笠松）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/03 大井8R 11着/13頭 06/12 大井5R 7着/14頭 12/31 大井5R 3着/14頭+1.9秒 12/03 大井7R 1着/14頭勝利 11/11 大井6R 2着/13頭+0.2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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
11	ベルボールドナイン先行	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21走で勝ち無し／117日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 03/27 大井5R 10着/14頭+1.4秒 03/13 大井4R 6着/12頭+1.4秒 02/20 大井8R 4着/13頭+1.4秒 01/16 大井6R 7着/13頭+0.8秒 12/30 大井8R 8着/14頭+1.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 117日休養明け × 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 8.5% ※ 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	オメガオリーブ自在	本村直（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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均13.0着と低調）
前5走 07/02 大井12R 13着/14頭+4.0秒 05/18 大井12R 14着/14頭+2.5秒 04/30 大井12R 12着/14頭+3.6秒 04/14 大井12R 10着/14頭+1.9秒 03/25 大井8R 11着/13頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% ※ 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。
13	オオサキサンダー	岡村健（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場29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10.3着と低調）
前5走 07/03 大井10R 12着/14頭 06/12 大井6R 7着/12頭+1.0秒 05/22 大井8R 12着/13頭 02/20 大井9R 8着/15頭+1.5秒 01/30 大井6R 12着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 29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 22% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トップレジェンド

騎手西啓太（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

○4ダイヤメ

—

EV —

▲2リコーグロック

—

EV —

出走馬全13頭

×6

トップレジェンド

西啓太（大井）

—

›

○4

ダイヤメ

吉井章（大井）

—

›

▲2

リコーグロック

矢野貴（大井）

—

›

△1

サブノマカナ

高橋昭（大井）

—

›

△11

ベルボールドナイン

笹川翼（大井）

—

›

△10

リコーモーラー

渡邊竜（笠松）

—

›

×9

ラッケンブース

田中洸（大井）

—

›

×3

マヒロ

高野誠（大井）

—

›

×5

アルデフォックス

木澤奨（大井）

—

›

×7

ロイヤルカラット

達城龍（大井）

—

›

×13

オオサキサンダー

岡村健（船橋）

—

›

×8

シストロン

東原悠（大井）

—

›

×12

オメガオリーブ

本村直（大井）

—

›

💡 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。

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