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1400m ダート1400m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニジノカナタニ先行	江里裕（大井）	推定—	B△ A△勝率8% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5秒 04/28 大井12R 7着/13頭+0.9秒 04/14 大井12R 4着/14頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -82% ※ 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	サラニキケン	高橋優（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-88% 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8R 8着/12頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) × 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 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 -88% ※ 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	パワーキングダム自在	達城龍（大井）	推定—	B△ A×勝率6% EV-89% 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 06/30 大井8R 6着/16頭 06/10 大井9R 10着/14頭+0.0秒 05/19 大井7R 8着/10頭+0.8秒 04/28 大井12R 3着/13頭+0.2秒 01/14 大井9R 7着/10頭+1.3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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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	ベイステート自在	西優哉（大井）	推定—	B× A×勝率3% EV-93% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0秒 05/18 大井10R 6着/9頭+0.6秒 04/28 大井12R 4着/13頭+0.4秒 04/17 大井8R 2着/14頭+0.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -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 10位 / 勝率 3.1% / 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。
5	エクラシェール差し	谷内貫（大井）	推定—	B× A×勝率2% EV-94% 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9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4秒 12/29 大井11R 9着/13頭+2.0秒 12/01 大井8R 7着/14頭+2.3秒 11/10 大井9R 6着/10頭+0.4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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 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。
6	モンサンヴデット先行	和田譲（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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6秒 04/14 大井12R 11着/14頭+2.1秒 12/05 大井9R 3着/15頭+0.2秒 11/13 大井9R 1着/13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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.9% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
7	オメガドライヴ	本田重（船橋）	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（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -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 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 -88% ※ 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	デルバイス追込	遠藤健（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 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6秒 04/14 大井7R 10着/10頭+3.4秒 03/25 大井8R 12着/13頭+3.1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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ▽ 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) -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 2.0% / 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。
9	アリステア	中山遥（浦和）	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走平均13.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井12R 13着/14頭+3.8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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -80% ※ 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	バイアホーン先行	藤本現（大井）	推定—	B× A×勝率6% EV-89% 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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5秒 10/09 大井8R 6着/11頭+0.8秒 09/16 大井8R 4着/12頭+0.8秒 09/02 大井6R 2着/12頭+0.1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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 6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 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) AI 予想勝率 0.0% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 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。
11	ビリーヴアンドラン先行	安藤洋（大井）	推定—	B○ A○勝率15% EV-74% 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43%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井12R 12着/14頭 05/22 大井6R 1着/12頭 05/01 大井6R 7着/12頭+0.5秒 02/20 大井7R 3着/12頭+0.7秒 01/30 大井5R 4着/13頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 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 21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 14.5% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.6% / 期待値 -74% ※ 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	スリーボビー先行	矢野貴（大井）	推定—	B◎ A×勝率23% EV-61% 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8走で勝率38%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/03 大井8R 1着/13頭 06/11 大井8R 1着/13頭 12/31 大井4R 4着/11頭+0.6秒 12/05 大井10R 4着/15頭+0.2秒 11/13 大井9R 2着/13頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 79.3% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.7% / 期待値 -62% ※ 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 ×

スリーボビー

騎手矢野貴（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:○11ビリーヴアンドラン

—

EV —

▲A:▲6モンサンヴデット

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:×12

スリーボビー

矢野貴（大井）

—

›

○A:○11

ビリーヴアンドラン

安藤洋（大井）

—

›

▲A:▲6

モンサンヴデット

和田譲（大井）

—

›

△A:△1

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

—

›

△A:×3

パワーキングダム

達城龍（大井）

—

›

△A:△9

アリステア

中山遥（浦和）

—

›

×A:×4

ベイステート

西優哉（大井）

—

›

×A:×2

サラニキケン

高橋優（大井）

—

›

×A:△7

オメガドライヴ

本田重（船橋）

—

›

×A:×10

バイアホーン

藤本現（大井）

—

›

×A:×5

エクラシェール

谷内貫（大井）

—

›

×A:×8

デルバイス

遠藤健（大井）

—

›

💡 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1400m ダート1400m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニジノカナタニ先行	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 06/29 大井8R 4着/14頭 06/09 大井7R 3着/14頭 05/18 大井8R 11着/13頭+3.5秒 04/28 大井12R 7着/13頭+0.9秒 04/14 大井12R 4着/14頭+1.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% ※ 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	サラニキケン	高橋優（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8R 8着/12頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) × 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 5.2% ※ 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	パワーキングダム自在	達城龍（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 06/30 大井8R 6着/16頭 06/10 大井9R 10着/14頭+0.0秒 05/19 大井7R 8着/10頭+0.8秒 04/28 大井12R 3着/13頭+0.2秒 01/14 大井9R 7着/10頭+1.3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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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。
4	ベイステート自在	西優哉（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/29 大井9R 7着/9頭 06/09 大井8R 7着/11頭+0.0秒 05/18 大井10R 6着/9頭+0.6秒 04/28 大井12R 4着/13頭+0.4秒 04/17 大井8R 2着/14頭+0.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% ※ 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。
5	エクラシェール差し	谷内貫（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/29 大井9R 8着/9頭+0.0秒 01/14 大井8R 13着/13頭+4.4秒 12/29 大井11R 9着/13頭+2.0秒 12/01 大井8R 7着/14頭+2.3秒 11/10 大井9R 6着/10頭+0.4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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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。
6	モンサンヴデット先行	和田譲（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／前走3着）
前5走 06/09 大井8R 3着/11頭+2.0秒 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6秒 04/14 大井12R 11着/14頭+2.1秒 12/05 大井9R 3着/15頭+0.2秒 11/13 大井9R 1着/13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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 13.5% ※ 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。
7	オメガドライヴ	本田重（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9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/02 大井12R 6着/14頭+0.0秒 05/19 大井6R 12着/14頭+2.4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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 7.6% ※ 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。
8	デルバイス追込	遠藤健（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12.7着と低調）
前5走 07/01 大井9R 13着/14頭+2.0秒 05/18 大井8R 12着/13頭+3.7秒 04/29 大井6R 13着/13頭+4.6秒 04/14 大井7R 10着/10頭+3.4秒 03/25 大井8R 12着/13頭+3.1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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ▽ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% ※ 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。
9	アリステア	中山遥（浦和）	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13.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井12R 13着/14頭+3.8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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (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。
10	バイアホーン先行	藤本現（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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/30 大井7R 9着/11頭+3.0秒 11/12 大井9R 10着/11頭+1.5秒 10/09 大井8R 6着/11頭+0.8秒 09/16 大井8R 4着/12頭+0.8秒 09/02 大井6R 2着/12頭+0.1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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 6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 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 5.6% ※ 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。
11	ビリーヴアンドラン先行	安藤洋（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43%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 大井12R 12着/14頭 05/22 大井6R 1着/12頭 05/01 大井6R 7着/12頭+0.5秒 02/20 大井7R 3着/12頭+0.7秒 01/30 大井5R 4着/13頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 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 21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 14.6% ※ 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	スリーボビー先行	矢野貴（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8走で勝率38%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/03 大井8R 1着/13頭 06/11 大井8R 1着/13頭 12/31 大井4R 4着/11頭+0.6秒 12/05 大井10R 4着/15頭+0.2秒 11/13 大井9R 2着/13頭+0.7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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.7% ※ 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の本命

AI評価1位

スリーボビー

騎手矢野貴（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

○11ビリーヴアンドラン

—

EV —

▲6モンサンヴデット

—

EV —

出走馬全12頭

×12

スリーボビー

矢野貴（大井）

—

›

○11

ビリーヴアンドラン

安藤洋（大井）

—

›

▲6

モンサンヴデット

和田譲（大井）

—

›

△9

アリステア

中山遥（浦和）

—

›

△1

ニジノカナタニ

江里裕（大井）

—

›

△7

オメガドライヴ

本田重（船橋）

—

›

×3

パワーキングダム

達城龍（大井）

—

›

×10

バイアホーン

藤本現（大井）

—

›

×2

サラニキケン

高橋優（大井）

—

›

×4

ベイステート

西優哉（大井）

—

›

×5

エクラシェール

谷内貫（大井）

—

›

×8

デルバイス

遠藤健（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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