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2000m ダート2000m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベンテイガ追込	鷹見陸（大井）	推定—	B△ A○勝率15% EV-67% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率30%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 04/16 大井10R 3着/14頭+0.3秒 03/24 大井11R 12着/16頭+1.8秒 02/20 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 3着/14頭+0.7秒 12/03 大井9R 11着/12頭+1.7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 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 4.1% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.8% / 期待値 -67% ※ 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	グレアネオンライト	本橋孝（船橋）	推定—	B▲ A△勝率14% EV-67% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/04 船橋11R 4着/13頭 06/11 大井7R 9着/11頭 05/22 大井7R 3着/9頭 05/05 船橋9R 10着/12頭+1.8秒 02/12 船橋12R 14着/14頭+4.5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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 -68% ※ 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	スパルタレオニダス逃げ	笹川翼（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（同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井11R 6着/14頭 12/25 大井11R 13着/16頭+6.5秒 12/04 大井9R 1着/10頭勝利 11/14 大井11R 3着/13頭+0.7秒 10/13 川崎11R 10着/13頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 45% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ ローテーション 25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 11.2% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 期待値 -75% ※ 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	マロンシャンテリー差し	櫻井光（川崎）	推定—	B△ A△勝率10% EV-75% 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5走 07/04 船橋11R 10着/13頭 05/26 浦和12R 1着/12頭 05/11 川崎11R 1着/14頭勝利 04/20 浦和11R 6着/13頭+1.4秒 03/31 船橋9R 8着/12頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.0% / 期待値 -75% ※ 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	シャドウルパン逃げ	和田譲（大井）	推定—	B◎ A◎勝率27% EV-49% 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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/11 大井7R 1着/11頭 02/19 大井12R 5着/13頭+0.8秒 01/26 大井12R 4着/15頭+0.3秒 01/12 大井12R 3着/16頭+0.2秒 12/25 大井12R 6着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 78.0% ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.2% / 期待値 -49% ※ 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	ダイバリオン追込	岡村健（船橋）	推定—	B× A×勝率3% 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 07/01 大井10R 11着/13頭+4.0秒 04/13 大井9R 8着/12頭+2.2秒 03/23 大井7R 5着/6頭+1.3秒 03/09 大井8R 4着/7頭+1.6秒 02/18 大井12R 7着/13頭+2.1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 15走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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 8位 / 勝率 2.6% / 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。
7	ファーガス差し	達城龍（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
前5走 06/29 大井11R 11着/14頭 05/22 大井11R 6着/12頭+0.0秒 04/30 大井10R 6着/15頭+1.2秒 04/13 大井9R 7着/12頭+1.8秒 03/12 大井9R 2着/7頭+0.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% △ 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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 25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 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 -89% ※ 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	サブノハクタカ追込	藤本現（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11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒 04/14 大井11R 6着/11頭+1.4秒 03/23 大井7R 4着/6頭+0.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 5% (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) -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 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	ビシャモンテン自在	藤田凌（大井）	推定—	B△ A△勝率9% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井11R 5着/10頭 05/22 大井11R 4着/12頭 04/13 大井9R 6着/12頭+1.3秒 03/27 大井11R 8着/12頭+2.6秒 02/19 大井7R 5着/9頭+1.2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 5.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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 0.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 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。

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 ◎

シャドウルパン

騎手和田譲（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:▲3スパルタレオニダス

—

EV —

▲A:△2グレアネオンライト

—

EV —

出走馬全9頭

◎A:◎5

シャドウルパン

和田譲（大井）

—

›

○A:▲3

スパルタレオニダス

笹川翼（大井）

—

›

▲A:△2

グレアネオンライト

本橋孝（船橋）

—

›

△A:○1

ベンテイガ

鷹見陸（大井）

—

›

△A:△4

マロンシャンテリー

櫻井光（川崎）

—

›

△A:△9

ビシャモンテン

藤田凌（大井）

—

›

×A:×7

ファーガス

達城龍（大井）

—

›

×A:×6

ダイバリオン

岡村健（船橋）

—

›

×A:×8

サブノハクタカ

藤本現（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。

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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。

7R 大井競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:02

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベンテイガ追込	鷹見陸（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10走で勝率30%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 04/16 大井10R 3着/14頭+0.3秒 03/24 大井11R 12着/16頭+1.8秒 02/20 大井11R 1着/15頭勝利 01/16 大井12R 3着/14頭+0.7秒 12/03 大井9R 11着/12頭+1.7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (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。
2	グレアネオンライト	本橋孝（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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/04 船橋11R 4着/13頭 06/11 大井7R 9着/11頭 05/22 大井7R 3着/9頭 05/05 船橋9R 10着/12頭+1.8秒 02/12 船橋12R 14着/14頭+4.5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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% ※ 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	スパルタレオニダス逃げ	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4走で勝率50%／同馬場状態で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/29 大井11R 6着/14頭 12/25 大井11R 13着/16頭+6.5秒 12/04 大井9R 1着/10頭勝利 11/14 大井11R 3着/13頭+0.7秒 10/13 川崎11R 10着/13頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 45% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% ※ 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	マロンシャンテリー差し	櫻井光（川崎）	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5走 07/04 船橋11R 10着/13頭 05/26 浦和12R 1着/12頭 05/11 川崎11R 1着/14頭勝利 04/20 浦和11R 6着/13頭+1.4秒 03/31 船橋9R 8着/12頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10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) -75% (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。
5	シャドウルパン逃げ	和田譲（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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/11 大井7R 1着/11頭 02/19 大井12R 5着/13頭+0.8秒 01/26 大井12R 4着/15頭+0.3秒 01/12 大井12R 3着/16頭+0.2秒 12/25 大井12R 6着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% ※ 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	ダイバリオン追込	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15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/01 大井10R 11着/13頭+4.0秒 04/13 大井9R 8着/12頭+2.2秒 03/23 大井7R 5着/6頭+1.3秒 03/09 大井8R 4着/7頭+1.6秒 02/18 大井12R 7着/13頭+2.1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 15走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 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) -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。
7	ファーガス差し	達城龍（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11R 11着/14頭 05/22 大井11R 6着/12頭+0.0秒 04/30 大井10R 6着/15頭+1.2秒 04/13 大井9R 7着/12頭+1.8秒 03/12 大井9R 2着/7頭+0.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 6% △ 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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 25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 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。
8	サブノハクタカ追込	藤本現（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64走で勝率5%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11R 10着/10頭 05/22 大井11R 9着/12頭 05/01 大井11R 10着/10頭+3.0秒 04/14 大井11R 6着/11頭+1.4秒 03/23 大井7R 4着/6頭+0.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 64走で勝率 5% (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) -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	ビシャモンテン自在	藤田凌（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/03 大井11R 5着/10頭 05/22 大井11R 4着/12頭 04/13 大井9R 6着/12頭+1.3秒 03/27 大井11R 8着/12頭+2.6秒 02/19 大井7R 5着/9頭+1.2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 5.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シャドウルパン

騎手和田譲（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

○1ベンテイガ

—

EV —

▲3スパルタレオニダス

—

EV —

出走馬全9頭

◎5

シャドウルパン

和田譲（大井）

—

›

○1

ベンテイガ

鷹見陸（大井）

—

›

▲3

スパルタレオニダス

笹川翼（大井）

—

›

△2

グレアネオンライト

本橋孝（船橋）

—

›

△4

マロンシャンテリー

櫻井光（川崎）

—

›

△9

ビシャモンテン

藤田凌（大井）

—

›

×7

ファーガス

達城龍（大井）

—

›

×6

ダイバリオン

岡村健（船橋）

—

›

×8

サブノハクタカ

藤本現（大井）

—

›

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