大井 8R 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。

8R 大井競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレイテストワーク逃げ	安藤洋（大井）	実2.2	◎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（229日ぶりの実戦）
前5走 11/14 大井10R 4着/14頭+0.8秒 10/07 大井9R 3着/9頭+0.3秒 09/05 大井10R 4着/12頭+0.9秒 06/13 大井12R 1着/12頭勝利 04/29 大井7R 1着/7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 3.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 229日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
2	ルーシーノワール逃げ	杉山海（大井）	実10.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同距離帯9走で勝率33%）
前5走 05/21 大井6R 6着/12頭+0.0秒 02/18 大井8R 5着/14頭+1.1秒 01/12 大井10R 4着/11頭+1.1秒 12/05 大井10R 1着/15頭勝利 10/24 大井7R 2着/12頭+0.0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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
3	アンニンドウフ追込	本橋孝（船橋）	実53.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/21 大井5R 13着/14頭 04/30 大井12R 11着/14頭+3.3秒 04/16 大井7R 5着/11頭+2.7秒 03/27 大井8R 8着/11頭+2.2秒 03/12 大井12R 13着/14頭+2.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 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。
4	ペルセイズ先行	達城龍（大井）	実25.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井5R 6着/14頭+0.0秒 11/19 川崎12R 2着/14頭+0.2秒 10/27 浦和10R 4着/12頭+0.9秒 09/24 浦和8R 2着/12頭+0.2秒 09/12 川崎7R 10着/11頭+1.9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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
5	ギンノダンガン自在	西優哉（大井）	実164.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/08 大井6R 9着/9頭 05/21 大井5R 14着/14頭 01/30 大井8R 12着/13頭+2.4秒 01/16 大井8R 12着/12頭+4.9秒 12/31 大井11R 13着/13頭+2.9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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
6	アフターレヴュー先行	石川駿（大井）	実10.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 05/21 大井7R 4着/11頭 04/30 大井8R 5着/10頭+1.6秒 04/16 大井9R 8着/16頭+1.9秒 01/16 大井9R 3着/11頭+0.3秒 12/30 大井9R 3着/12頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
7	サウンドクラージュ自在	江里裕（大井）	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 12/26 大井7R 3着/9頭+0.7秒 12/05 大井12R 14着/14頭+2.3秒 11/14 大井10R 7着/14頭+1.6秒 10/21 大井12R 15着/15頭+2.3秒 07/15 大井12R 14着/15頭+3.3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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 187日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
8	ティーズアペックス逃げ	谷内貫（大井）	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 05/18 大井12R 4着/14頭+0.7秒 04/14 大井9R 6着/10頭+1.3秒 03/27 大井8R 4着/11頭+1.4秒 03/13 大井9R 10着/14頭+1.4秒 11/14 大井10R 9着/14頭+2.0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 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 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。
9	タイガードラゴン推奨	野畑凌（川崎）	実25.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ニンリル差し	吉井章（大井）	実65.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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9.0着と低調）
前5走 05/18 大井12R 7着/14頭+1.0秒 04/30 大井9R 10着/14頭+1.5秒 04/16 大井9R 10着/16頭+2.2秒 03/27 大井3R 5着/12頭+1.1秒 03/13 大井10R 6着/13頭+0.8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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	バズッチ自在	藤本現（大井）	実52.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／166日ぶりの実戦）
前5走 01/16 大井10R 6着/11頭+1.1秒 12/01 大井11R 8着/14頭+2.1秒 11/10 大井12R 13着/13頭+3.3秒 10/20 大井11R 4着/16頭+1.0秒 10/05 大井6R 5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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 166日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 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。
12	サンピアノソナタ逃げ	矢野貴（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/31 園田8R 1着/12頭勝利 12/10 園田12R 3着/12頭+0.3秒 11/21 園田12R 4着/12頭+0.2秒 10/31 園田6R 1着/10頭勝利 10/17 園田1R 1着/10頭勝利
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 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 547日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
13	ヴィジブルライト追込	和田譲（大井）	実83.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/21 大井6R 8着/12頭 04/30 大井8R 6着/10頭+1.8秒 04/16 大井8R 5着/12頭+0.7秒 03/26 大井10R 3着/14頭+0.6秒 01/29 大井10R 9着/15頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
14	ティーズリンク自在	佐野遥（川崎）	実24.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/19 大井7R 1着/10頭勝利 04/28 大井9R 1着/10頭勝利 04/17 大井8R 5着/14頭+0.7秒 03/27 大井5R 4着/14頭+0.6秒 03/13 大井3R 6着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

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

グレイテストワーク

騎手安藤洋（大井）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12サンピアノソナタ

4.1倍

EV -22%

○7サウンドクラージュ

7.1倍

EV +17%

▲2ルーシーノワール

10.3倍

EV +3%

▲6アフターレヴュー

10.3倍

EV -45%

出走馬AI評価順・全14頭

◎1

グレイテストワーク

安藤洋（大井）

2.2倍

-39%

›

○12

サンピアノソナタ

矢野貴（大井）

4.1倍

-22%

›

○7

サウンドクラージュ

江里裕（大井）

7.1倍

+17%

›

▲2

ルーシーノワール

杉山海（大井）

10.3倍

+3%

›

▲6

アフターレヴュー

石川駿（大井）

10.3倍

-45%

›

△9

タイガードラゴン

野畑凌（川崎）

25.5倍

+28%

›

△14

ティーズリンク

佐野遥（川崎）

24.2倍

+14%

›

△4

ペルセイズ

達城龍（大井）

25.8倍

+9%

›

▽8

ティーズアペックス

谷内貫（大井）

32.1倍

-30%

›

▽11

バズッチ

藤本現（大井）

52.5倍

-22%

›

▽3

アンニンドウフ

本橋孝（船橋）

53.3倍

-27%

›

▽10

ニンリル

吉井章（大井）

65.6倍

-18%

›

▽13

ヴィジブルライト

和田譲（大井）

83.0倍

-4%

›

▽5

ギンノダンガン

西優哉（大井）

164.8倍

-17%

›

💡 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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 タイガードラゴン実25.5倍期待値 +107% ❌不的中13着単勝 25.5倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。