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1800m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アーススピリット差し	藤本現（大井）	実19.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/16 大井12R 3着/14頭+0.8秒 08/16 大井5R 5着/9頭+0.8秒 07/21 大井12R 7着/16頭+1.5秒 06/11 大井10R 10着/14頭 05/18 大井11R 7着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 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。
2	ジーゲル	遠藤健（大井）	実251.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/16 大井12R 13着/14頭+8.6秒 09/04 大井11R 11着/13頭+3.9秒 08/16 大井5R 7着/9頭+4.7秒 07/23 大井12R 11着/12頭+3.4秒 06/30 大井10R 12着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
3	ボーヌロマネ先行	本田重（船橋）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 09/18 大井8R 2着/10頭+0.6秒 11/13 大井12R 1着/12頭勝利 10/21 大井8R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
4	ヒルノデプラーツ自在	御神訓（大井）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/16 大井12R 6着/14頭+2.2秒 02/17 大井12R 16着/16頭+3.3秒 01/12 大井12R 5着/16頭+0.5秒 06/08 名古屋10R 3着/10頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
5	サンディエゴ	西啓太（大井）	実21.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 大井12R 7着/14頭+2.6秒 08/31 大井9R 1着/11頭勝利 08/16 大井6R 3着/13頭+0.3秒 07/24 大井9R 9着/12頭+2.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	シンクグッド自在	ゴンサ（船橋）	実32.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/14 大井10R 3着/3頭 08/31 大井9R 9着/11頭+1.6秒 07/23 大井10R 14着/14頭+8.2秒 03/26 大井7R 9着/9頭+7.8秒 12/26 大井6R 7着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
7	イモノソーダワリデ	鷹見陸（大井）	実14.7	△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 09/16 大井12R 9着/14頭+4.2秒 07/21 大井12R 3着/16頭+1.1秒 06/30 大井10R 3着/12頭 06/11 大井10R 2着/14頭 05/22 大井12R 11着/15頭
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 14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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	ファーストメイト	野畑凌（川崎）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 大井12R 5着/14頭+1.6秒 08/31 大井12R 1着/3頭 08/16 大井5R 3着/9頭+0.3秒 07/21 大井12R 11着/16頭+2.1秒 07/01 大井9R 1着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ヴィラスターリ逃げ	藤田凌（大井）	実2.7	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（当競馬場7走で勝率71%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/14 大井12R 2着/13頭+0.3秒 09/04 大井7R 2着/8頭+0.2秒 02/18 大井7R 1着/13頭勝利 01/28 大井8R 1着/14頭勝利 12/31 大井4R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 71% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.5% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	リュミエール自在	安藤洋（大井）	実78.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/16 大井12R 11着/14頭+5.6秒 08/16 大井5R 4着/9頭+0.4秒 07/23 大井12R 12着/12頭+4.1秒 03/27 大井12R 13着/15頭+5.3秒 03/12 大井11R 12着/12頭+10.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	ヴュルディヒ差し	和田譲（大井）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/30 大井10R 2着/12頭 06/11 大井10R 4着/14頭+0.0秒 05/18 大井11R 3着/11頭+0.0秒 05/01 大井10R 3着/10頭+0.4秒 03/27 大井12R 8着/15頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け × 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 6.8% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

ヴィラスターリ

騎手藤田凌（大井）

2.7倍

AI の勝率59%損益の分かれ目37%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全11頭

◎9

ヴィラスターリ

藤田凌（大井）

2.7倍

勝率 59%

›

○3

ボーヌロマネ

本田重（船橋）

3.9倍

勝率 18%

›

▲11

ヴュルディヒ

和田譲（大井）

4.7倍

勝率 7%

›

△8

ファーストメイト

野畑凌（川崎）

8.7倍

勝率 5%

›

△4

ヒルノデプラーツ

御神訓（大井）

10.6倍

勝率 3%

›

△7

イモノソーダワリデ

鷹見陸（大井）

14.7倍

勝率 3%

›

×1

アーススピリット

藤本現（大井）

19.0倍

勝率 2%

›

×5

サンディエゴ

西啓太（大井）

21.7倍

勝率 1%

›

×6

シンクグッド

ゴンサ（船橋）

32.6倍

対象外勝率 1%

›

×10

リュミエール

安藤洋（大井）

78.8倍

対象外勝率 1%

›

×2

ジーゲル

遠藤健（大井）

251.2倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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