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1600m 発走 18:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アクアジェット自在	戸崎圭（JRA）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/16 大井6R 7着/11頭+2.5秒 09/01 大井9R 6着/14頭+1.3秒 08/12 大井6R 10着/12頭+2.6秒 03/12 大井12R 4着/14頭+0.7秒 02/17 大井8R 3着/10頭+0.4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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 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。
2	ボラボラフレイバー	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45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/01 大井9R 3着/14頭+1.0秒 08/12 大井6R 5着/12頭+0.6秒 07/23 大井6R 3着/14頭+1.0秒 06/29 大井8R 3着/14頭 06/09 大井7R 8着/14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 3.7着 × 当競馬場適性 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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。
3	バーナードハンサム自在	本田重（船橋）	実1.0	×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4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 大井1R 2着/7頭+0.2秒 08/15 大井4R 1着/8頭 04/17 大井2R 3着/11頭+0.3秒 12/02 大井5R 1着/10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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 19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 24.8% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
4	ハイアップグレード	望月洵（愛知）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/16 大井6R 8着/11頭+3.2秒 09/01 大井9R 7着/14頭+1.4秒 08/14 大井6R 7着/11頭+1.5秒 07/22 大井8R 8着/11頭+2.9秒 07/01 大井6R 10着/10頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	ハルイチバン	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4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 大井6R 9着/11頭+4.5秒 09/04 大井1R 4着/10頭+0.4秒 08/14 大井1R 1着/10頭勝利 06/29 大井5R 1着/12頭 ―
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 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 10.6% ※ 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	バレアレス逃げ	福原杏（浦和）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 04/15 大井7R 5着/12頭+1.5秒 03/13 大井4R 1着/12頭勝利 01/29 大井6R 1着/9頭勝利 01/14 大井6R 1着/14頭勝利 12/30 大井1R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% ※ 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	ウエストリーダー逃げ	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率54%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/16 大井6R 6着/11頭+1.9秒 08/17 大井8R 1着/13頭勝利 07/22 大井6R 1着/14頭勝利 01/30 大井5R 12着/13頭+3.0秒 10/08 大井10R 4着/12頭+1.5秒
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 54% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% ※ 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。
8	マウリノ逃げ	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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/17 大井6R 2着/3頭 04/27 大井10R 2着/15頭+1.0秒 04/15 大井6R 9着/10頭+3.2秒 03/24 大井10R 5着/14頭+1.1秒 03/12 大井10R 5着/16頭+1.5秒
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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 9.2% ※ 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。
9	エヌケイサイボウ	佐野遥（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/16 大井6R 10着/11頭+4.8秒 09/01 大井9R 8着/14頭+2.1秒 06/12 大井1R 7着/9頭 05/18 大井9R 7着/7頭+3.0秒 05/01 大井1R 1着/10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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

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

バーナードハンサム

騎手本田重（船橋）

1.0倍

AI の勝率25%損益の分かれ目100%

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9頭

×3

バーナードハンサム

本田重（船橋）

1.0倍

勝率 25%

›

○6

バレアレス

福原杏（浦和）

—

勝率 19%

›

▲7

ウエストリーダー

野畑凌（川崎）

—

勝率 16%

›

△5

ハルイチバン

安藤洋（大井）

—

勝率 11%

›

△8

マウリノ

和田譲（大井）

—

勝率 9%

›

△1

アクアジェット

戸崎圭（JRA）

—

勝率 7%

›

×9

エヌケイサイボウ

佐野遥（川崎）

—

勝率 5%

›

×2

ボラボラフレイバー

達城龍（大井）

—

勝率 4%

›

×4

ハイアップグレード

望月洵（愛知）

—

勝率 4%

›

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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