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 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラックタロー	西啓太（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/18 大井12R 2着/10頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
2	ニンリル先行	高橋優（大井）	実47.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/17 大井5R 6着/8頭+1.0秒 09/02 大井10R 9着/13頭+1.7秒 08/14 大井8R 7着/16頭+1.4秒 07/24 大井8R 9着/12頭+0.8秒 07/01 大井8R 7着/14頭+0.0秒
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
3	エターナルヴァウ追込	安藤洋（大井）	実25.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/18 大井10R 10着/11頭+3.0秒 03/25 大井12R 5着/13頭+1.2秒 03/10 大井12R 11着/16頭+1.2秒 02/18 大井10R 4着/11頭+0.9秒 12/31 大井9R 2着/12頭+0.6秒
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戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
4	ルガルバンダ先行	ゴンサ（船橋）	実2.0	◎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6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/04 大井8R 1着/6頭勝利 05/01 大井9R 2着/7頭+0.8秒 03/26 大井5R 1着/12頭勝利 12/05 大井4R 3着/11頭+1.3秒 10/22 大井4R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ミライヘノヒーロー逃げ	和田譲（大井）	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/18 大井12R 8着/10頭+6.3秒 12/30 大井4R 5着/11頭+2.3秒 12/04 大井11R 15着/16頭+2.9秒 11/14 大井4R 1着/9頭勝利 10/22 大井4R 1着/12頭勝利
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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
6	ミスタージョン逃げ	吉井章（大井）	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/18 大井8R 9着/10頭+2.8秒 05/21 大井5R 1着/14頭 04/30 大井7R 4着/13頭+0.9秒 04/16 大井8R 4着/12頭+0.4秒 07/18 大井9R 1着/12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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	ディアシンバ差し	矢野貴（大井）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 04/29 大井11R 8着/13頭+2.2秒 04/13 大井7R 7着/11頭+0.8秒 03/13 大井2R 1着/9頭勝利 02/20 大井3R 3着/14頭+1.1秒 01/30 大井2R 5着/9頭+1.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 163日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ミノコクシュタルク	達城龍（大井）	実83.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／458日ぶりの実戦）
前5走 07/08 名古屋12R 10着/12頭+1.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 458日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	エイシンネクタル先行	中山遥（浦和）	実67.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/18 大井10R 7着/11頭+2.6秒 09/04 大井12R 14着/15頭+2.0秒 08/16 大井8R 10着/13頭+1.8秒 07/24 大井12R 5着/9頭+1.1秒 07/01 大井7R 8着/12頭
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

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

ルガルバンダ

騎手ゴンサ（船橋）

2.0倍

AI の勝率44%損益の分かれ目50%

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

◎4

ルガルバンダ

ゴンサ（船橋）

2.0倍

勝率 44%

›

○1

ブラックタロー

西啓太（大井）

3.7倍

勝率 24%

›

▲7

ディアシンバ

矢野貴（大井）

4.5倍

勝率 15%

›

△6

ミスタージョン

吉井章（大井）

7.9倍

勝率 7%

›

△5

ミライヘノヒーロー

和田譲（大井）

18.6倍

勝率 4%

›

△3

エターナルヴァウ

安藤洋（大井）

25.8倍

勝率 4%

›

▽2

ニンリル

高橋優（大井）

47.9倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ミノコクシュタルク

達城龍（大井）

83.2倍

対象外勝率 1%

›

×9

エイシンネクタル

中山遥（浦和）

67.8倍

対象外勝率 1%

›

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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