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1200m 発走 18:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドレッドノート差し	遠藤汰（JRA）	実6.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 10/08 大井6R 3着/14頭+0.2秒 09/16 大井4R 6着/13頭+1.1秒 09/03 大井8R 5着/13頭+0.3秒 08/17 大井8R 9着/13頭+2.0秒 07/22 大井6R 7着/14頭+1.0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 4.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 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。
2	アジアンゴールド差し	藤田駕（北海道）	実42.2	▽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5%と苦戦傾向）
前5走 10/06 大井9R 12着/13頭+2.3秒 09/14 大井7R 3着/10頭+0.9秒 08/31 大井8R 8着/14頭+1.9秒 08/13 大井8R 6着/10頭+2.3秒 07/20 大井8R 7着/13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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	グランドターギー	小野俊（大井）	実37.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/04 大井5R 6着/9頭+0.8秒 09/14 大井6R 8着/12頭+1.5秒 08/31 大井8R 6着/14頭+1.7秒 08/13 大井6R 7着/12頭 07/20 大井8R 6着/13頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ノーブルオーディン逃げ	杉山海（大井）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/09 大井6R 14着/14頭+2.9秒 02/20 大井5R 5着/13頭+1.6秒 01/15 大井3R 2着/8頭+0.2秒 12/30 大井4R 3着/11頭+1.9秒 12/05 大井6R 8着/15頭+1.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
5	コンシール追込	谷内貫（大井）	実42.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 10/08 大井5R 14着/14頭+3.0秒 04/17 大井6R 11着/12頭+2.7秒 03/27 大井7R 7着/8頭+2.7秒 03/13 大井2R 6着/9頭+1.8秒 02/20 大井4R 6着/10頭+1.8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戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 14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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	アメジストハート逃げ	小林美（JRA）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/06 大井9R 13着/13頭+3.5秒 09/17 大井4R 6着/10頭+2.2秒 09/03 大井6R 14着/15頭+3.2秒 08/14 大井2R 13着/16頭+2.8秒 07/23 大井5R 14着/16頭+3.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 13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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
7	ポルタロマーナ	土田真（JRA）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 10/09 大井2R 3着/3頭 09/16 大井10R 7着/14頭+1.4秒 09/04 大井3R 6着/13頭+1.1秒 06/10 大井5R 1着/13頭 05/21 大井1R 10着/11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 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 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 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
8	パールペンダント自在	上里直（JRA）	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/09 大井5R 10着/13頭+1.6秒 09/17 大井9R 6着/10頭+0.6秒 09/03 大井9R 4着/12頭+0.6秒 08/17 大井10R 10着/12頭+2.5秒 07/23 大井8R 7着/9頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 8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 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 2.7% (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。
9	チェイスザファイア逃げ	高橋優（大井）	実13.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 10/06 大井9R 11着/13頭+1.9秒 09/16 大井5R 6着/12頭+1.1秒 09/02 大井7R 6着/15頭+0.8秒 08/14 大井5R 2着/3頭 07/21 大井7R 10着/13頭+1.7秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
10	ゴーディアンノット追込	佐藤翔（JRA）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 大井5R 6着/13頭+1.0秒 09/16 大井4R 1着/13頭勝利 09/02 大井6R 3着/3頭 08/14 大井4R 4着/12頭+0.4秒 07/20 大井10R 2着/14頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
11	ジルクン自在	所　蛍（船橋）	実4.1	◎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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/06 大井9R 2着/13頭+0.7秒 09/14 大井9R 3着/3頭 08/31 大井8R 10着/14頭+2.2秒 08/13 大井8R 3着/10頭+1.7秒 07/20 大井10R 13着/14頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.4% (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。
12	メガコウチャハイ先行	水沼元（JRA）	実23.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/05 大井6R 5着/11頭+1.0秒 09/15 大井9R 6着/10頭+2.1秒 09/01 大井6R 2着/12頭+0.2秒 08/13 大井4R 7着/14頭+2.6秒 07/21 大井2R 5着/14頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 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。
13	グリンバーム逃げ	渡邊準（北海道）	実96.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/15 大井7R 8着/13頭+3.2秒 09/02 大井2R 13着/16頭+3.8秒 04/30 大井4R 11着/11頭+2.5秒 04/15 大井4R 10着/10頭+4.1秒 03/26 大井6R 12着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 10.7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 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
14	ショーンバローズ自在	佐野遥（川崎）	実10.1	▽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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/05 大井10R 1着/14頭勝利 09/15 大井9R 4着/10頭+1.4秒 09/02 大井1R 9着/11頭+1.5秒 08/13 大井3R 8着/13頭+2.3秒 07/02 大井3R 8着/8頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。

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

ジルクン

騎手所　蛍（船橋）

4.1倍

AI の勝率27%損益の分かれ目24%

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14頭

◎11

ジルクン

所　蛍（船橋）

4.1倍

勝率 27%

›

○1

ドレッドノート

遠藤汰（JRA）

6.8倍

勝率 19%

›

▲10

ゴーディアンノット

佐藤翔（JRA）

4.6倍

勝率 16%

›

△7

ポルタロマーナ

土田真（JRA）

8.0倍

勝率 9%

›

△6

アメジストハート

小林美（JRA）

12.2倍

勝率 6%

›

△4

ノーブルオーディン

杉山海（大井）

10.8倍

勝率 5%

›

▽14

ショーンバローズ

佐野遥（川崎）

10.1倍

勝率 5%

›

×9

チェイスザファイア

高橋優（大井）

13.3倍

勝率 3%

›

▽8

パールペンダント

上里直（JRA）

18.8倍

勝率 3%

›

▽12

メガコウチャハイ

水沼元（JRA）

23.7倍

勝率 3%

›

▽3

グランドターギー

小野俊（大井）

37.5倍

対象外勝率 2%

›

▽2

アジアンゴールド

藤田駕（北海道）

42.2倍

対象外勝率 1%

›

×5

コンシール

谷内貫（大井）

42.9倍

対象外勝率 1%

›

▽13

グリンバーム

渡邊準（北海道）

96.8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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項