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 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マニス自在	杉山海（大井）	実68.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/16 大井7R 3着/10頭+1.7秒 09/01 大井10R 8着/11頭+1.1秒 08/12 大井6R 8着/12頭+2.6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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.6% (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。
2	ロンフォン追込	瀬川将（大井）	実50.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/18 大井10R 10着/12頭+2.0秒 09/05 大井8R 10着/12頭+4.2秒 08/14 大井9R 7着/11頭+0.9秒 03/10 大井12R 13着/13頭+4.4秒 02/18 大井12R 15着/16頭+2.3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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 405日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
3	マイネルヴェーゼン	千田洋（大井）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
4	メズマライズ先行	和田譲（大井）	実4.3	○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43%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/09 大井6R 1着/14頭勝利 12/29 大井12R 5着/11頭+1.4秒 09/18 大井3R 2着/11頭+0.5秒 08/14 大井7R 1着/13頭勝利 07/03 大井3R 2着/14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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	リコーヒューズ差し	本田重（船橋）	実1.9	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／198日ぶりの実戦）
前5走 04/13 大井7R 4着/11頭+0.6秒 03/27 大井1R 3着/9頭+0.5秒 03/13 大井1R 3着/6頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 198日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ハルイチバン	安藤洋（大井）	実25.5	×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50%と適性高／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 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 4走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	サウンドキングダム逃げ	藤本現（大井）	実16.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率50%／前走2着）
前5走 10/09 大井2R 2着/3頭 06/10 大井9R 11着/14頭 05/18 大井10R 2着/9頭+0.0秒 04/28 大井12R 9着/13頭+1.5秒 04/14 大井12R 8着/14頭+1.2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戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ラバテラリュージュ先行	ゴンサ（船橋）	実39.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/16 大井7R 8着/10頭+2.6秒 09/01 大井10R 9着/11頭+1.2秒 07/22 大井8R 9着/11頭+3.5秒 07/02 大井12R 7着/14頭+1.0秒 05/19 大井7R 2着/10頭+0.1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 49走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
9	ダイヤメ差し	吉井章（大井）	実9.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井8R 6着/13頭+1.1秒 09/03 大井9R 3着/12頭+0.5秒 08/17 大井10R 3着/12頭+1.0秒 07/22 大井7R 2着/13頭+0.2秒 03/27 大井5R 5着/14頭+0.6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 4.0着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	エスプリワールド逃げ	西優哉（大井）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/16 大井7R 9着/10頭+2.7秒 04/16 大井8R 10着/12頭+2.0秒 03/13 大井9R 8着/14頭+1.1秒 02/17 大井9R 2着/12頭+0.0秒 01/15 大井10R 5着/12頭+0.7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 16走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 4.2% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ピルゴスアイトス	中村尚（大井）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 大井2R 3着/11頭+1.6秒 08/15 大井6R 3着/13頭+0.7秒 07/03 大井4R 5着/8頭 06/12 大井2R 7着/11頭 05/22 大井10R 6着/8頭+0.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。

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

リコーヒューズ

騎手本田重（船橋）

1.9倍

AI の勝率41%損益の分かれ目53%

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

◎5

リコーヒューズ

本田重（船橋）

1.9倍

勝率 41%

›

○4

メズマライズ

和田譲（大井）

4.3倍

勝率 25%

›

▲9

ダイヤメ

吉井章（大井）

9.2倍

勝率 12%

›

△3

マイネルヴェーゼン

千田洋（大井）

11.7倍

勝率 6%

›

△11

ピルゴスアイトス

中村尚（大井）

12.9倍

勝率 4%

›

△10

エスプリワールド

西優哉（大井）

15.0倍

勝率 4%

›

×7

サウンドキングダム

藤本現（大井）

16.4倍

勝率 3%

›

×6

ハルイチバン

安藤洋（大井）

25.5倍

勝率 2%

›

×8

ラバテラリュージュ

ゴンサ（船橋）

39.1倍

対象外勝率 1%

›

×1

マニス

杉山海（大井）

68.2倍

対象外勝率 1%

›

×2

ロンフォン

瀬川将（大井）

50.7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