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 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エレレラナキラ	吉井章（大井）	実67.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/09 大井6R 8着/14頭+1.0秒 09/10 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 08/19 川崎7R 7着/12頭+1.3秒 05/15 川崎7R 2着/10頭+0.6秒 05/06 船橋4R 3着/12頭+0.1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 6.0着 ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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	デルバイス先行	遠藤健（大井）	実220.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/09 大井5R 13着/13頭+3.5秒 09/17 大井8R 11着/11頭+4.8秒 09/03 大井9R 9着/12頭+2.7秒 08/17 大井8R 12着/13頭+3.4秒 07/23 大井7R 12着/12頭+2.5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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 42走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	ボビー	野畑凌（川崎）	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/09 大井6R 3着/14頭+0.1秒 09/18 大井3R 10着/14頭 09/04 大井3R 4着/13頭+0.5秒 08/15 大井6R 6着/13頭+1.8秒 06/12 大井1R 5着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	ロードオブファイア追込	中村尚（大井）	実8.2	△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4走で勝率50%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/08 大井7R 2着/14頭+0.1秒 09/15 大井9R 1着/10頭勝利 08/31 大井5R 1着/12頭勝利 12/02 大井4R 3着/6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
5	ワイルドノブクン	本田重（船橋）	実16.0	△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 5着/14頭+0.3秒 09/18 大井3R 5着/14頭 05/22 大井4R 3着/16頭 05/01 大井2R 5着/13頭+0.7秒 04/17 大井6R 6着/12頭+2.2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 4.3着 △ 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% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
6	コトリノサエズリ逃げ	藤本現（大井）	実5.3	△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7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/22 大井8R 5着/13頭 04/16 大井5R 3着/14頭+1.5秒 03/25 大井5R 4着/11頭+1.3秒 03/12 大井8R 3着/11頭+0.4秒 02/18 大井5R 3着/12頭+0.1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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ ローテーション 161日休養明け × 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 9.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ヘクセンハウス	東原悠（大井）	実79.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) × 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。
8	アイルビリーヴ先行	西優哉（大井）	実54.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4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9.3着と低調）
前5走 03/25 大井10R 9着/10頭+1.8秒 02/16 大井10R 12着/14頭+2.3秒 01/28 大井9R 7着/9頭+1.8秒 01/15 大井10R 10着/12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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 219日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
9	マインゴールド	岡村健（船橋）	実11.7	×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 6着/14頭+0.4秒 09/04 大井3R 3着/13頭+0.4秒 08/15 大井7R 3着/16頭+0.9秒 07/01 大井3R 1着/11頭 06/09 大井2R 3着/13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 4.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	フレーズボンボン追込	田中洸（大井）	実38.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 10/06 大井10R 13着/14頭+2.2秒 09/03 大井9R 2着/12頭+0.2秒 08/17 大井10R 6着/12頭+2.0秒 06/29 大井9R 6着/9頭 06/09 大井8R 5着/11頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (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。
11	オアシスアラン差し	矢野貴（大井）	実4.3	◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/08 大井6R 2着/14頭+0.2秒 08/19 名古屋10R 2着/12頭+0.1秒 03/11 312R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 30.4% (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。
12	アヤサンジョリーン	西啓太（大井）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/09 大井6R 4着/14頭+0.2秒 03/18 浦和11R 11着/12頭+5.1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 7.5着 (不振) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ジーティーマジカル先行	杉山海（大井）	実33.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/09 大井6R 11着/14頭+1.6秒 09/03 大井9R 7着/12頭+1.3秒 07/23 大井8R 3着/9頭+0.2秒 04/15 大井10R 10着/14頭+1.6秒 03/25 大井10R 3着/10頭+0.1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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ▽ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	グラスリッキー追込	笹川翼（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/09 大井5R 2着/13頭+0.2秒 09/18 大井2R 3着/3頭 09/04 大井2R 9着/11頭+2.8秒 08/13 大井4R 1着/14頭勝利 07/21 大井2R 2着/14頭+1.7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戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。

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

オアシスアラン

騎手矢野貴（大井）

4.3倍

AI の勝率30%損益の分かれ目23%

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

オアシスアラン

矢野貴（大井）

4.3倍

勝率 30%

›

○14

グラスリッキー

笹川翼（大井）

4.4倍

勝率 24%

›

▲12

アヤサンジョリーン

西啓太（大井）

5.2倍

勝率 11%

›

△6

コトリノサエズリ

藤本現（大井）

5.3倍

勝率 10%

›

△4

ロードオブファイア

中村尚（大井）

8.2倍

勝率 9%

›

△5

ワイルドノブクン

本田重（船橋）

16.0倍

勝率 4%

›

×9

マインゴールド

岡村健（船橋）

11.7倍

勝率 4%

›

▽3

ボビー

野畑凌（川崎）

21.3倍

勝率 3%

›

▽13

ジーティーマジカル

杉山海（大井）

33.8倍

対象外勝率 2%

›

▽8

アイルビリーヴ

西優哉（大井）

54.7倍

対象外勝率 2%

›

×10

フレーズボンボン

田中洸（大井）

38.1倍

対象外勝率 1%

›

▽1

エレレラナキラ

吉井章（大井）

67.5倍

対象外勝率 1%

›

×7

ヘクセンハウス

東原悠（大井）

79.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

デルバイス

遠藤健（大井）

220.8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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