大井8R AI予想 - Stride AI

大井 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

8R 大井競馬場ダート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	アジアパテック	山本大（船橋）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/22 大井6R 4着/12頭+0.0秒 05/01 大井7R 3着/7頭+2.3秒 04/17 大井8R 10着/14頭+1.9秒 03/27 大井5R 8着/14頭+1.2秒 03/13 大井4R 9着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (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。
2	アシセバイラ	高橋優（大井）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 04/28 大井9R 2着/10頭+0.4秒 04/17 大井8R 7着/14頭+1.5秒 03/27 大井5R 3着/14頭+0.4秒 03/13 大井3R 2着/12頭+0.0秒 02/19 大井10R 5着/14頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.3% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
3	ミチノディディ	達城龍（大井）	実23.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20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10.0着と低調）
前5走 05/18 大井8R 13着/13頭+3.9秒 04/28 大井8R 8着/8頭+2.8秒 04/14 大井8R 9着/10頭+1.5秒 03/23 大井10R 3着/9頭+0.0秒 03/13 大井3R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 20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 13着 (大敗) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
4	ベイステート	西優哉（大井）	実32.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 05/18 大井10R 6着/9頭+0.6秒 04/28 大井12R 4着/13頭+0.4秒 04/17 大井8R 2着/14頭+0.4秒 03/27 大井5R 6着/14頭+0.6秒 03/13 大井5R 5着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 10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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	メイショウアキカゼ	和田譲（大井）	実7.7	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 05/18 大井10R 3着/9頭+0.2秒 04/28 大井12R 6着/13頭+0.8秒 04/14 大井12R 9着/14頭+1.7秒 01/14 大井9R 6着/10頭+1.0秒 12/31 大井6R 4着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
6	ノッテドコード	木澤奨（大井）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 05/18 大井10R 7着/9頭+0.6秒 05/01 大井7R 4着/7頭+2.6秒 03/12 大井10R 9着/12頭+1.4秒 02/17 大井12R 4着/12頭+0.3秒 01/31 大井11R 8着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) △ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
7	ファストフライト	吉井章（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／209日ぶりの実戦）
前5走 11/12 大井9R 11着/11頭+1.6秒 10/23 大井9R 10着/14頭+1.5秒 10/08 大井5R 1着/9頭勝利 09/18 大井7R 1着/14頭勝利 01/16 大井6R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け × 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 9.8% ※ 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。
8	ブルーリベリュール	藤田凌（大井）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯14走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/22 大井8R 1着/13頭 04/30 大井6R 2着/14頭+0.6秒 02/17 大井7R 1着/14頭勝利 01/27 大井8R 7着/14頭+0.9秒 01/13 大井12R 8着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	モンサンヴデット	小野俊（大井）	実25.3	△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／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 05/18 大井10R 5着/9頭+0.6秒 04/14 大井12R 11着/14頭+2.1秒 12/05 大井9R 3着/15頭+0.2秒 11/13 大井9R 1着/13頭勝利 10/21 大井6R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 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) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
10	フレーズボンボン	菅原涼（大井）	実17.0	×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16走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/21 大井9R 3着/13頭 05/01 大井8R 2着/10頭+0.7秒 04/17 大井9R 8着/14頭+1.1秒 03/27 大井6R 8着/14頭+2.2秒 03/13 大井6R 8着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 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 16走で勝ち無し ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
11	サントレッダー	石川駿（大井）	実42.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/18 大井10R 8着/9頭+1.0秒 12/29 大井11R 11着/13頭+3.6秒 12/02 大井7R 10着/12頭+1.9秒 10/01 名古屋10R 10着/12頭+2.1秒 09/18 名古屋11R 11着/11頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3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 22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 1.3% (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。
12	グルナルーフス	矢野貴（大井）	実2.7	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場4走で勝率75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 02/20 大井9R 1着/15頭勝利 01/28 大井7R 1着/13頭勝利 01/14 大井7R 2着/12頭+0.1秒 12/24 大井7R 1着/13頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 109日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

馬連 1-12 実33.1倍期待値 +430% 300円
3連複 1-8-12 実35.1倍期待値 +234% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 モンサンヴデット実25.3倍期待値 +120% 推奨 14.9〜30.0倍 100円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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