東京 6R 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。

モデル

6R 東京競馬場発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミヤエスケープ	菊沢	実13.5	B▽ A▽勝率7% EV-6% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京31R 1着/16頭勝利 10/18 4東京62R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌21R 3着/14頭+1.0秒 07/26 1札幌15R 3着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 -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。
2	デルマケセラセラ	▲上里	実132.8	B× A▽勝率1% EV-10% 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／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 03/15 1中京28R 9着/12頭+2.1秒 07/26 1札幌16R 1着/13頭勝利 06/21 1函館37R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2東京105R 3着/17頭+0.1秒 02/08 1東京35R 4着/16頭+0.3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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 -10% ※ 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	ケイツープラ	原	実7.5	B▲ A▲勝率10% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／160日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京21R 1着/15頭勝利 03/29 3中山22R 10着/16頭+1.2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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -24% ※ 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	コウユーニポポニコ	△石田	実32.4	B▽ A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京31R 3着/16頭+0.5秒 03/21 1中京32R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都82R 5着/14頭+0.6秒 12/28 5中山81R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5中山11R 3着/15頭+1.2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) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -46% ※ 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	マナマカナ	木幡巧	実218.0	B▽ A▽勝率1% EV+42% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/02 佐賀10R 1着/11頭勝利 04/04 佐賀7R 1着/11頭勝利 03/21 佐賀7R 1着/10頭勝利 03/15 佐賀7R 1着/11頭勝利 02/01 佐賀8R 3着/12頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 +42% ※ 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	ロジザボード	戸崎圭	実24.7	B▽ A▽勝率4% EV+0% 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 05/02 2東京31R 8着/16頭+1.7秒 04/12 3中山63R 4着/14頭+1.0秒 03/07 2中山31R 8着/16頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27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 3.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 +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	チームユートピア	佐々木	実2.2	B◎ A◎勝率27% EV-40% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 2着/16頭+0.0秒 02/21 1東京72R 7着/16頭+1.3秒 02/07 1東京31R 1着/16頭勝利 12/13 5中山36R 6着/15頭+2.5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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 31.1% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.2% / 期待値 -40% ※ 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	クラリネットソナタ	丹内	実8.8	B△ A△勝率9% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（104日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京17R 2着/16頭+0.1秒 02/21 1東京712R 15着/16頭+1.6秒 02/07 1東京34R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟35R 4着/14頭+0.9秒 06/22 3東京67R 6着/16頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -17% ※ 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	オオゾラヒバリ	岩田康	実101.1	B▽ A▽勝率1% EV+31% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 03/14 2中山58R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 11着/16頭+1.0秒 01/04 1中山18R 2着/16頭+0.0秒 11/08 3福島14R 11着/16頭+1.4秒 09/20 4中山63R 4着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +32% ※ 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	エジプシャンマウ	△石神道	実46.3	B▽ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率50%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京85R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -38% ※ 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	オーシャンステラ	横山武	実10.3	B△ A△勝率9% EV-4% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山71R 4着/15頭+0.7秒 03/28 3中山11R 3着/16頭+0.6秒 01/17 1中山69R 8着/8頭+0.6秒 11/02 4東京111R 6着/12頭+1.3秒 08/23 2札幌11R 4着/8頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 -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	フクチャンヒメ	江田照	実27.5	B▽ A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山28R 11着/16頭+1.1秒 11/08 3福島14R 14着/16頭+1.8秒 08/03 2新潟410R 15着/15頭+2.7秒 05/11 1新潟49R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中山51R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) △ ローテーション 97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 3.1% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -54% ※ 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	ローズブーケ	津村	実12.4	B△ A△勝率7% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 02/22 1東京83R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 8.3着 (不振) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -13% ※ 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	ガンバレベアー	大野	実135.3	B× A▽勝率1% EV-9% 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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/05 3中山48R 10着/16頭+1.5秒 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -10% ※ 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。
15	オテンバプリンセス	◇小林美	実6.6	B○ A○勝率18% EV+16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京21R 3着/15頭+0.6秒 02/21 1東京71R 16着/16頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 +16% ※ 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。
16	キカオクベシ	野中	実96.6	B× A▽勝率1% EV+57% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京37R 15着/16頭+2.6秒 02/21 1東京77R 10着/16頭+2.6秒 11/23 5東京56R 13着/16頭+1.5秒 10/25 4東京87R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京46R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +57% ※ 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

見送りAI の 1 位の馬

チームユートピア

騎手佐々木

2.2倍

AI の勝率31%損益の分かれ目45%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで

出走馬全16頭

◎A:◎7

チームユートピア

佐々木

2.2倍

勝率 31%

›

○A:○15

オテンバプリンセス

◇小林美

6.6倍

勝率 16%

›

▲A:▲3

ケイツープラ

原

7.5倍

勝率 10%

›

△A:△8

クラリネットソナタ

丹内

8.8倍

勝率 9%

›

△A:△13

ローズブーケ

津村

12.4倍

勝率 9%

›

△A:△11

オーシャンステラ

横山武

10.3倍

勝率 8%

›

▽A:▽1

ミヤエスケープ

菊沢

13.5倍

勝率 7%

›

▽A:▽6

ロジザボード

戸崎圭

24.7倍

勝率 4%

›

▽A:×12

フクチャンヒメ

江田照

27.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽4

コウユーニポポニコ

△石田

32.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

エジプシャンマウ

△石神道

46.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

オオゾラヒバリ

岩田康

101.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽16

キカオクベシ

野中

96.6倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽2

デルマケセラセラ

▲上里

132.8倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽14

ガンバレベアー

大野

135.3倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽5

マナマカナ

木幡巧

218.0倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

6R 東京競馬場発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミヤエスケープ	菊沢	実13.5	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京31R 1着/16頭勝利 10/18 4東京62R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌21R 3着/14頭+1.0秒 07/26 1札幌15R 3着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
2	デルマケセラセラ	▲上里	実132.8	▽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／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 03/15 1中京28R 9着/12頭+2.1秒 07/26 1札幌16R 1着/13頭勝利 06/21 1函館37R 3着/16頭+0.7秒 05/25 2東京105R 3着/17頭+0.1秒 02/08 1東京35R 4着/16頭+0.3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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
3	ケイツープラ	原	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／160日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京21R 1着/15頭勝利 03/29 3中山22R 10着/16頭+1.2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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	コウユーニポポニコ	△石田	実32.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京31R 3着/16頭+0.5秒 03/21 1中京32R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都82R 5着/14頭+0.6秒 12/28 5中山81R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5中山11R 3着/15頭+1.2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) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	マナマカナ	木幡巧	実218.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/02 佐賀10R 1着/11頭勝利 04/04 佐賀7R 1着/11頭勝利 03/21 佐賀7R 1着/10頭勝利 03/15 佐賀7R 1着/11頭勝利 02/01 佐賀8R 3着/12頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ロジザボード	戸崎圭	実24.7	▽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 05/02 2東京31R 8着/16頭+1.7秒 04/12 3中山63R 4着/14頭+1.0秒 03/07 2中山31R 8着/16頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (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。
7	チームユートピア	佐々木	実2.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京46R 2着/16頭+0.0秒 02/21 1東京72R 7着/16頭+1.3秒 02/07 1東京31R 1着/16頭勝利 12/13 5中山36R 6着/15頭+2.5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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	クラリネットソナタ	丹内	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（104日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京17R 2着/16頭+0.1秒 02/21 1東京712R 15着/16頭+1.6秒 02/07 1東京34R 3着/13頭+0.1秒 10/25 4新潟35R 4着/14頭+0.9秒 06/22 3東京67R 6着/16頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
9	オオゾラヒバリ	岩田康	実101.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 03/14 2中山58R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 11着/16頭+1.0秒 01/04 1中山18R 2着/16頭+0.0秒 11/08 3福島14R 11着/16頭+1.4秒 09/20 4中山63R 4着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
10	エジプシャンマウ	△石神道	実46.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率50%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京85R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	オーシャンステラ	横山武	実10.3	△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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山71R 4着/15頭+0.7秒 03/28 3中山11R 3着/16頭+0.6秒 01/17 1中山69R 8着/8頭+0.6秒 11/02 4東京111R 6着/12頭+1.3秒 08/23 2札幌11R 4着/8頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
12	フクチャンヒメ	江田照	実27.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山28R 11着/16頭+1.1秒 11/08 3福島14R 14着/16頭+1.8秒 08/03 2新潟410R 15着/15頭+2.7秒 05/11 1新潟49R 5着/13頭+0.9秒 03/15 2中山51R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
13	ローズブーケ	津村	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 02/22 1東京83R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 8.3着 (不振) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
14	ガンバレベアー	大野	実135.3	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/05 3中山48R 10着/16頭+1.5秒 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
15	オテンバプリンセス	◇小林美	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京21R 3着/15頭+0.6秒 02/21 1東京71R 16着/16頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
16	キカオクベシ	野中	実96.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京37R 15着/16頭+2.6秒 02/21 1東京77R 10着/16頭+2.6秒 11/23 5東京56R 13着/16頭+1.5秒 10/25 4東京87R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京46R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 11.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） 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。

見送りAI の 1 位の馬

チームユートピア

騎手佐々木

2.2倍

AI の勝率27%損益の分かれ目45%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで

出走馬全16頭

◎7

チームユートピア

佐々木

2.2倍

勝率 27%

›

○15

オテンバプリンセス

◇小林美

6.6倍

勝率 18%

›

▲3

ケイツープラ

原

7.5倍

勝率 10%

›

△8

クラリネットソナタ

丹内

8.8倍

勝率 9%

›

△11

オーシャンステラ

横山武

10.3倍

勝率 9%

›

△13

ローズブーケ

津村

12.4倍

勝率 7%

›

▽1

ミヤエスケープ

菊沢

13.5倍

勝率 7%

›

▽6

ロジザボード

戸崎圭

24.7倍

勝率 4%

›

×12

フクチャンヒメ

江田照

27.5倍

勝率 2%

›

▽4

コウユーニポポニコ

△石田

32.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

エジプシャンマウ

△石神道

46.3倍

対象外勝率 1%

›

▽9

オオゾラヒバリ

岩田康

101.1倍

対象外勝率 1%

›

▽16

キカオクベシ

野中

96.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

デルマケセラセラ

▲上里

132.8倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ガンバレベアー

大野

135.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

マナマカナ

木幡巧

218.0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 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

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