東京 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。

モデル

8R 東京競馬場発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンレイスキー	江田照	実58.8	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 9着/15頭+0.9秒 02/21 1東京77R 11着/16頭+2.8秒 10/12 4東京47R 16着/16頭+6.8秒 11/23 5東京79R 5着/16頭+1.0秒 11/03 5東京22R 1着/15頭勝利
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 11.3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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
2	プレースメント	ルメール	実1.3	B◎ A×勝率33% EV-57% 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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京32R 1着/14頭勝利 02/15 1東京63R 2着/16頭+0.1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 154日休養明け × 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 43.9% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.9% / 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。
3	マサッチェハマー	三浦	実7.5	B▲ A○勝率13% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／153日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 1着/12頭勝利 04/18 3中山74R 2着/13頭+0.2秒 03/28 3中山14R 2着/16頭+0.1秒 06/21 3東京55R 6着/12頭+1.0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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 153日休養明け × 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 9.2% (オッズ暗示: 13.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 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。
4	ウインドワンピース	△石田	実215.7	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/28 2中山17R 9着/16頭+2.6秒 01/18 1中山76R 7着/14頭+1.5秒 12/14 5中京47R 10着/15頭+0.9秒 11/16 5東京46R 9着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 7着/16頭+0.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 +39% ※ 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	エドワードバローズ推奨	岩田康	実15.8	B△ A△勝率10% EV+56% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/29 5東京76R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京46R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4東京912R 4着/16頭+0.7秒 10/04 4東京18R 7着/16頭+0.9秒 06/15 3東京46R 7着/16頭+1.2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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 308日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 +56% ※ 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	コッレヴェッキオ	丹内	実38.6	B▽ A▽勝率2% EV-35% 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8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -36% ※ 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	キングクレオール	◇小林美	実92.7	B▽ A▽勝率1% EV+18% 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）
前5走 05/02 2東京37R 12着/16頭+2.2秒 04/05 3中山48R 7着/16頭+1.3秒 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 期待値 +18% ※ 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	ピースサイン	ミシェル	実36.4	B△ A△勝率8% EV+189% 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33%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 10着/16頭+1.6秒 01/31 1東京17R 10着/16頭+1.6秒 12/20 5中山59R 9着/12頭+1.5秒 11/09 5東京26R 1着/15頭勝利 ―
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 +189% ※ 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	カシノスパーク	△石神道	実168.1	B× A▽勝率1% EV+11% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 1着/14頭勝利 04/05 3中山43R 3着/16頭+2.0秒 03/29 1中京62R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京22R 5着/13頭+1.4秒 02/14 2京都53R 8着/11頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 +11% ※ 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	ジーティーブラック推奨	菊沢	実13.1	B○ A▲勝率11% EV+50% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 04/25 2東京16R 10着/16頭+2.0秒 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3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 6.0着 ○ 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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 7.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 +51% ※ 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	タキノボリ	横山和	実70.8	B▽ A▽勝率1% EV-6% 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／直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 7着/15頭+1.4秒 01/04 1中山17R 11着/16頭+2.4秒 12/07 5中山212R 5着/16頭+1.7秒 11/08 3福島112R 7着/15頭+0.9秒 07/13 2福島66R 1着/15頭勝利
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -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	スターエンブレム	内田博	実31.7	B▽ A▽勝率4% EV+27% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/03 1新潟28R 12着/12頭+1.4秒 03/15 2中山66R 7着/16頭+1.6秒 02/21 1東京712R 7着/16頭+0.4秒 11/22 3福島56R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山77R 10着/16頭+2.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 +28% ※ 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	オブシディアン	菅原隆	実359.6	B▽ A▽勝率1% EV+132% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／286日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 14着/15頭+2.6秒 10/11 4東京312R 11着/16頭+1.8秒 10/04 3京都14R 14着/14頭+2.2秒 09/14 4中山48R 12着/15頭+4.4秒 06/15 3東京46R 14着/16頭+2.3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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 286日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 +132% ※ 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	コーシューパンジャ	☆長浜	実24.5	B▽ A▽勝率6% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 5着/15頭+0.5秒 02/21 1東京712R 9着/16頭+0.5秒 02/01 1東京26R 3着/15頭+0.6秒 12/03 笠松10R 1着/10頭勝利 11/06 笠松4R 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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +36% ※ 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	ファンタイムギフト	田辺	実21.9	B△ A△勝率6% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
16	サトノシャムロック	原	実42.9	B▽ A▽勝率2% EV-27% 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25%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 3着/15頭+0.4秒 04/26 2東京27R 8着/16頭+1.7秒 11/09 5東京27R 9着/16頭+1.1秒 08/09 1札幌512R 10着/11頭+3.6秒 07/13 1函館108R 6着/12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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -28% ※ 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

買うAI の推奨AB

ジーティーブラック

騎手菊沢

13.1倍

AI の勝率12%損益の分かれ目8%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.1倍）を上回り、期待値 +57% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（AI の自信に応じて変えています）

外れ

ほかの買い目: 5番エドワードバローズ（15.8倍）

出走馬全16頭

◎A:×2

プレースメント

ルメール

1.3倍

勝率 44%

›

○A:▲10

ジーティーブラック

菊沢

13.1倍

勝率 12%

›

▲A:○3

マサッチェハマー

三浦

7.5倍

勝率 9%

›

△A:△8

ピースサイン

ミシェル

36.4倍

対象外勝率 7%

›

△A:△5

エドワードバローズ

岩田康

15.8倍

勝率 7%

›

△A:△15

ファンタイムギフト

田辺

21.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽14

コーシューパンジャ

☆長浜

24.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽12

スターエンブレム

内田博

31.7倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

コッレヴェッキオ

丹内

38.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

サトノシャムロック

原

42.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

カンレイスキー

江田照

58.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

タキノボリ

横山和

70.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

キングクレオール

◇小林美

92.7倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽9

カシノスパーク

△石神道

168.1倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽4

ウインドワンピース

△石田

215.7倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽13

オブシディアン

菅原隆

359.6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

A. 現行モデル (binary)

単勝 5 エドワードバローズ実15.8倍期待値 +10% 推奨 14.4〜30.0倍 ¥200 不的中3着
単勝 10 ジーティーブラック実13.1倍期待値 +57% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ジーティーブラック実13.1倍期待値 +57% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

8R 東京競馬場発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンレイスキー	江田照	実58.8	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 9着/15頭+0.9秒 02/21 1東京77R 11着/16頭+2.8秒 10/12 4東京47R 16着/16頭+6.8秒 11/23 5東京79R 5着/16頭+1.0秒 11/03 5東京22R 1着/15頭勝利
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 11.3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) △ ローテーション 119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 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	プレースメント	ルメール	実1.3	×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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京32R 1着/14頭勝利 02/15 1東京63R 2着/16頭+0.1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 154日休養明け × 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 32.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
3	マサッチェハマー	三浦	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33%と好調／前走勝利の勢い／153日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 1着/12頭勝利 04/18 3中山74R 2着/13頭+0.2秒 03/28 3中山14R 2着/16頭+0.1秒 06/21 3東京55R 6着/12頭+1.0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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 153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 12.7% (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	ウインドワンピース	△石田	実215.7	▽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）
前5走 02/28 2中山17R 9着/16頭+2.6秒 01/18 1中山76R 7着/14頭+1.5秒 12/14 5中京47R 10着/15頭+0.9秒 11/16 5東京46R 9着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 7着/16頭+0.7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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（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。
5	エドワードバローズ推奨	岩田康	実15.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/29 5東京76R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京46R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4東京912R 4着/16頭+0.7秒 10/04 4東京18R 7着/16頭+0.9秒 06/15 3東京46R 7着/16頭+1.2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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 308日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	コッレヴェッキオ	丹内	実38.6	▽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8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.7% (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。
7	キングクレオール	◇小林美	実92.7	▽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）
前5走 05/02 2東京37R 12着/16頭+2.2秒 04/05 3中山48R 7着/16頭+1.3秒 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +18%（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: 1.1%) ※ 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	ピースサイン	ミシェル	実36.4	△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33%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 10着/16頭+1.6秒 01/31 1東京17R 10着/16頭+1.6秒 12/20 5中山59R 9着/12頭+1.5秒 11/09 5東京26R 1着/15頭勝利 ―
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +189%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 8.0% (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。
9	カシノスパーク	△石神道	実168.1	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 1着/14頭勝利 04/05 3中山43R 3着/16頭+2.0秒 03/29 1中京62R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京22R 5着/13頭+1.4秒 02/14 2京都53R 8着/11頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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: 0.6%) ※ 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。
10	ジーティーブラック推奨	菊沢	実13.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 04/25 2東京16R 10着/16頭+2.0秒 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3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 6.0着 ○ 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	タキノボリ	横山和	実70.8	▽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／直近3走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 7着/15頭+1.4秒 01/04 1中山17R 11着/16頭+2.4秒 12/07 5中山212R 5着/16頭+1.7秒 11/08 3福島112R 7着/15頭+0.9秒 07/13 2福島66R 1着/15頭勝利
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	スターエンブレム	内田博	実31.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/03 1新潟28R 12着/12頭+1.4秒 03/15 2中山66R 7着/16頭+1.6秒 02/21 1東京712R 7着/16頭+0.4秒 11/22 3福島56R 5着/15頭+1.0秒 09/21 4中山77R 10着/16頭+2.5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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	オブシディアン	菅原隆	実359.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／286日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 14着/15頭+2.6秒 10/11 4東京312R 11着/16頭+1.8秒 10/04 3京都14R 14着/14頭+2.2秒 09/14 4中山48R 12着/15頭+4.4秒 06/15 3東京46R 14着/16頭+2.3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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 286日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132%（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: 0.3%) ※ 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。
14	コーシューパンジャ	☆長浜	実24.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 5着/15頭+0.5秒 02/21 1東京712R 9着/16頭+0.5秒 02/01 1東京26R 3着/15頭+0.6秒 12/03 笠松10R 1着/10頭勝利 11/06 笠松4R 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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
15	ファンタイムギフト	田辺	実21.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
16	サトノシャムロック	原	実42.9	▽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25%と適性高／62日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 3着/15頭+0.4秒 04/26 2東京27R 8着/16頭+1.7秒 11/09 5東京27R 9着/16頭+1.1秒 08/09 1札幌512R 10着/11頭+3.6秒 07/13 1函館108R 6着/12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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。

買うAI の推奨AB

ジーティーブラック

騎手菊沢

13.1倍

AI の勝率11%損益の分かれ目8%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.1倍）を上回り、期待値 +51% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（AI の自信に応じて変えています）

外れ

ほかの買い目: 5番エドワードバローズ（15.8倍）

出走馬全16頭

×2

プレースメント

ルメール

1.3倍

勝率 33%

›

○3

マサッチェハマー

三浦

7.5倍

勝率 13%

›

▲10

ジーティーブラック

菊沢

13.1倍

勝率 11%

›

△5

エドワードバローズ

岩田康

15.8倍

勝率 10%

›

△8

ピースサイン

ミシェル

36.4倍

対象外勝率 8%

›

△15

ファンタイムギフト

田辺

21.9倍

勝率 6%

›

▽14

コーシューパンジャ

☆長浜

24.5倍

勝率 6%

›

▽12

スターエンブレム

内田博

31.7倍

対象外勝率 4%

›

▽6

コッレヴェッキオ

丹内

38.6倍

対象外勝率 2%

›

▽16

サトノシャムロック

原

42.9倍

対象外勝率 2%

›

▽1

カンレイスキー

江田照

58.8倍

対象外勝率 1%

›

▽11

タキノボリ

横山和

70.8倍

対象外勝率 1%

›

▽7

キングクレオール

◇小林美

92.7倍

対象外勝率 1%

›

▽9

カシノスパーク

△石神道

168.1倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ウインドワンピース

△石田

215.7倍

対象外勝率 1%

›

▽13

オブシディアン

菅原隆

359.6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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 5 エドワードバローズ実15.8倍期待値 +54% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 不的中3着
単勝 10 ジーティーブラック実13.1倍期待値 +50% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ジーティーブラック実13.1倍期待値 +50% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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