東京 9R 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

9R 東京競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディープキング	丹内	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+17% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 14着/15頭+2.4秒 07/14 2福島68R 12着/16頭+1.5秒 02/18 1阪神37R 3着/8頭+0.2秒 12/28 5中山97R 15着/18頭+1.6秒 09/27 2中京711R 10着/18頭+1.1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 139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 4.4% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 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。
2	イージーライダー	横山武	実8.2	B▲ A△勝率11% EV-7% 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）
前5走 05/02 2東京35R 18着/18頭+1.5秒 02/15 1東京611R 8着/9頭+1.0秒 12/13 5中京34R 1着/13頭勝利 11/29 4京都73R 3着/14頭+0.2秒 10/18 3京都63R 2着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 期待値 -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	ステラスペース推奨	武藤	実18.9	B△ A△勝率7% EV+38% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ18.9倍で期待値+132%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/08 2中山411R 7着/10頭+0.7秒 01/18 1中山711R 5着/15頭+0.3秒 01/05 1中山27R 1着/10頭勝利 12/06 5中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 1着/12頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 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。
4	フィールドノート	ルメール	実2.1	B◎ A×勝率22% EV-53% 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67%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 25.7% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.9% / 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。
5	コスモスプモーニ	木幡巧	実251.1	B▽ A▽勝率1% EV+145% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/25 2東京19R 9着/9頭+2.5秒 04/05 2阪神48R 10着/11頭+1.5秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 05/25 2東京109R 6着/9頭+1.4秒 04/26 2東京19R 9着/9頭+1.4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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +146% ※ 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	レッドバレンティア	原	実133.2	B▽ A▽勝率1% EV+30% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神48R 7着/11頭+0.4秒 03/21 2中山79R 15着/15頭+1.7秒 02/21 1東京78R 5着/12頭+0.5秒 02/07 1小倉510R 10着/16頭+1.4秒 12/21 5中山612R 15着/16頭+1.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +30% ※ 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	ミッキージャンプ	佐々木	実6.1	B△ A▲勝率16% EV-3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0秒 11/15 4京都32R 4着/11頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20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 9.7% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 期待値 -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	ドッグウッド	戸崎圭	実13.0	B▽ A▽勝率6% EV-18% 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5走 03/01 1阪神46R 2着/8頭+0.6秒 02/14 1小倉79R 4着/10頭+0.5秒 01/25 1小倉27R 1着/18頭勝利 12/20 5中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山15R 5着/18頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -19% ※ 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	ファムクラジューズ	菊沢	実9.9	B△ A△勝率8% EV-19% 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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京211R 10着/12頭+1.0秒 02/21 1東京79R 1着/7頭勝利 11/30 5東京84R 1着/13頭勝利 11/01 4東京103R 5着/11頭+0.7秒 10/04 4東京15R 7着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -20% ※ 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	ノビリシマビジョン	津村	実6.0	B○ A○勝率17% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（97日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京19R 2着/9頭+0.0秒 03/14 2中山59R 4着/10頭+0.2秒 12/21 5中山69R 7着/11頭+1.0秒 04/19 3中山76R 1着/8頭勝利 03/01 2中山17R 3着/9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 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97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 15.0% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 期待値 +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	ホウオウシンデレラ	丸田	実42.8	B▽ A▽勝率4% EV+51% 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 04/19 3中山89R 3着/12頭+0.5秒 03/14 2中山59R 3着/10頭+0.1秒 01/11 1中山49R 5着/13頭+0.1秒 12/21 5中山69R 8着/11頭+1.3秒 11/24 3福島610R 7着/16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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 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。
12	マイネルアレス	石橋脩	実79.5	B▽ A▽勝率1% EV-14% 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 05/03 1新潟28R 2着/12頭+0.0秒 03/28 1中京58R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京28R 3着/12頭+0.3秒 02/22 1東京86R 5着/16頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 4着/14頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -15% ※ 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B

ステラスペース

騎手武藤

18.9倍

AI の勝率12%損益の分かれ目5%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 18.9倍）を上回り、期待値 +133% 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

出走馬全12頭

◎A:×4

フィールドノート

ルメール

2.1倍

勝率 26%

›

○A:○10

ノビリシマビジョン

津村

6.0倍

勝率 15%

›

▲A:△2

イージーライダー

横山武

8.2倍

勝率 14%

›

△A:△3

ステラスペース

武藤

18.9倍

勝率 12%

›

△A:▲7

ミッキージャンプ

佐々木

6.1倍

勝率 10%

›

△A:△9

ファムクラジューズ

菊沢

9.9倍

勝率 8%

›

▽A:▽8

ドッグウッド

戸崎圭

13.0倍

勝率 5%

›

▽A:▽1

ディープキング

丹内

20.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽11

ホウオウシンデレラ

丸田

42.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽12

マイネルアレス

石橋脩

79.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

レッドバレンティア

原

133.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

コスモスプモーニ

木幡巧

251.1倍

対象外勝率 1%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ステラスペース実18.9倍期待値 +133% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

9R 東京競馬場発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディープキング	丹内	実20.5	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京47R 14着/15頭+2.4秒 07/14 2福島68R 12着/16頭+1.5秒 02/18 1阪神37R 3着/8頭+0.2秒 12/28 5中山97R 15着/18頭+1.6秒 09/27 2中京711R 10着/18頭+1.1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 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
2	イージーライダー	横山武	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/02 2東京35R 18着/18頭+1.5秒 02/15 1東京611R 8着/9頭+1.0秒 12/13 5中京34R 1着/13頭勝利 11/29 4京都73R 3着/14頭+0.2秒 10/18 3京都63R 2着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (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。
3	ステラスペース推奨	武藤	実18.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/08 2中山411R 7着/10頭+0.7秒 01/18 1中山711R 5着/15頭+0.3秒 01/05 1中山27R 1着/10頭勝利 12/06 5中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 1着/12頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	フィールドノート	ルメール	実2.1	×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67%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 21.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
5	コスモスプモーニ	木幡巧	実251.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/25 2東京19R 9着/9頭+2.5秒 04/05 2阪神48R 10着/11頭+1.5秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 05/25 2東京109R 6着/9頭+1.4秒 04/26 2東京19R 9着/9頭+1.4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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +145%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	レッドバレンティア	原	実133.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神48R 7着/11頭+0.4秒 03/21 2中山79R 15着/15頭+1.7秒 02/21 1東京78R 5着/12頭+0.5秒 02/07 1小倉510R 10着/16頭+1.4秒 12/21 5中山612R 15着/16頭+1.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ミッキージャンプ	佐々木	実6.1	▲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3着）
前5走 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0秒 11/15 4京都32R 4着/11頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
8	ドッグウッド	戸崎圭	実13.0	▽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5走 03/01 1阪神46R 2着/8頭+0.6秒 02/14 1小倉79R 4着/10頭+0.5秒 01/25 1小倉27R 1着/18頭勝利 12/20 5中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山15R 5着/18頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ファムクラジューズ	菊沢	実9.9	△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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京211R 10着/12頭+1.0秒 02/21 1東京79R 1着/7頭勝利 11/30 5東京84R 1着/13頭勝利 11/01 4東京103R 5着/11頭+0.7秒 10/04 4東京15R 7着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
10	ノビリシマビジョン	津村	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（97日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京19R 2着/9頭+0.0秒 03/14 2中山59R 4着/10頭+0.2秒 12/21 5中山69R 7着/11頭+1.0秒 04/19 3中山76R 1着/8頭勝利 03/01 2中山17R 3着/9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 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ホウオウシンデレラ	丸田	実42.8	▽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）
前5走 04/19 3中山89R 3着/12頭+0.5秒 03/14 2中山59R 3着/10頭+0.1秒 01/11 1中山49R 5着/13頭+0.1秒 12/21 5中山69R 8着/11頭+1.3秒 11/24 3福島610R 7着/16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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +51%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (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。
12	マイネルアレス	石橋脩	実79.5	▽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 05/03 1新潟28R 2着/12頭+0.0秒 03/28 1中京58R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京28R 3着/12頭+0.3秒 02/22 1東京86R 5着/16頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 4着/14頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。

買うAI の推奨B

ステラスペース

騎手武藤

18.9倍

AI の勝率7%損益の分かれ目5%

AI の勝率 7% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 18.9倍）を上回り、期待値 +38% 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

出走馬全12頭

×4

フィールドノート

ルメール

2.1倍

勝率 22%

›

○10

ノビリシマビジョン

津村

6.0倍

勝率 17%

›

▲7

ミッキージャンプ

佐々木

6.1倍

勝率 16%

›

△2

イージーライダー

横山武

8.2倍

勝率 11%

›

△9

ファムクラジューズ

菊沢

9.9倍

勝率 8%

›

△3

ステラスペース

武藤

18.9倍

勝率 7%

›

▽8

ドッグウッド

戸崎圭

13.0倍

勝率 6%

›

▽1

ディープキング

丹内

20.5倍

勝率 6%

›

▽11

ホウオウシンデレラ

丸田

42.8倍

対象外勝率 4%

›

▽12

マイネルアレス

石橋脩

79.5倍

対象外勝率 1%

›

▽6

レッドバレンティア

原

133.2倍

対象外勝率 1%

›

▽5

コスモスプモーニ

木幡巧

251.1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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ステラスペース実18.9倍期待値 +38% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥400 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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