東京 1R 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

1R 東京競馬場発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オシゴリ	内田博	実255.2	B▽ A▽勝率2% EV+536% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +536% ※ 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	セールデュクール	木幡巧	実257.5	B▽ A▽勝率2% EV+541% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.7着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131%（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 10位 / 勝率 2.5% / 期待値 +542% ※ 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	ダノンダックス	ルメール	実1.1	B◎ A×勝率30% EV-67% 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走平均2.0着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 47.9% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.7% / 期待値 -67% ※ 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	コンフィアル	田辺	実17.2	B△ A△勝率8% EV+33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 +34% ※ 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	バーチディダーマ	原田和	実183.1	B▽ A△勝率3% EV+372% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +210%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +372% ※ 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	ユイノヘラクレス	木幡初	実132.8	B△ A▽勝率2% EV+231% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（92日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 +231% ※ 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	ゴクラクチョウカ	△石神道	実380.6	B▽ A▽勝率2% EV+848% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242%（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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.5% / 期待値 +849% ※ 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	ブラックナザレ	嶋田	実311.1	B▽ A▽勝率2% EV+675% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179%（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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.5% / 期待値 +676% ※ 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	コスモグリュー	柴田大	実257.4	B▽ A▽勝率2% EV+541% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +336%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +542% ※ 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	ミスティビーコン	佐々木	実12.7	B▲ A▲勝率16% EV+106% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.3% / 期待値 +107% ※ 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	エピックジャーニー	荻野極	実5.9	B○ A○勝率23% EV+34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.7% / 期待値 +34% ※ 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	イニシャルポイント	丹内	実22.0	B△ A△勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.5着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 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。

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

ダノンダックス

騎手ルメール

1.1倍

AI の勝率48%損益の分かれ目91%

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12頭

◎A:×3

ダノンダックス

ルメール

1.1倍

勝率 48%

›

○A:○11

エピックジャーニー

荻野極

5.9倍

勝率 17%

›

▲A:▲10

ミスティビーコン

佐々木

12.7倍

勝率 12%

›

△A:△4

コンフィアル

田辺

17.2倍

勝率 9%

›

△A:△12

イニシャルポイント

丹内

22.0倍

勝率 5%

›

△A:▽6

ユイノヘラクレス

木幡初

132.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:△5

バーチディダーマ

原田和

183.1倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

オシゴリ

内田博

255.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽9

コスモグリュー

柴田大

257.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

セールデュクール

木幡巧

257.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ブラックナザレ

嶋田

311.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

ゴクラクチョウカ

△石神道

380.6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。

▶ 展開シミュレーション

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

1R 東京競馬場発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オシゴリ	内田博	実255.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +536%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
2	セールデュクール	木幡巧	実257.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.7着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +541%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
3	ダノンダックス	ルメール	実1.1	×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走平均2.0着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
4	コンフィアル	田辺	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
5	バーチディダーマ	原田和	実183.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +372%（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: 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	ユイノヘラクレス	木幡初	実132.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（92日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +231%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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	ゴクラクチョウカ	△石神道	実380.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +848%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
8	ブラックナザレ	嶋田	実311.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +675%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
9	コスモグリュー	柴田大	実257.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +541%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
10	ミスティビーコン	佐々木	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	エピックジャーニー	荻野極	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
12	イニシャルポイント	丹内	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.5着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ダノンダックス

騎手ルメール

1.1倍

AI の勝率30%損益の分かれ目91%

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12頭

×3

ダノンダックス

ルメール

1.1倍

勝率 30%

›

○11

エピックジャーニー

荻野極

5.9倍

勝率 23%

›

▲10

ミスティビーコン

佐々木

12.7倍

勝率 16%

›

△4

コンフィアル

田辺

17.2倍

勝率 8%

›

△12

イニシャルポイント

丹内

22.0倍

勝率 6%

›

△5

バーチディダーマ

原田和

183.1倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ユイノヘラクレス

木幡初

132.8倍

対象外勝率 2%

›

▽1

オシゴリ

内田博

255.2倍

対象外勝率 2%

›

▽9

コスモグリュー

柴田大

257.4倍

対象外勝率 2%

›

▽2

セールデュクール

木幡巧

257.5倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ブラックナザレ

嶋田

311.1倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ゴクラクチョウカ

△石神道

380.6倍

対象外勝率 2%

›

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。

▶ 展開シミュレーション

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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項