東京 4R 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

4R 東京競馬場発走 11:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェロニモス	難波	実62.6	B▽ A▽勝率1% EV-21% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 5着/8頭+1.1秒 04/12 1福島26R 12着/15頭+1.5秒 02/22 1小倉108R 3着/14頭+0.1秒 02/07 2京都37R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1京都78R 4着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 133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 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -21% ※ 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	エンジョイドライブ	小野寺	実9.9	B△ A△勝率7% EV-27% 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 04/04 3中山34R 6着/14頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 8着/11頭+3.0秒 09/07 2札幌65R 6着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌23R 3着/14頭+0.6秒 08/03 1札幌44R 3着/14頭+0.6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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
3	アップストローク	草野	実4.2	B▲ A▲勝率19% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/02 1新潟11R 13着/14頭+17.6秒 12/27 5中山79R 9着/16頭+1.0秒 10/11 3京都310R 9着/13頭+0.3秒 09/13 4中山310R 7着/11頭+0.4秒 08/23 2札幌110R 6着/14頭+0.6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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.6% / 期待値 -22% ※ 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	ナスノソナタ	▲水沼	実50.4	B▽ A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/29 1中京66R 9着/13頭+1.0秒 01/17 1中山67R 10着/12頭+1.6秒 12/06 5中京16R 15着/16頭+4.5秒 11/16 3福島412R 10着/16頭+1.0秒 12/14 5中山55R 7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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -37% ※ 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	ヴェストラン	小坂	実14.5	B△ A▽勝率4% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/03 3京都47R 4着/8頭+1.0秒 03/29 2阪神29R 10着/15頭+2.4秒 02/28 1阪神36R 9着/13頭+1.9秒 01/31 2京都18R 7着/10頭+1.2秒 11/08 佐賀4R 1着/10頭勝利
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 9.0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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。
6	アンノウンウォリア	黒岩	実133.6	B▽ A▽勝率1% EV+32% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神84R 8着/14頭+3.0秒 01/12 1中山54R 9着/14頭+4.6秒 09/15 4阪神51R 4着/7頭+1.3秒 07/19 2小倉712R 16着/16頭+3.0秒 01/13 1中山54R 8着/9頭+3.8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21%（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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
7	コブラ	△坂口	実7.8	B△ A△勝率10% EV-23% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 11着/16頭+1.3秒 01/12 1中山510R 6着/16頭+1.2秒 12/28 5中山810R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山912R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島610R 9着/15頭+0.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 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。
8	グランナヴィール	上野	実2.9	B◎ A◎勝率25% EV-28% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 04/12 3中山64R 2着/14頭+0.6秒 04/05 3中山44R 2着/13頭+0.3秒 03/08 2中山44R 13着/14頭+4.1秒 01/25 1小倉24R 8着/12頭+4.4秒 06/29 2小倉21R 8着/12頭+4.5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 22.4% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 期待値 -29% ※ 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	キャプテンシー	中村	実32.1	B▽ A▽勝率4% EV+32% 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12.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 16着/18頭+1.5秒 01/25 1京都910R 8着/18頭+0.2秒 12/28 5阪神812R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京411R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 13着/13頭+2.6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戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 +33% ※ 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	ヒロノゴウカイ	江田勇	実125.0	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（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山612R 12着/16頭+1.4秒 12/07 5中京210R 10着/13頭+0.9秒 11/23 4京都69R 11着/13頭+1.1秒 11/02 4東京119R 9着/10頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 9着/11頭+1.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +33%（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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
11	フラムリンガム	伴	実33.8	B▽ A△勝率5% EV+74% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神810R 11着/14頭+2.0秒 01/17 1中山610R 9着/16頭+1.6秒 11/16 5東京49R 12着/14頭+2.1秒 08/23 4中京111R 16着/16頭+1.6秒 05/25 2京都1010R 13着/16頭+1.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 +75% ※ 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	ジュリアスローズ	大江圭	実169.3	B▽ A▽勝率1% EV+67% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4中山11R 8着/9頭+4.2秒 08/03 2新潟41R 6着/14頭+3.1秒 06/29 2小倉21R 10着/12頭+4.9秒 05/18 2東京88R 9着/9頭+2.1秒 03/22 1阪神76R 10着/10頭+5.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 +68% ※ 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	タガノバルコス	高田	実3.8	B○ A○勝率20% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 8着/14頭+1.4秒 02/22 1小倉104R 4着/12頭+1.0秒 01/12 1中山54R 3着/14頭+0.3秒 12/14 5中山44R 4着/14頭+1.1秒 09/06 4中山11R 5着/9頭+2.1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 5.3着 △ ローテーション 91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 18.2% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 期待値 -25% ※ 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	ルクスマーベリック	▲小林凌	実140.0	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走平均10.0着と低調）
前5走 03/21 2中山712R 7着/16頭+1.0秒 03/08 2中山46R 10着/16頭+1.8秒 12/20 5中山58R 6着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 15着/16頭+1.5秒 08/10 2新潟612R 9着/18頭+0.5秒
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 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) +27%（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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。

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

グランナヴィール

騎手上野

2.9倍

AI の勝率22%損益の分かれ目34%

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14頭

◎A:◎8

グランナヴィール

上野

2.9倍

勝率 22%

›

○A:○13

タガノバルコス

高田

3.8倍

勝率 18%

›

▲A:▲3

アップストローク

草野

4.2倍

勝率 18%

›

△A:△7

コブラ

△坂口

7.8倍

勝率 14%

›

△A:△2

エンジョイドライブ

小野寺

9.9倍

勝率 6%

›

△A:▽5

ヴェストラン

小坂

14.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

キャプテンシー

中村

32.1倍

対象外勝率 5%

›

▽A:△11

フラムリンガム

伴

33.8倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽4

ナスノソナタ

▲水沼

50.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

ジェロニモス

難波

62.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

ヒロノゴウカイ

江田勇

125.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

アンノウンウォリア

黒岩

133.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

ルクスマーベリック

▲小林凌

140.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

ジュリアスローズ

大江圭

169.3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。

▶ 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

4R 東京競馬場発走 11:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェロニモス	難波	実62.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 5着/8頭+1.1秒 04/12 1福島26R 12着/15頭+1.5秒 02/22 1小倉108R 3着/14頭+0.1秒 02/07 2京都37R 6着/9頭+0.7秒 01/18 1京都78R 4着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	エンジョイドライブ	小野寺	実9.9	△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 04/04 3中山34R 6着/14頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 8着/11頭+3.0秒 09/07 2札幌65R 6着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌23R 3着/14頭+0.6秒 08/03 1札幌44R 3着/14頭+0.6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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
3	アップストローク	草野	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/02 1新潟11R 13着/14頭+17.6秒 12/27 5中山79R 9着/16頭+1.0秒 10/11 3京都310R 9着/13頭+0.3秒 09/13 4中山310R 7着/11頭+0.4秒 08/23 2札幌110R 6着/14頭+0.6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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
4	ナスノソナタ	▲水沼	実50.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/29 1中京66R 9着/13頭+1.0秒 01/17 1中山67R 10着/12頭+1.6秒 12/06 5中京16R 15着/16頭+4.5秒 11/16 3福島412R 10着/16頭+1.0秒 12/14 5中山55R 7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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ヴェストラン	小坂	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/03 3京都47R 4着/8頭+1.0秒 03/29 2阪神29R 10着/15頭+2.4秒 02/28 1阪神36R 9着/13頭+1.9秒 01/31 2京都18R 7着/10頭+1.2秒 11/08 佐賀4R 1着/10頭勝利
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 9.0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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
6	アンノウンウォリア	黒岩	実133.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神84R 8着/14頭+3.0秒 01/12 1中山54R 9着/14頭+4.6秒 09/15 4阪神51R 4着/7頭+1.3秒 07/19 2小倉712R 16着/16頭+3.0秒 01/13 1中山54R 8着/9頭+3.8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（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: 0.7%) ※ 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。
7	コブラ	△坂口	実7.8	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 11着/16頭+1.3秒 01/12 1中山510R 6着/16頭+1.2秒 12/28 5中山810R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山912R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島610R 9着/15頭+0.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113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 9.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	グランナヴィール	上野	実2.9	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 04/12 3中山64R 2着/14頭+0.6秒 04/05 3中山44R 2着/13頭+0.3秒 03/08 2中山44R 13着/14頭+4.1秒 01/25 1小倉24R 8着/12頭+4.4秒 06/29 2小倉21R 8着/12頭+4.5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
9	キャプテンシー	中村	実32.1	▽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12.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 16着/18頭+1.5秒 01/25 1京都910R 8着/18頭+0.2秒 12/28 5阪神812R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京411R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 13着/13頭+2.6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戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（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: 3.1%) ※ 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	ヒロノゴウカイ	江田勇	実125.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山612R 12着/16頭+1.4秒 12/07 5中京210R 10着/13頭+0.9秒 11/23 4京都69R 11着/13頭+1.1秒 11/02 4東京119R 9着/10頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 9着/11頭+1.0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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +23%（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。
11	フラムリンガム	伴	実33.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神810R 11着/14頭+2.0秒 01/17 1中山610R 9着/16頭+1.6秒 11/16 5東京49R 12着/14頭+2.1秒 08/23 4中京111R 16着/16頭+1.6秒 05/25 2京都1010R 13着/16頭+1.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.2% (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。
12	ジュリアスローズ	大江圭	実169.3	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4中山11R 8着/9頭+4.2秒 08/03 2新潟41R 6着/14頭+3.1秒 06/29 2小倉21R 10着/12頭+4.9秒 05/18 2東京88R 9着/9頭+2.1秒 03/22 1阪神76R 10着/10頭+5.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67%（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: 0.6%) ※ 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	タガノバルコス	高田	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 8着/14頭+1.4秒 02/22 1小倉104R 4着/12頭+1.0秒 01/12 1中山54R 3着/14頭+0.3秒 12/14 5中山44R 4着/14頭+1.1秒 09/06 4中山11R 5着/9頭+2.1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 5.3着 △ ローテーション 91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 19.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ルクスマーベリック	▲小林凌	実140.0	▽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 03/21 2中山712R 7着/16頭+1.0秒 03/08 2中山46R 10着/16頭+1.8秒 12/20 5中山58R 6着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 15着/16頭+1.5秒 08/10 2新潟612R 9着/18頭+0.5秒
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 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) +38%（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: 0.7%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

グランナヴィール

騎手上野

2.9倍

AI の勝率25%損益の分かれ目34%

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14頭

◎8

グランナヴィール

上野

2.9倍

勝率 25%

›

○13

タガノバルコス

高田

3.8倍

勝率 20%

›

▲3

アップストローク

草野

4.2倍

勝率 19%

›

△7

コブラ

△坂口

7.8倍

勝率 10%

›

△2

エンジョイドライブ

小野寺

9.9倍

勝率 7%

›

△11

フラムリンガム

伴

33.8倍

対象外勝率 5%

›

▽5

ヴェストラン

小坂

14.5倍

勝率 4%

›

▽9

キャプテンシー

中村

32.1倍

対象外勝率 4%

›

▽4

ナスノソナタ

▲水沼

50.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ジェロニモス

難波

62.6倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ヒロノゴウカイ

江田勇

125.0倍

対象外勝率 1%

›

▽6

アンノウンウォリア

黒岩

133.6倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ルクスマーベリック

▲小林凌

140.0倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ジュリアスローズ

大江圭

169.3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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