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	ルージュリリック	佐々木	実11.5	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京14R 1着/16頭勝利 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
2	ディヒターリーベ	☆長浜	実30.2	B△ A△勝率4% EV+23% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/12 名古屋1R 5着/12頭+0.8秒 01/28 名古屋2R 1着/12頭勝利 01/01 名古屋6R 1着/12頭勝利 11/20 名古屋1R 1着/12頭勝利 ―
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 3.3着 △ 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 3.9% (オッズ暗示: 3.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 +23% ※ 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	ティラーノ	原	実131.0	B× A▽勝率1% EV-16% 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12.3着と低調）
前5走 04/12 3中山65R 1着/18頭勝利 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3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 12.3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) ○ 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) -63% (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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
4	フレンドモナコ	▲水沼	実402.9	B▽ A▽勝率1% EV+158% 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）
前5走 05/02 2東京35R 12着/18頭+1.3秒 04/19 3中山85R 4着/10頭+0.6秒 03/29 3中山26R 12着/13頭+1.7秒 03/01 2中山27R 11着/12頭+2.0秒 02/21 1小倉99R 5着/10頭+0.5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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +135%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 +158% ※ 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	テンレディーゴー	丹内	実44.5	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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/25 2東京13R 11着/13頭+2.8秒 03/21 2中山74R 9着/13頭+3.0秒 02/07 1東京33R 10着/16頭+2.2秒 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8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) × 当競馬場適性 5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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
6	デリュージョン	松若	実81.6	B▽ A▽勝率1% EV+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8.0着と低調）
前5走 04/26 3京都27R 2着/14頭+0.1秒 04/19 1福島46R 9着/13頭+1.4秒 10/19 4新潟27R 4着/18頭+0.2秒 10/12 3京都412R 17着/18頭+1.3秒 09/06 4阪神17R 4着/13頭+0.7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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 +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。
7	ディバインウインド	西村淳	実3.5	B○ A○勝率24% EV-15% 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／231日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京611R 5着/9頭+0.4秒 06/07 3東京15R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 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。
8	フリーヤ	横山武	実33.6	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/03 2東京44R 4着/18頭+0.6秒 04/04 3中山35R 2着/16頭+0.2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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 3.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。
9	モントゥリエ	坂井	実9.0	B▲ A▲勝率9% EV-14% 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／前走3着）
前5走 05/03 2東京44R 1着/18頭勝利 02/10 1東京43R 12着/16頭+2.3秒 11/15 5東京36R 13着/14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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
10	ウインファヴォリ	原田和	実77.7	B▽ A▽勝率1% EV0% 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／前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山37R 7着/12頭+1.2秒 01/10 1中山36R 16着/16頭+4.1秒 10/26 4新潟49R 14着/14頭+2.1秒 11/17 3福島65R 1着/14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戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
11	ヤエギリ	津村	実11.3	B△ A△勝率9% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 2着/10頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 3着/15頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 4着/15頭+0.2秒 08/09 3中京58R 4着/7頭+0.4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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
12	ソラネルマン	ルメール	実1.8	B◎ A◎勝率32% EV-42% 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33%と好調／前走3着／259日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 3着/15頭+0.2秒 11/01 4東京103R 1着/11頭勝利 09/07 4中山25R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 259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 38.2% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.8% / 期待値 -43% ※ 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	ハルノアメ	▲佐藤	実319.2	B▽ A▽勝率1% EV+104% 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）
前5走 04/26 2東京25R 8着/18頭+0.5秒 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3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) -10% (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 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 +104% ※ 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	ガールネクストドア	嶋田	実435.9	B▽ A▽勝率1% EV+179% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/01 2中山28R 12着/16頭+1.4秒 11/08 5東京17R 15着/16頭+3.0秒 10/25 4新潟34R 5着/15頭+0.7秒 09/13 4中山38R 13着/15頭+2.0秒 08/24 3新潟212R 4着/15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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7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) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.6% / 期待値 +179% ※ 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	ショウナンダイン	石橋脩	実77.1	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／前走3着）
前5走 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13頭勝利 09/27 4中山82R 4着/16頭+0.6秒 08/30 3新潟33R 2着/11頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 4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) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 +14% ※ 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	オメガディコン	岩田康	実107.2	B▽ A▽勝率1% EV+37% 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／直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 1着/15頭勝利 02/22 1東京84R 5着/16頭+0.6秒 12/27 5中山74R 17着/18頭+2.1秒 11/02 4東京115R 2着/9頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
17	エナジーショット	横山琉	実351.4	B▽ A▽勝率1% EV+125% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 04/25 1福島512R 13着/16頭+1.5秒 04/11 1福島19R 8着/16頭+0.8秒 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (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 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +125% ※ 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

ソラネルマン

騎手ルメール

1.8倍

AI の勝率38%損益の分かれ目56%

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17頭

◎A:◎12

ソラネルマン

ルメール

1.8倍

勝率 38%

›

○A:○7

ディバインウインド

西村淳

3.5倍

勝率 22%

›

▲A:▲9

モントゥリエ

坂井

9.0倍

勝率 9%

›

△A:△1

ルージュリリック

佐々木

11.5倍

勝率 7%

›

△A:△11

ヤエギリ

津村

11.3倍

勝率 7%

›

△A:△2

ディヒターリーベ

☆長浜

30.2倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽8

フリーヤ

横山武

33.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽5

テンレディーゴー

丹内

44.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽15

ショウナンダイン

石橋脩

77.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

ウインファヴォリ

原田和

77.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

デリュージョン

松若

81.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

オメガディコン

岩田康

107.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

フレンドモナコ

▲水沼

402.9倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

ティラーノ

原

131.0倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽13

ハルノアメ

▲佐藤

319.2倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽17

エナジーショット

横山琉

351.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽14

ガールネクストドア

嶋田

435.9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

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	ルージュリリック	佐々木	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京14R 1着/16頭勝利 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	ディヒターリーベ	☆長浜	実30.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/12 名古屋1R 5着/12頭+0.8秒 01/28 名古屋2R 1着/12頭勝利 01/01 名古屋6R 1着/12頭勝利 11/20 名古屋1R 1着/12頭勝利 ―
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 3.3着 △ 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 4.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
3	ティラーノ	原	実131.0	▽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12.3着と低調）
前5走 04/12 3中山65R 1着/18頭勝利 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3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 12.3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) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
4	フレンドモナコ	▲水沼	実402.9	▽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）
前5走 05/02 2東京35R 12着/18頭+1.3秒 04/19 3中山85R 4着/10頭+0.6秒 03/29 3中山26R 12着/13頭+1.7秒 03/01 2中山27R 11着/12頭+2.0秒 02/21 1小倉99R 5着/10頭+0.5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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +158%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
5	テンレディーゴー	丹内	実44.5	▽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走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/25 2東京13R 11着/13頭+2.8秒 03/21 2中山74R 9着/13頭+3.0秒 02/07 1東京33R 10着/16頭+2.2秒 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8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) × 当競馬場適性 5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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
6	デリュージョン	松若	実81.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 04/26 3京都27R 2着/14頭+0.1秒 04/19 1福島46R 9着/13頭+1.4秒 10/19 4新潟27R 4着/18頭+0.2秒 10/12 3京都412R 17着/18頭+1.3秒 09/06 4阪神17R 4着/13頭+0.7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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（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: 1.2%) ※ 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。
7	ディバインウインド	西村淳	実3.5	○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／231日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京611R 5着/9頭+0.4秒 06/07 3東京15R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
8	フリーヤ	横山武	実33.6	▽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／前走3着）
前5走 05/03 2東京44R 4着/18頭+0.6秒 04/04 3中山35R 2着/16頭+0.2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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 3.9% (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。
9	モントゥリエ	坂井	実9.0	▲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／前走3着）
前5走 05/03 2東京44R 1着/18頭勝利 02/10 1東京43R 12着/16頭+2.3秒 11/15 5東京36R 13着/14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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ウインファヴォリ	原田和	実77.7	▽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／前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山37R 7着/12頭+1.2秒 01/10 1中山36R 16着/16頭+4.1秒 10/26 4新潟49R 14着/14頭+2.1秒 11/17 3福島65R 1着/14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戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	ヤエギリ	津村	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 2着/10頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 3着/15頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 4着/15頭+0.2秒 08/09 3中京58R 4着/7頭+0.4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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155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 8.7% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
12	ソラネルマン	ルメール	実1.8	◎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33%と好調／前走3着／259日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 3着/15頭+0.2秒 11/01 4東京103R 1着/11頭勝利 09/07 4中山25R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 259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 31.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ハルノアメ	▲佐藤	実319.2	▽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）
前5走 04/26 2東京25R 8着/18頭+0.5秒 02/15 1東京62R 8着/13頭+1.9秒 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +104%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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	ガールネクストドア	嶋田	実435.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/01 2中山28R 12着/16頭+1.4秒 11/08 5東京17R 15着/16頭+3.0秒 10/25 4新潟34R 5着/15頭+0.7秒 09/13 4中山38R 13着/15頭+2.0秒 08/24 3新潟212R 4着/15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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7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) +179%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
15	ショウナンダイン	石橋脩	実77.1	▽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／前走3着）
前5走 02/01 1東京29R 10着/12頭+1.0秒 12/06 5中京19R 7着/8頭+0.8秒 10/25 4新潟33R 1着/13頭勝利 09/27 4中山82R 4着/16頭+0.6秒 08/30 3新潟33R 2着/11頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 4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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
16	オメガディコン	岩田康	実107.2	▽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／直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 1着/15頭勝利 02/22 1東京84R 5着/16頭+0.6秒 12/27 5中山74R 17着/18頭+2.1秒 11/02 4東京115R 2着/9頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37%（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: 0.9%) ※ 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。
17	エナジーショット	横山琉	実351.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 04/25 1福島512R 13着/16頭+1.5秒 04/11 1福島19R 8着/16頭+0.8秒 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 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 0.6% (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。

見送りAI の 1 位の馬

ソラネルマン

騎手ルメール

1.8倍

AI の勝率32%損益の分かれ目56%

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17頭

◎12

ソラネルマン

ルメール

1.8倍

勝率 32%

›

○7

ディバインウインド

西村淳

3.5倍

勝率 24%

›

▲9

モントゥリエ

坂井

9.0倍

勝率 9%

›

△11

ヤエギリ

津村

11.3倍

勝率 9%

›

△1

ルージュリリック

佐々木

11.5倍

勝率 8%

›

△2

ディヒターリーベ

☆長浜

30.2倍

対象外勝率 4%

›

▽8

フリーヤ

横山武

33.6倍

対象外勝率 4%

›

▽5

テンレディーゴー

丹内

44.5倍

対象外勝率 2%

›

▽15

ショウナンダイン

石橋脩

77.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ウインファヴォリ

原田和

77.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

デリュージョン

松若

81.6倍

対象外勝率 1%

›

▽16

オメガディコン

岩田康

107.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ティラーノ

原

131.0倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ハルノアメ

▲佐藤

319.2倍

対象外勝率 1%

›

▽17

エナジーショット

横山琉

351.4倍

対象外勝率 1%

›

▽4

フレンドモナコ

▲水沼

402.9倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ガールネクストドア

嶋田

435.9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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