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	ララバニュルス	藤懸	実16.6	B△ A▽勝率5% EV-21% 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／前走2着）
前5走 04/19 1福島49R 2着/16頭+0.2秒 02/21 1小倉912R 10着/18頭+0.6秒 07/06 1函館84R 1着/15頭勝利 06/15 3東京44R 4着/18頭+0.4秒 05/25 2東京104R 4着/18頭+0.9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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 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。
2	レイユール	長浜	実27.5	B▽ A▽勝率3% EV-4% 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）
前5走 04/11 2阪神512R 14着/16頭+1.3秒 03/22 2中山89R 13着/16頭+1.6秒 01/17 1中山612R 16着/16頭+1.7秒 12/13 5中山37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島512R 10着/16頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 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。
3	イヌボウノウタゴエ	横山武	実5.5	B▲ A▲勝率11% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走勝利の勢い）
前5走 05/02 2東京35R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 9着/18頭+0.6秒 12/14 5阪神411R 10着/18頭+1.1秒 11/16 5東京43R 1着/18頭勝利 10/18 4東京64R 4着/18頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 12.6% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -41% ※ 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	ルージュブリッツ	荻野極	実56.3	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（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／77日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山85R 5着/10頭+0.9秒 02/14 1東京57R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京59R 6着/8頭+0.8秒 10/11 4東京31R 1着/10頭勝利 09/13 4中山35R 5着/16頭+0.9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 14着 (大敗) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
5	サーナーティオン	戸崎圭	実26.7	B▽ A▽勝率3% EV-8% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神710R 6着/9頭+0.4秒 01/10 1京都312R 1着/18頭勝利 11/09 4京都212R 6着/17頭+0.3秒 10/18 3京都612R 6着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 4着/18頭+0.3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) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。
6	エイヨーアメジスト	幸	実97.8	B▽ A▽勝率1% EV+9% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（63日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京28R 4着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神58R 6着/10頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 16着/18頭+1.4秒 09/27 4阪神88R 11着/13頭+0.9秒 09/15 4阪神510R 8着/9頭+0.9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 6.0着 △ 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 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.1% / 期待値 +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。
7	セルズパワー	岩田康	実18.4	B▽ A△勝率6% EV+7% 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）
前5走 05/02 3京都38R 2着/13頭+0.7秒 03/14 1阪神77R 7着/16頭+1.5秒 02/14 2京都57R 4着/15頭+0.4秒 12/13 5阪神38R 14着/16頭+3.5秒 04/20 2阪神87R 4着/11頭+0.3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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 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。
8	メイケイバートン	三浦	実42.1	B▽ A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 4着/10頭+0.5秒 02/22 1東京88R 9着/16頭+0.6秒 10/25 4東京89R 5着/12頭+0.2秒 10/05 4東京29R 2着/17頭+0.2秒 08/31 2札幌410R 6着/16頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -41% ※ 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	フェルミアーク	坂井	実3.0	B◎ A◎勝率28% EV-16% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 1着/18頭勝利 02/07 2京都310R 6着/9頭+1.9秒 11/24 5東京66R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 25.2% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.7% / 期待値 -17% ※ 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	スペルーチェ	ルメール	実3.2	B○ A○勝率22% EV-28% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 1着/13頭勝利 03/01 2中山27R 2着/12頭+0.5秒 12/21 5阪神611R 14着/14頭+1.7秒 11/15 5東京32R 1着/17頭勝利 10/18 4東京65R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 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。
11	ウフドゥウフ	田辺	実10.8	B△ A△勝率8% 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／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京27R 4着/16頭+0.9秒 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
12	ハルオーブ	石神道	実153.3	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9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 04/18 1福島312R 8着/16頭+0.8秒 02/14 1小倉76R 12着/18頭+0.6秒 12/07 5中京28R 7着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 7着/17頭+0.6秒 08/30 3新潟39R 16着/18頭+2.4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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 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。
13	ハクサンイーグル	佐々木	実94.3	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8走で勝率25%と適性高／407日ぶりの実戦）
前5走 08/23 3新潟110R 9着/17頭+0.5秒 06/21 3東京510R 4着/14頭+0.1秒 06/07 3東京110R 3着/15頭+0.3秒 05/11 2東京66R 1着/12頭勝利 04/12 3中山57R 5着/16頭+0.7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 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 407日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（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 1.1% / 期待値 +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。
14	カガラプンツェル	原田和	実48.5	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/08 1阪神62R 13着/16頭+1.5秒 02/14 1小倉73R 9着/14頭+0.8秒 01/18 1京都71R 15着/16頭+2.3秒 08/16 3中京71R 6着/9頭+2.0秒 07/12 2小倉51R 6着/10頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11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。
15	ラパンチュール	丹内	実13.7	B△ A△勝率8% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 11/09 5東京212R 4着/18頭+0.1秒 07/06 1函館89R 4着/11頭+0.2秒 06/14 1函館17R 1着/14頭勝利 03/22 2中京311R 5着/18頭+0.3秒 02/08 1東京39R 5着/16頭+0.1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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。

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

フェルミアーク

騎手坂井

3.0倍

AI の勝率25%損益の分かれ目33%

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15頭

◎A:◎9

フェルミアーク

坂井

3.0倍

勝率 25%

›

○A:○10

スペルーチェ

ルメール

3.2倍

勝率 25%

›

▲A:▲3

イヌボウノウタゴエ

横山武

5.5倍

勝率 13%

›

△A:△15

ラパンチュール

丹内

13.7倍

勝率 7%

›

△A:△11

ウフドゥウフ

田辺

10.8倍

勝率 7%

›

△A:▽1

ララバニュルス

藤懸

16.6倍

勝率 6%

›

▽A:△7

セルズパワー

岩田康

18.4倍

勝率 6%

›

▽A:▽5

サーナーティオン

戸崎圭

26.7倍

勝率 3%

›

▽A:▽2

レイユール

長浜

27.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽8

メイケイバートン

三浦

42.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

カガラプンツェル

原田和

48.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

ルージュブリッツ

荻野極

56.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽13

ハクサンイーグル

佐々木

94.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

エイヨーアメジスト

幸

97.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽12

ハルオーブ

石神道

153.3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

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	ララバニュルス	藤懸	実16.6	▽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／前走2着）
前5走 04/19 1福島49R 2着/16頭+0.2秒 02/21 1小倉912R 10着/18頭+0.6秒 07/06 1函館84R 1着/15頭勝利 06/15 3東京44R 4着/18頭+0.4秒 05/25 2東京104R 4着/18頭+0.9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) ○ 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 4.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
2	レイユール	長浜	実27.5	▽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）
前5走 04/11 2阪神512R 14着/16頭+1.3秒 03/22 2中山89R 13着/16頭+1.6秒 01/17 1中山612R 16着/16頭+1.7秒 12/13 5中山37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島512R 10着/16頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 3.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
3	イヌボウノウタゴエ	横山武	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走勝利の勢い）
前5走 05/02 2東京35R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 9着/18頭+0.6秒 12/14 5阪神411R 10着/18頭+1.1秒 11/16 5東京43R 1着/18頭勝利 10/18 4東京64R 4着/18頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.7% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
4	ルージュブリッツ	荻野極	実56.3	▽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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山85R 5着/10頭+0.9秒 02/14 1東京57R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京59R 6着/8頭+0.8秒 10/11 4東京31R 1着/10頭勝利 09/13 4中山35R 5着/16頭+0.9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 14着 (大敗) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	サーナーティオン	戸崎圭	実26.7	▽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／169日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神710R 6着/9頭+0.4秒 01/10 1京都312R 1着/18頭勝利 11/09 4京都212R 6着/17頭+0.3秒 10/18 3京都612R 6着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 4着/18頭+0.3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) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	エイヨーアメジスト	幸	実97.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（63日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京28R 4着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神58R 6着/10頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 16着/18頭+1.4秒 09/27 4阪神88R 11着/13頭+0.9秒 09/15 4阪神510R 8着/9頭+0.9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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（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: 1.0%) ※ 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。
7	セルズパワー	岩田康	実18.4	△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）
前5走 05/02 3京都38R 2着/13頭+0.7秒 03/14 1阪神77R 7着/16頭+1.5秒 02/14 2京都57R 4着/15頭+0.4秒 12/13 5阪神38R 14着/16頭+3.5秒 04/20 2阪神87R 4着/11頭+0.3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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	メイケイバートン	三浦	実42.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 4着/10頭+0.5秒 02/22 1東京88R 9着/16頭+0.6秒 10/25 4東京89R 5着/12頭+0.2秒 10/05 4東京29R 2着/17頭+0.2秒 08/31 2札幌410R 6着/16頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	フェルミアーク	坂井	実3.0	◎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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京35R 1着/18頭勝利 02/07 2京都310R 6着/9頭+1.9秒 11/24 5東京66R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
10	スペルーチェ	ルメール	実3.2	○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／98日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山76R 1着/13頭勝利 03/01 2中山27R 2着/12頭+0.5秒 12/21 5阪神611R 14着/14頭+1.7秒 11/15 5東京32R 1着/17頭勝利 10/18 4東京65R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ウフドゥウフ	田辺	実10.8	△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）
前5走 04/26 2東京27R 4着/16頭+0.9秒 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ハルオーブ	石神道	実153.3	▽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10.7着と低調）
前5走 04/18 1福島312R 8着/16頭+0.8秒 02/14 1小倉76R 12着/18頭+0.6秒 12/07 5中京28R 7着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 7着/17頭+0.6秒 08/30 3新潟39R 16着/18頭+2.4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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
13	ハクサンイーグル	佐々木	実94.3	▽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25%と適性高／407日ぶりの実戦）
前5走 08/23 3新潟110R 9着/17頭+0.5秒 06/21 3東京510R 4着/14頭+0.1秒 06/07 3東京110R 3着/15頭+0.3秒 05/11 2東京66R 1着/12頭勝利 04/12 3中山57R 5着/16頭+0.7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 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 407日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（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%) ※ 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	カガラプンツェル	原田和	実48.5	▽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5走 03/08 1阪神62R 13着/16頭+1.5秒 02/14 1小倉73R 9着/14頭+0.8秒 01/18 1京都71R 15着/16頭+2.3秒 08/16 3中京71R 6着/9頭+2.0秒 07/12 2小倉51R 6着/10頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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: 2.1%) ※ 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	ラパンチュール	丹内	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 11/09 5東京212R 4着/18頭+0.1秒 07/06 1函館89R 4着/11頭+0.2秒 06/14 1函館17R 1着/14頭勝利 03/22 2中京311R 5着/18頭+0.3秒 02/08 1東京39R 5着/16頭+0.1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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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

フェルミアーク

騎手坂井

3.0倍

AI の勝率28%損益の分かれ目33%

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15頭

◎9

フェルミアーク

坂井

3.0倍

勝率 28%

›

○10

スペルーチェ

ルメール

3.2倍

勝率 22%

›

▲3

イヌボウノウタゴエ

横山武

5.5倍

勝率 11%

›

△11

ウフドゥウフ

田辺

10.8倍

勝率 8%

›

△15

ラパンチュール

丹内

13.7倍

勝率 8%

›

△7

セルズパワー

岩田康

18.4倍

勝率 6%

›

▽1

ララバニュルス

藤懸

16.6倍

勝率 5%

›

▽5

サーナーティオン

戸崎圭

26.7倍

勝率 3%

›

▽2

レイユール

長浜

27.5倍

勝率 3%

›

▽8

メイケイバートン

三浦

42.1倍

対象外勝率 1%

›

▽14

カガラプンツェル

原田和

48.5倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ルージュブリッツ

荻野極

56.3倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ハクサンイーグル

佐々木

94.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

エイヨーアメジスト

幸

97.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ハルオーブ

石神道

153.3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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