東京 10R 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

10R 東京競馬場発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ターコイズフリンジ	坂井	実28.7	B▽ A▽勝率6% EV+69% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山710R 13着/13頭+9.7秒 02/14 1東京510R 7着/16頭+0.9秒 06/01 2東京129R 5着/16頭+0.4秒 04/26 2東京112R 1着/16頭勝利 02/15 1東京58R 2着/16頭+0.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +70% ※ 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	リネアグローリア	松若	実132.4	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 7着/16頭+0.6秒 02/21 1阪神110R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神69R 5着/16頭+0.2秒 11/22 4京都58R 1着/16頭勝利 10/05 3京都28R 8着/16頭+1.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -59% (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 14位 / 勝率 0.7% / 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。
3	ブレトワルダ推奨	津村	実11.6	B△ A△勝率10% EV+21% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走3着で力を示す）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 1着/16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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 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。
4	アラレタバシル	丸山	実11.5	B△ A△勝率10% EV+10% 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 04/25 3京都110R 7着/11頭+0.7秒 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 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戦の調子平均 3.7着 ○ 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 8.2% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 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。
5	オンザムービー	横山典	実2.1	B◎ A◎勝率28% EV-40% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 3京都25R 3着/12頭+0.2秒 01/05 1京都25R 2着/17頭+0.1秒 12/13 5中京34R 9着/13頭+0.9秒 11/30 4京都83R 10着/13頭+1.5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 100% (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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.4% / 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	クールブロン	三浦	実26.5	B▽ A▽勝率4% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 1東京19R 5着/16頭+0.4秒 11/08 5東京110R 6着/11頭+0.9秒 10/19 4東京710R 1着/13頭勝利 10/05 4東京212R 5着/16頭+0.6秒 08/17 3中京86R 10着/16頭+1.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.4% / 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。
7	チュウワチーフ	西村淳	実63.9	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 1着/16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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 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。
8	ルグランヴァン	原	実6.1	B○ A○勝率14% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高）
前5走 03/01 1阪神410R 6着/14頭+0.2秒 01/31 1東京19R 3着/16頭+0.3秒 11/08 5東京110R 2着/11頭+0.4秒 10/25 4東京810R 3着/16頭+0.0秒 08/10 2新潟67R 14着/15頭+2.3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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) × 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 10.5% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 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。
9	ブロッケンボウ	木幡育	実243.7	B▽ A▽勝率1% EV+72% 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）
前5走 05/17 2東京711R 11着/12頭+2.9秒 04/12 2阪神510R 11着/16頭+0.8秒 12/15 4中京610R 1着/10頭勝利 11/16 5東京59R 5着/11頭+0.4秒 10/20 5京都69R 4着/8頭+1.0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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 +73% ※ 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	トクシーカイザー	菊沢	実6.3	B▲ A▲勝率12% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 5着/15頭+1.0秒 02/14 1東京510R 3着/16頭+0.6秒 11/16 5東京49R 8着/14頭+1.2秒 11/02 4東京1110R 3着/12頭+0.8秒 10/12 4東京410R 5着/16頭+1.2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 3.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。
11	チギリ	ミシェル	実59.5	B▽ A▽勝率1% EV-15% 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67%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 4着/15頭+0.8秒 04/12 1福島212R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京34R 4着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 6着/15頭+0.7秒 11/24 3福島62R 6着/15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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10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 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
12	ジョディーズマロン	戸崎圭	実34.2	B▽ A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（126日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神810R 6着/13頭+1.0秒 04/05 2阪神412R 6着/16頭+0.6秒 01/31 1東京19R 6着/16頭+0.6秒 11/23 4京都610R 6着/16頭+0.4秒 11/08 5東京110R 5着/11頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ ローテーション 126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 3.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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。
13	スニーカースキル	荻野極	実13.6	B△ A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1阪神812R 1着/13頭勝利 01/18 1京都79R 5着/16頭+0.5秒 10/13 3京都57R 1着/15頭勝利 08/24 4中京212R 5着/14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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
14	エイブラムス	木幡巧	実108.0	B× A▽勝率1% EV-24% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 7着/15頭+1.1秒 02/12 船橋11R 1着/13頭勝利 12/13 5中京310R 9着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟310R 6着/15頭+1.7秒 09/07 2札幌69R 10着/14頭+1.5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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
15	サトミノエンジェル	横山武	実22.9	B▽ A×勝率2% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 04/18 3中山710R 8着/13頭+1.0秒 02/21 1阪神112R 1着/13頭勝利 01/11 1中山47R 1着/16頭勝利 12/21 5中山68R 2着/15頭+0.0秒 08/31 2札幌46R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -59% ※ 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	トウカイポワール	佐々木	実40.3	B▽ A▽勝率2% EV-33% 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走平均10.3着と低調）
前5走 05/02 1新潟111R 15着/15頭+5.7秒 03/01 1阪神410R 8着/14頭+0.4秒 02/15 2京都610R 7着/10頭+1.6秒 12/20 5中京511R 4着/11頭+0.2秒 10/25 4東京810R 7着/16頭+1.3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戦の調子平均 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。

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A

ブレトワルダ

騎手津村

11.6倍

AI の勝率8%損益の分かれ目9%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 11.6倍では期待値 -4% です。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（6着）

出走馬全16頭

◎A:◎5

オンザムービー

横山典

2.1倍

勝率 32%

›

○A:○8

ルグランヴァン

原

6.1倍

勝率 10%

›

▲A:▲10

トクシーカイザー

菊沢

6.3倍

勝率 10%

›

△A:△4

アラレタバシル

丸山

11.5倍

勝率 8%

›

△A:△3

ブレトワルダ

津村

11.6倍

勝率 8%

›

△A:△13

スニーカースキル

荻野極

13.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽1

ターコイズフリンジ

坂井

28.7倍

勝率 7%

›

▽A:▽6

クールブロン

三浦

26.5倍

勝率 4%

›

▽A:×15

サトミノエンジェル

横山武

22.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽12

ジョディーズマロン

戸崎圭

34.2倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽16

トウカイポワール

佐々木

40.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽7

チュウワチーフ

西村淳

63.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

チギリ

ミシェル

59.5倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽2

リネアグローリア

松若

132.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽9

ブロッケンボウ

木幡育

243.7倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽14

エイブラムス

木幡巧

108.0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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 3 ブレトワルダ実11.6倍期待値 -4% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 不的中6着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

10R 東京競馬場発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ターコイズフリンジ	坂井	実28.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山710R 13着/13頭+9.7秒 02/14 1東京510R 7着/16頭+0.9秒 06/01 2東京129R 5着/16頭+0.4秒 04/26 2東京112R 1着/16頭勝利 02/15 1東京58R 2着/16頭+0.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
2	リネアグローリア	松若	実132.4	▽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10.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 7着/16頭+0.6秒 02/21 1阪神110R 11着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神69R 5着/16頭+0.2秒 11/22 4京都58R 1着/16頭勝利 10/05 3京都28R 8着/16頭+1.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	ブレトワルダ推奨	津村	実11.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走3着で力を示す）
前5走 08/10 2新潟610R 1着/15頭勝利 07/12 2福島512R 4着/15頭+0.8秒 05/31 2東京116R 5着/10頭+0.5秒 04/20 3中山86R 6着/15頭+1.5秒 03/30 3中山24R 1着/16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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
4	アラレタバシル	丸山	実11.5	△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 04/25 3京都110R 7着/11頭+0.7秒 03/29 1中京610R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1阪神410R 5着/14頭+0.2秒 01/17 1中山610R 5着/16頭+1.1秒 12/13 5中京310R 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戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (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。
5	オンザムービー	横山典	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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 3京都25R 3着/12頭+0.2秒 01/05 1京都25R 2着/17頭+0.1秒 12/13 5中京34R 9着/13頭+0.9秒 11/30 4京都83R 10着/13頭+1.5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 100% (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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.4% (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。
6	クールブロン	三浦	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 1東京19R 5着/16頭+0.4秒 11/08 5東京110R 6着/11頭+0.9秒 10/19 4東京710R 1着/13頭勝利 10/05 4東京212R 5着/16頭+0.6秒 08/17 3中京86R 10着/16頭+1.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	チュウワチーフ	西村淳	実63.9	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 03/29 1中京612R 4着/16頭+0.3秒 03/08 1阪神612R 2着/13頭+1.5秒 02/14 1東京58R 7着/16頭+0.8秒 11/23 5東京58R 4着/16頭+0.4秒 10/26 4東京912R 1着/16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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	ルグランヴァン	原	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高）
前5走 03/01 1阪神410R 6着/14頭+0.2秒 01/31 1東京19R 3着/16頭+0.3秒 11/08 5東京110R 2着/11頭+0.4秒 10/25 4東京810R 3着/16頭+0.0秒 08/10 2新潟67R 14着/15頭+2.3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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (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。
9	ブロッケンボウ	木幡育	実243.7	▽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）
前5走 05/17 2東京711R 11着/12頭+2.9秒 04/12 2阪神510R 11着/16頭+0.8秒 12/15 4中京610R 1着/10頭勝利 11/16 5東京59R 5着/11頭+0.4秒 10/20 5京都69R 4着/8頭+1.0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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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	トクシーカイザー	菊沢	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京110R 5着/15頭+1.0秒 02/14 1東京510R 3着/16頭+0.6秒 11/16 5東京49R 8着/14頭+1.2秒 11/02 4東京1110R 3着/12頭+0.8秒 10/12 4東京410R 5着/16頭+1.2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 3.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	チギリ	ミシェル	実59.5	▽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67%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 4着/15頭+0.8秒 04/12 1福島212R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京34R 4着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 6着/15頭+0.7秒 11/24 3福島62R 6着/15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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	ジョディーズマロン	戸崎圭	実34.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（126日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神810R 6着/13頭+1.0秒 04/05 2阪神412R 6着/16頭+0.6秒 01/31 1東京19R 6着/16頭+0.6秒 11/23 4京都610R 6着/16頭+0.4秒 11/08 5東京110R 5着/11頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
13	スニーカースキル	荻野極	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1阪神812R 1着/13頭勝利 01/18 1京都79R 5着/16頭+0.5秒 10/13 3京都57R 1着/15頭勝利 08/24 4中京212R 5着/14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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
14	エイブラムス	木幡巧	実108.0	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京610R 7着/15頭+1.1秒 02/12 船橋11R 1着/13頭勝利 12/13 5中京310R 9着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟310R 6着/15頭+1.7秒 09/07 2札幌69R 10着/14頭+1.5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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
15	サトミノエンジェル	横山武	実22.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 04/18 3中山710R 8着/13頭+1.0秒 02/21 1阪神112R 1着/13頭勝利 01/11 1中山47R 1着/16頭勝利 12/21 5中山68R 2着/15頭+0.0秒 08/31 2札幌46R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
16	トウカイポワール	佐々木	実40.3	▽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走平均10.3着と低調）
前5走 05/02 1新潟111R 15着/15頭+5.7秒 03/01 1阪神410R 8着/14頭+0.4秒 02/15 2京都610R 7着/10頭+1.6秒 12/20 5中京511R 4着/11頭+0.2秒 10/25 4東京810R 7着/16頭+1.3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戦の調子平均 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。

買うAI の推奨A

ブレトワルダ

騎手津村

11.6倍

AI の勝率10%損益の分かれ目9%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.6倍）を上回り、期待値 +21% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（6着）

出走馬全16頭

◎5

オンザムービー

横山典

2.1倍

勝率 28%

›

○8

ルグランヴァン

原

6.1倍

勝率 14%

›

▲10

トクシーカイザー

菊沢

6.3倍

勝率 12%

›

△3

ブレトワルダ

津村

11.6倍

勝率 10%

›

△4

アラレタバシル

丸山

11.5倍

勝率 10%

›

△13

スニーカースキル

荻野極

13.6倍

勝率 6%

›

▽1

ターコイズフリンジ

坂井

28.7倍

勝率 6%

›

▽6

クールブロン

三浦

26.5倍

勝率 4%

›

×15

サトミノエンジェル

横山武

22.9倍

勝率 2%

›

▽12

ジョディーズマロン

戸崎圭

34.2倍

対象外勝率 2%

›

▽16

トウカイポワール

佐々木

40.3倍

対象外勝率 2%

›

▽11

チギリ

ミシェル

59.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

チュウワチーフ

西村淳

63.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

リネアグローリア

松若

132.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ブロッケンボウ

木幡育

243.7倍

対象外勝率 1%

›

▽14

エイブラムス

木幡巧

108.0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。

▶ 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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 3 ブレトワルダ実11.6倍期待値 +21% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中6着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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