東京 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

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	リュクスパトロール推奨	ミシェル	実16.3	B△ A△勝率12% EV+95% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+83%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/02 3京都39R 8着/9頭+1.3秒 03/21 2中山711R 13着/16頭+0.6秒 01/11 1中山411R 12着/16頭+1.0秒 12/20 5中山56R 1着/16頭勝利 ―
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) ○ 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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.2% / 期待値 +95% ※ 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	ノクターン	ルメール	実1.7	B◎ A×勝率22% EV-62% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京36R 1着/7頭勝利 03/14 2中山57R 2着/10頭+0.1秒 12/27 5中山77R 2着/18頭+0.0秒 08/10 2新潟611R 9着/14頭+1.2秒 04/13 2阪神69R 3着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91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 38.8% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.0% / 期待値 -63% ※ 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	ノラリクラリ	佐々木	実4.0	B○ A○勝率19% EV-20% 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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/02 2東京38R 2着/10頭+0.1秒 04/18 2阪神78R 1着/9頭勝利 02/15 1東京66R 4着/14頭+0.2秒 01/18 1京都78R 3着/12頭+0.4秒 11/29 5東京77R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 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。
4	ビップチェイス	江田照	実43.6	B▽ A▽勝率4% EV+52% 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）
前5走 04/19 1福島410R 7着/13頭+0.8秒 04/12 1福島29R 1着/13頭勝利 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6秒 12/27 5中山77R 18着/18頭+2.8秒 12/13 5中京37R 12着/18頭+1.7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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 期待値 +53% ※ 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	レイデラルース	杉原	実68.8	B▽ A▽勝率3% EV+112% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/02 2東京38R 7着/10頭+1.7秒 04/05 3中山49R 4着/8頭+1.4秒 01/18 1中山77R 9着/16頭+1.1秒 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4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戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 +112% ※ 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	キングズトゥルー	丸田	実25.2	B△ A△勝率4% EV+10% 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5走 04/26 1福島66R 2着/13頭+0.4秒 03/14 2中山57R 5着/10頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +10% ※ 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	ジュンツバメガエシ	戸崎圭	実5.5	B▲ A▲勝率16% EV-14% 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2着）
前5走 11/24 5東京69R 3着/12頭+0.3秒 11/01 4東京109R 2着/8頭+0.4秒 08/31 4中京49R 2着/8頭+0.2秒 07/27 3中京26R 4着/10頭+0.5秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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 13.8% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 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。
8	イクリール推奨	原	実10.2	B△ A△勝率15% EV+49% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 2東京38R 8着/10頭+1.8秒 04/05 3中山49R 8着/8頭+2.6秒 02/14 1東京59R 2着/8頭+0.2秒 11/24 5東京69R 5着/12頭+0.8秒 08/17 2新潟88R 2着/9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 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.0% / 期待値 +50% ※ 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	ノーブルクライ	丹内	実34.8	B▽ A▽勝率4% EV+52% 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）
前5走 05/02 1新潟11R 2着/14頭+0.1秒 03/08 2中山44R 9着/14頭+2.9秒 01/24 1小倉15R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 05/03 2東京38R 5着/7頭+0.4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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 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 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 +53% ※ 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AB

リュクスパトロール

騎手ミシェル

16.3倍

AI の勝率11%損益の分かれ目6%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.3倍）を上回り、期待値 +83% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥600（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（6着）

ほかの買い目: 8番イクリール（10.2倍）

出走馬全9頭

◎A:×2

ノクターン

ルメール

1.7倍

勝率 39%

›

○A:○3

ノラリクラリ

佐々木

4.0倍

勝率 14%

›

▲A:▲7

ジュンツバメガエシ

戸崎圭

5.5倍

勝率 14%

›

△A:△1

リュクスパトロール

ミシェル

16.3倍

勝率 11%

›

△A:△8

イクリール

原

10.2倍

勝率 9%

›

△A:△6

キングズトゥルー

丸田

25.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽9

ノーブルクライ

丹内

34.8倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽4

ビップチェイス

江田照

43.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽5

レイデラルース

杉原

68.8倍

対象外勝率 3%

›

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 1 リュクスパトロール実16.3倍期待値 +83% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中6着
単勝 8 イクリール実10.2倍期待値 -10% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥300 不的中3着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 1 リュクスパトロール実16.3倍期待値 +83% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中6着

※ オッズは予測時点の値です。

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	リュクスパトロール推奨	ミシェル	実16.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/02 3京都39R 8着/9頭+1.3秒 03/21 2中山711R 13着/16頭+0.6秒 01/11 1中山411R 12着/16頭+1.0秒 12/20 5中山56R 1着/16頭勝利 ―
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) ○ 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	ノクターン	ルメール	実1.7	×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／91日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京36R 1着/7頭勝利 03/14 2中山57R 2着/10頭+0.1秒 12/27 5中山77R 2着/18頭+0.0秒 08/10 2新潟611R 9着/14頭+1.2秒 04/13 2阪神69R 3着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91日休養明け × 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 22.0% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ノラリクラリ	佐々木	実4.0	○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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/02 2東京38R 2着/10頭+0.1秒 04/18 2阪神78R 1着/9頭勝利 02/15 1東京66R 4着/14頭+0.2秒 01/18 1京都78R 3着/12頭+0.4秒 11/29 5東京77R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
4	ビップチェイス	江田照	実43.6	▽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）
前5走 04/19 1福島410R 7着/13頭+0.8秒 04/12 1福島29R 1着/13頭勝利 01/12 1中山512R 14着/18頭+1.6秒 12/27 5中山77R 18着/18頭+2.8秒 12/13 5中京37R 12着/18頭+1.7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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（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: 2.3%) ※ 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。
5	レイデラルース	杉原	実68.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/02 2東京38R 7着/10頭+1.7秒 04/05 3中山49R 4着/8頭+1.4秒 01/18 1中山77R 9着/16頭+1.1秒 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4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戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	キングズトゥルー	丸田	実25.2	△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5走 04/26 1福島66R 2着/13頭+0.4秒 03/14 2中山57R 5着/10頭+0.4秒 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ジュンツバメガエシ	戸崎圭	実5.5	▲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2着）
前5走 11/24 5東京69R 3着/12頭+0.3秒 11/01 4東京109R 2着/8頭+0.4秒 08/31 4中京49R 2着/8頭+0.2秒 07/27 3中京26R 4着/10頭+0.5秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (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。
8	イクリール推奨	原	実10.2	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 2東京38R 8着/10頭+1.8秒 04/05 3中山49R 8着/8頭+2.6秒 02/14 1東京59R 2着/8頭+0.2秒 11/24 5東京69R 5着/12頭+0.8秒 08/17 2新潟88R 2着/9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 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 161日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
9	ノーブルクライ	丹内	実34.8	▽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）
前5走 05/02 1新潟11R 2着/14頭+0.1秒 03/08 2中山44R 9着/14頭+2.9秒 01/24 1小倉15R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 05/03 2東京38R 5着/7頭+0.4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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.5% (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。

買うAI の推奨A

イクリール

騎手原

10.2倍

AI の勝率15%損益の分かれ目10%

AI の勝率 15% が損益の分かれ目 10%（1 ÷ 10.2倍）を上回り、期待値 +50% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（3着）

ほかの買い目: 1番リュクスパトロール（16.3倍）

出走馬全9頭

×2

ノクターン

ルメール

1.7倍

勝率 22%

›

○3

ノラリクラリ

佐々木

4.0倍

勝率 19%

›

▲7

ジュンツバメガエシ

戸崎圭

5.5倍

勝率 16%

›

△8

イクリール

原

10.2倍

勝率 15%

›

△1

リュクスパトロール

ミシェル

16.3倍

勝率 12%

›

△6

キングズトゥルー

丸田

25.2倍

勝率 4%

›

▽9

ノーブルクライ

丹内

34.8倍

対象外勝率 4%

›

▽4

ビップチェイス

江田照

43.6倍

対象外勝率 4%

›

▽5

レイデラルース

杉原

68.8倍

対象外勝率 3%

›

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 1 リュクスパトロール実16.3倍期待値 +99% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中6着
単勝 8 イクリール実10.2倍期待値 +53% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中3着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 1 リュクスパトロール実16.3倍期待値 +99% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中6着

※ オッズは予測時点の値です。

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