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	マウントバーノン	荻野極	実28.1	B× A▽勝率2% EV-45% 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50%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 01/31 1東京12R 14着/16頭+2.3秒 01/05 1中山24R 6着/13頭+2.0秒 12/14 5中山48R 9着/14頭+3.3秒 09/20 4中山66R 2着/11頭+1.7秒 08/10 2新潟610R 7着/15頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -46% ※ 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	ユウトザユウト推奨	小崎	実18.3	B△ A△勝率8% EV+45% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/12 2阪神68R 7着/11頭+1.8秒 03/28 2阪神112R 2着/14頭+0.1秒 02/28 2中山112R 12着/16頭+1.6秒 11/16 4京都47R 5着/16頭+1.1秒 09/30 船橋9R 1着/10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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 期待値 +45% ※ 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	インナーパッション	斎藤	実3.5	B○ A◎勝率20% EV-29% 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／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.3% / 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。
4	マッドゲイル	石橋脩	実20.5	B▽ A▽勝率5% EV0% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11頭+1.2秒 08/30 3新潟32R 2着/15頭+1.3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) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 -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。
5	バタール推奨	三浦	実17.5	B△ A△勝率8% EV+38% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/04 1中山17R 1着/16頭勝利 12/07 5中山212R 2着/16頭+0.3秒 06/15 3東京46R 16着/16頭+4.6秒 05/18 2京都85R 3着/13頭+0.3秒 02/01 1東京14R 6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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
6	サイモンルモンド	長浜	実220.4	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8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京111R 13着/14頭+1.6秒 02/28 2中山112R 14着/16頭+2.1秒 02/01 2京都29R 8着/11頭+0.7秒 01/11 1京都49R 10着/10頭+3.5秒 12/14 5中京410R 10着/10頭+3.0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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
7	コズミックダンサー	横山武	実4.8	B▲ A▲勝率11% EV-46% 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／前走3着）
前5走 04/18 3中山78R 1着/16頭勝利 03/21 2中山77R 2着/16頭+0.1秒 01/12 1京都58R 13着/15頭+1.7秒 12/20 5中京53R 4着/16頭+1.1秒 12/13 5中京33R 4着/12頭+0.7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 3着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -46% ※ 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	ダブルメッセージ	木幡巧	実104.3	B▽ A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 16着/16頭+3.2秒 02/22 1東京87R 16着/16頭+3.4秒 01/31 1東京12R 1着/16頭勝利 12/14 5中山48R 12着/14頭+5.2秒 11/17 川崎12R 1着/12頭勝利
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 13.7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 153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 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
9	レッドリベルタ	津村	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+30% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神47R 9着/15頭+1.6秒 03/22 1中京410R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5阪神310R 9着/14頭+1.0秒 10/25 3京都89R 5着/16頭+1.2秒 10/11 4東京310R 4着/16頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +30% ※ 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	デールエルバハリ	原	実53.8	B▽ A▽勝率2% EV+3% 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 05/02 3京都311R 8着/12頭+1.7秒 04/18 2阪神76R 9着/14頭+1.8秒 03/08 1阪神65R 6着/16頭+0.8秒 01/05 1京都24R 9着/11頭+2.3秒 12/14 5中山47R 10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.9% / 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。
11	シテフローラル	佐々木	実79.3	B▽ A▽勝率2% EV+20% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（112日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌812R 9着/14頭+1.4秒 07/06 1函館810R 4着/10頭+0.2秒 02/15 1東京59R 8着/11頭+1.3秒 07/13 2福島510R 3着/12頭+0.8秒 06/02 3東京29R 4着/10頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（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 14位 / 勝率 1.5% / 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。
12	タイキインドラ	丹内	実29.6	B▽ A▽勝率2% EV-42% 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 03/15 2中山66R 10着/16頭+2.2秒 12/14 5中山48R 11着/14頭+5.2秒 11/23 5東京57R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌56R 2着/14頭+0.1秒 08/31 2札幌46R 2着/14頭+0.6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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 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	エーデル	丸田	実141.3	B× A▽勝率2% EV+61% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/25 2東京112R 10着/13頭+1.6秒 02/22 1東京812R 9着/16頭+1.2秒 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利
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 7.7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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 期待値 +62% ※ 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	ボクマダネムイヨ	戸崎圭	実3.7	B◎ A○勝率20% EV-24% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京89R 4着/10頭+1.1秒 01/31 2京都17R 8着/11頭+0.8秒 01/10 1京都34R 3着/11頭+0.4秒 11/02 3京都119R 3着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神76R 1着/9頭勝利
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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 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	メイショウジンライ	菅原明	実17.1	B▽ A▽勝率5% EV-12% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京33R 3着/13頭+0.7秒 03/01 1阪神43R 6着/12頭+0.5秒 11/23 5東京55R 6着/11頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 -12% ※ 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	シャローファースト	横山和	実9.2	B△ A△勝率8% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/02 3京都311R 5着/12頭+1.0秒 03/15 1阪神89R 7着/7頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 6着/14頭+0.4秒 12/21 5阪神64R 9着/12頭+1.6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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -27% ※ 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

バタール

騎手三浦

17.5倍

AI の勝率9%損益の分かれ目6%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.5倍）を上回り、期待値 +50% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（15着）

ほかの買い目: 2番ユウトザユウト（18.3倍）

出走馬全16頭

◎A:○14

ボクマダネムイヨ

戸崎圭

3.7倍

勝率 25%

›

○A:◎3

インナーパッション

斎藤

3.5倍

勝率 20%

›

▲A:▲7

コズミックダンサー

横山武

4.8倍

勝率 11%

›

△A:△5

バタール

三浦

17.5倍

勝率 9%

›

△A:△16

シャローファースト

横山和

9.2倍

勝率 7%

›

△A:△2

ユウトザユウト

小崎

18.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

レッドリベルタ

津村

20.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽15

メイショウジンライ

菅原明

17.1倍

勝率 4%

›

▽A:▽4

マッドゲイル

石橋脩

20.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽12

タイキインドラ

丹内

29.6倍

勝率 3%

›

×A:▽1

マウントバーノン

荻野極

28.1倍

勝率 2%

›

▽A:▽10

デールエルバハリ

原

53.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

シテフローラル

佐々木

79.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ダブルメッセージ

木幡巧

104.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽13

エーデル

丸田

141.3倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽6

サイモンルモンド

長浜

220.4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 5 バタール実17.5倍期待値 +50% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥200 不的中15着
単勝 2 ユウトザユウト実18.3倍期待値 -7% 推奨 19.7〜30.0倍 ¥100 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 バタール実17.5倍期待値 +50% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥200 不的中15着

※ 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	マウントバーノン	荻野極	実28.1	▽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50%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 01/31 1東京12R 14着/16頭+2.3秒 01/05 1中山24R 6着/13頭+2.0秒 12/14 5中山48R 9着/14頭+3.3秒 09/20 4中山66R 2着/11頭+1.7秒 08/10 2新潟610R 7着/15頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	ユウトザユウト推奨	小崎	実18.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（前走2着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/12 2阪神68R 7着/11頭+1.8秒 03/28 2阪神112R 2着/14頭+0.1秒 02/28 2中山112R 12着/16頭+1.6秒 11/16 4京都47R 5着/16頭+1.1秒 09/30 船橋9R 1着/10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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	インナーパッション	斎藤	実3.5	◎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／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (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。
4	マッドゲイル	石橋脩	実20.5	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/14 1中京16R 6着/16頭+1.3秒 12/21 5中京61R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟43R 2着/10頭+0.6秒 10/18 4東京61R 3着/11頭+1.2秒 08/30 3新潟32R 2着/15頭+1.3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) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	バタール推奨	三浦	実17.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/04 1中山17R 1着/16頭勝利 12/07 5中山212R 2着/16頭+0.3秒 06/15 3東京46R 16着/16頭+4.6秒 05/18 2京都85R 3着/13頭+0.3秒 02/01 1東京14R 6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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	サイモンルモンド	長浜	実220.4	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京111R 13着/14頭+1.6秒 02/28 2中山112R 14着/16頭+2.1秒 02/01 2京都29R 8着/11頭+0.7秒 01/11 1京都49R 10着/10頭+3.5秒 12/14 5中京410R 10着/10頭+3.0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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	コズミックダンサー	横山武	実4.8	▲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／前走3着）
前5走 04/18 3中山78R 1着/16頭勝利 03/21 2中山77R 2着/16頭+0.1秒 01/12 1京都58R 13着/15頭+1.7秒 12/20 5中京53R 4着/16頭+1.1秒 12/13 5中京33R 4着/12頭+0.7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 3着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ダブルメッセージ	木幡巧	実104.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京410R 16着/16頭+3.2秒 02/22 1東京87R 16着/16頭+3.4秒 01/31 1東京12R 1着/16頭勝利 12/14 5中山48R 12着/14頭+5.2秒 11/17 川崎12R 1着/12頭勝利
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 13.7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 153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 0.8% (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。
9	レッドリベルタ	津村	実20.5	▽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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神47R 9着/15頭+1.6秒 03/22 1中京410R 7着/16頭+0.8秒 12/13 5阪神310R 9着/14頭+1.0秒 10/25 3京都89R 5着/16頭+1.2秒 10/11 4東京310R 4着/16頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
10	デールエルバハリ	原	実53.8	▽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 05/02 3京都311R 8着/12頭+1.7秒 04/18 2阪神76R 9着/14頭+1.8秒 03/08 1阪神65R 6着/16頭+0.8秒 01/05 1京都24R 9着/11頭+2.3秒 12/14 5中山47R 10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	シテフローラル	佐々木	実79.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（112日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌812R 9着/14頭+1.4秒 07/06 1函館810R 4着/10頭+0.2秒 02/15 1東京59R 8着/11頭+1.3秒 07/13 2福島510R 3着/12頭+0.8秒 06/02 3東京29R 4着/10頭+0.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20%（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。
12	タイキインドラ	丹内	実29.6	▽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 03/15 2中山66R 10着/16頭+2.2秒 12/14 5中山48R 11着/14頭+5.2秒 11/23 5東京57R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌56R 2着/14頭+0.1秒 08/31 2札幌46R 2着/14頭+0.6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 1着 (勢い継続) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
13	エーデル	丸田	実141.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/25 2東京112R 10着/13頭+1.6秒 02/22 1東京812R 9着/16頭+1.2秒 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利
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 7.7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) +61%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
14	ボクマダネムイヨ	戸崎圭	実3.7	○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／前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京89R 4着/10頭+1.1秒 01/31 2京都17R 8着/11頭+0.8秒 01/10 1京都34R 3着/11頭+0.4秒 11/02 3京都119R 3着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神76R 1着/9頭勝利
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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
15	メイショウジンライ	菅原明	実17.1	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 1中京33R 3着/13頭+0.7秒 03/01 1阪神43R 6着/12頭+0.5秒 11/23 5東京55R 6着/11頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19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 5.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
16	シャローファースト	横山和	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/02 3京都311R 5着/12頭+1.0秒 03/15 1阪神89R 7着/7頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 1着/12頭勝利 01/10 1京都32R 6着/14頭+0.4秒 12/21 5阪神64R 9着/12頭+1.6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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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AB

バタール

騎手三浦

17.5倍

AI の勝率8%損益の分かれ目6%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.5倍）を上回り、期待値 +39% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（15着）

ほかの買い目: 2番ユウトザユウト（18.3倍）

出走馬全16頭

◎3

インナーパッション

斎藤

3.5倍

勝率 20%

›

○14

ボクマダネムイヨ

戸崎圭

3.7倍

勝率 20%

›

▲7

コズミックダンサー

横山武

4.8倍

勝率 11%

›

△16

シャローファースト

横山和

9.2倍

勝率 8%

›

△5

バタール

三浦

17.5倍

勝率 8%

›

△2

ユウトザユウト

小崎

18.3倍

勝率 8%

›

▽9

レッドリベルタ

津村

20.5倍

勝率 6%

›

▽15

メイショウジンライ

菅原明

17.1倍

勝率 5%

›

▽4

マッドゲイル

石橋脩

20.5倍

勝率 5%

›

▽1

マウントバーノン

荻野極

28.1倍

勝率 2%

›

▽12

タイキインドラ

丹内

29.6倍

勝率 2%

›

▽10

デールエルバハリ

原

53.8倍

対象外勝率 2%

›

▽13

エーデル

丸田

141.3倍

対象外勝率 2%

›

▽11

シテフローラル

佐々木

79.3倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ダブルメッセージ

木幡巧

104.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

サイモンルモンド

長浜

220.4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 5 バタール実17.5倍期待値 +39% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥200 不的中15着
単勝 2 ユウトザユウト実18.3倍期待値 +45% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥100 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 バタール実17.5倍期待値 +39% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥200 不的中15着

※ オッズは予測時点の値です。

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