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	イブキ	原	実3.9	B○ A○勝率19% EV-25% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京24R 1着/10頭勝利 02/10 1東京46R 2着/18頭+0.1秒 01/05 1中山26R 9着/18頭+0.9秒 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/12 4東京43R 2着/10頭+0.2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 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 127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 19.9% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。
2	イフルジャンス	▲水沼	実206.9	B▽ A▽勝率1% EV+49% 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／直近3走平均8.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島29R 9着/13頭+2.2秒 12/06 5中京18R 9着/18頭+0.9秒 08/24 3新潟23R 8着/17頭+1.2秒 07/27 2新潟210R 4着/14頭+0.2秒 07/12 2福島54R 3着/16頭+0.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 182日休養明け △ 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 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 +49% ※ 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	サンセットビュー	岩田康	実15.3	B△ A△勝率8% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 11着/17頭+0.8秒 12/21 5阪神67R 14着/18頭+2.1秒 11/29 5東京77R 4着/16頭+0.5秒 10/12 3京都47R 11着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 4着/6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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
4	マイネルアウルム	三浦	実20.3	B△ A△勝率8% EV+52% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/19 1福島47R 4着/10頭+0.5秒 04/12 1福島26R 3着/15頭+0.6秒 02/22 1小倉108R 6着/14頭+0.2秒 02/08 1小倉68R 2着/16頭+0.0秒 01/25 1小倉212R 2着/14頭+0.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
5	ペネトレイトゴー	丹内	実139.5	B▽ A▽勝率1% EV+0% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/26 1福島66R 4着/13頭+0.9秒 04/12 1福島29R 6着/13頭+0.4秒 03/14 2中山57R 3着/10頭+0.3秒 02/15 1東京66R 6着/14頭+0.3秒 02/01 1東京26R 8着/15頭+1.6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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77%（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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 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。
6	ピースヒロフェイス	石橋脩	実142.2	B× A▽勝率1% EV+2% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -56% (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 12位 / 勝率 0.7% / 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。
7	オニノウタゲ	原田和	実300.9	B▽ A▽勝率1% EV+116% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島31R 9着/16頭+1.8秒 02/07 2京都33R 12着/14頭+1.9秒 01/24 1中山81R 6着/16頭+1.6秒 11/16 5東京45R 9着/12頭+1.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 154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 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.7% / 期待値 +117% ※ 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	ポッドクロス	荻野極	実8.2	B▲ A▲勝率11% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 04/04 3中山39R 2着/12頭+0.0秒 01/18 1中山711R 11着/15頭+0.7秒 12/27 5中山74R 1着/18頭勝利 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/13 4東京55R 2着/13頭+0.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -13% ※ 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	ゴンファロニエーレ	ルメール	実1.9	B◎ A◎勝率29% EV-44% 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2着）
前5走 03/29 3中山25R 3着/13頭+0.4秒 01/25 1中山95R 10着/18頭+0.9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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 36.3% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.2% / 期待値 -44% ※ 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	ヴォートセレスト	石川	実21.0	B▽ A▽勝率6% EV+26% 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50%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 1着/6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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 127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 4.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 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。
11	アンビアンス	吉村	実188.3	B▽ A▽勝率1% EV+35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 3京都47R 6着/8頭+1.3秒 04/12 1福島26R 7着/15頭+0.9秒 03/21 1中京38R 10着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神48R 13着/15頭+0.8秒 12/20 5中京58R 10着/16頭+1.2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) ○ 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) +19%（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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
12	オメガストリーム	△石田	実220.3	B▽ A▽勝率1% EV+58% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 12着/14頭+1.4秒 01/12 1中山57R 13着/15頭+6.6秒 12/06 5中山17R 16着/16頭+2.8秒 10/21 金沢5R 1着/9頭勝利 10/07 金沢3R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39%（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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
13	ボンボンベイビー	西村淳	実53.4	B▽ A▽勝率2% EV-10% 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走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京24R 8着/10頭+2.1秒 04/08 園田10R 3着/8頭+1.6秒 02/10 1東京42R 6着/13頭+2.1秒 01/25 1京都92R 9着/16頭+1.1秒 01/10 1京都36R 8着/18頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 9位 / 勝率 1.7% / 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。
14	ウルフマン	津村	実10.2	B△ A△勝率10% 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／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京24R 3着/10頭+0.4秒 12/27 5中山74R 12着/18頭+1.0秒 11/30 5東京86R 4着/12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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 8.1% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 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。
15	シェンロン	黛	実209.6	B▽ A▽勝率1% EV+51% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均18.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 +51% ※ 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	パーヴォ	菊沢	実37.5	B▽ A▽勝率2% EV-31% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 4着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神44R 4着/15頭+1.0秒 01/10 1京都36R 5着/18頭+0.5秒 12/13 5阪神37R 5着/8頭+0.8秒 11/15 4京都34R 2着/12頭+1.0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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141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 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -31% ※ 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	トラストボス	江田照	実78.3	B▽ A▽勝率1% EV+13% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 4着/10頭+0.3秒 02/15 1東京66R 5着/14頭+0.3秒 05/03 2東京36R 4着/6頭+0.8秒 03/23 2中山87R 2着/16頭+0.1秒 02/16 1東京66R 7着/16頭+0.5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 5.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（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 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +13% ※ 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

ゴンファロニエーレ

騎手ルメール

1.9倍

AI の勝率36%損益の分かれ目53%

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:◎9

ゴンファロニエーレ

ルメール

1.9倍

勝率 36%

›

○A:○1

イブキ

原

3.9倍

勝率 20%

›

▲A:▲8

ポッドクロス

荻野極

8.2倍

勝率 9%

›

△A:△14

ウルフマン

津村

10.2倍

勝率 8%

›

△A:△3

サンセットビュー

岩田康

15.3倍

勝率 7%

›

△A:△4

マイネルアウルム

三浦

20.3倍

勝率 7%

›

▽A:▽10

ヴォートセレスト

石川

21.0倍

勝率 4%

›

▽A:▽16

パーヴォ

菊沢

37.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽13

ボンボンベイビー

西村淳

53.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽17

トラストボス

江田照

78.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

ペネトレイトゴー

丹内

139.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

アンビアンス

吉村

188.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

イフルジャンス

▲水沼

206.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

オメガストリーム

△石田

220.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽6

ピースヒロフェイス

石橋脩

142.2倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽15

シェンロン

黛

209.6倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽7

オニノウタゲ

原田和

300.9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	イブキ	原	実3.9	○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／127日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京24R 1着/10頭勝利 02/10 1東京46R 2着/18頭+0.1秒 01/05 1中山26R 9着/18頭+0.9秒 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/12 4東京43R 2着/10頭+0.2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 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 127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 19.2% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	イフルジャンス	▲水沼	実206.9	▽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／直近3走平均8.7着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島29R 9着/13頭+2.2秒 12/06 5中京18R 9着/18頭+0.9秒 08/24 3新潟23R 8着/17頭+1.2秒 07/27 2新潟210R 4着/14頭+0.2秒 07/12 2福島54R 3着/16頭+0.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（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: 0.5%) ※ 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	サンセットビュー	岩田康	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京46R 11着/17頭+0.8秒 12/21 5阪神67R 14着/18頭+2.1秒 11/29 5東京77R 4着/16頭+0.5秒 10/12 3京都47R 11着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 4着/6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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
4	マイネルアウルム	三浦	実20.3	△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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/19 1福島47R 4着/10頭+0.5秒 04/12 1福島26R 3着/15頭+0.6秒 02/22 1小倉108R 6着/14頭+0.2秒 02/08 1小倉68R 2着/16頭+0.0秒 01/25 1小倉212R 2着/14頭+0.0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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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	ペネトレイトゴー	丹内	実139.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/26 1福島66R 4着/13頭+0.9秒 04/12 1福島29R 6着/13頭+0.4秒 03/14 2中山57R 3着/10頭+0.3秒 02/15 1東京66R 6着/14頭+0.3秒 02/01 1東京26R 8着/15頭+1.6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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（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: 0.7%) ※ 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	ピースヒロフェイス	石橋脩	実142.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) +2%（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: 0.7%) ※ 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。
7	オニノウタゲ	原田和	実300.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島31R 9着/16頭+1.8秒 02/07 2京都33R 12着/14頭+1.9秒 01/24 1中山81R 6着/16頭+1.6秒 11/16 5東京45R 9着/12頭+1.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116%（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: 0.3%) ※ 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。
8	ポッドクロス	荻野極	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 04/04 3中山39R 2着/12頭+0.0秒 01/18 1中山711R 11着/15頭+0.7秒 12/27 5中山74R 1着/18頭勝利 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/13 4東京55R 2着/13頭+0.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
9	ゴンファロニエーレ	ルメール	実1.9	◎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2着）
前5走 03/29 3中山25R 3着/13頭+0.4秒 01/25 1中山95R 10着/18頭+0.9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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 29.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
10	ヴォートセレスト	石川	実21.0	▽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50%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 1着/6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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
11	アンビアンス	吉村	実188.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 3京都47R 6着/8頭+1.3秒 04/12 1福島26R 7着/15頭+0.9秒 03/21 1中京38R 10着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神48R 13着/15頭+0.8秒 12/20 5中京58R 10着/16頭+1.2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) ○ 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) +35%（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: 0.5%) ※ 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。
12	オメガストリーム	△石田	実220.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京66R 12着/14頭+1.4秒 01/12 1中山57R 13着/15頭+6.6秒 12/06 5中山17R 16着/16頭+2.8秒 10/21 金沢5R 1着/9頭勝利 10/07 金沢3R 1着/7頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58%（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: 0.5%) ※ 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。
13	ボンボンベイビー	西村淳	実53.4	▽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走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京24R 8着/10頭+2.1秒 04/08 園田10R 3着/8頭+1.6秒 02/10 1東京42R 6着/13頭+2.1秒 01/25 1京都92R 9着/16頭+1.1秒 01/10 1京都36R 8着/18頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
14	ウルフマン	津村	実10.2	△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／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京24R 3着/10頭+0.4秒 12/27 5中山74R 12着/18頭+1.0秒 11/30 5東京86R 4着/12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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 9.8% (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。
15	シェンロン	黛	実209.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均18.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51%（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: 0.5%) ※ 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。
16	パーヴォ	菊沢	実37.5	▽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／前走勝利の勢い／141日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 4着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神44R 4着/15頭+1.0秒 01/10 1京都36R 5着/18頭+0.5秒 12/13 5阪神37R 5着/8頭+0.8秒 11/15 4京都34R 2着/12頭+1.0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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141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 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
17	トラストボス	江田照	実78.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山57R 4着/10頭+0.3秒 02/15 1東京66R 5着/14頭+0.3秒 05/03 2東京36R 4着/6頭+0.8秒 03/23 2中山87R 2着/16頭+0.1秒 02/16 1東京66R 7着/16頭+0.5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 5.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13%（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%) ※ 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

ゴンファロニエーレ

騎手ルメール

1.9倍

AI の勝率29%損益の分かれ目53%

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

◎9

ゴンファロニエーレ

ルメール

1.9倍

勝率 29%

›

○1

イブキ

原

3.9倍

勝率 19%

›

▲8

ポッドクロス

荻野極

8.2倍

勝率 11%

›

△14

ウルフマン

津村

10.2倍

勝率 10%

›

△3

サンセットビュー

岩田康

15.3倍

勝率 8%

›

△4

マイネルアウルム

三浦

20.3倍

勝率 8%

›

▽10

ヴォートセレスト

石川

21.0倍

勝率 6%

›

▽16

パーヴォ

菊沢

37.5倍

対象外勝率 2%

›

▽13

ボンボンベイビー

西村淳

53.4倍

対象外勝率 2%

›

▽17

トラストボス

江田照

78.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ペネトレイトゴー

丹内

139.5倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ピースヒロフェイス

石橋脩

142.2倍

対象外勝率 1%

›

▽11

アンビアンス

吉村

188.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

イフルジャンス

▲水沼

206.9倍

対象外勝率 1%

›

▽15

シェンロン

黛

209.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

オメガストリーム

△石田

220.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

オニノウタゲ

原田和

300.9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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