東京 11R 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

11R 東京競馬場発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノティアモ	津村	実13.0	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（当競馬場9走で勝率33%と適性高／112日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 5着/16頭+0.2秒 11/22 3福島511R 1着/16頭勝利 10/19 4東京712R 1着/18頭勝利 07/06 2福島410R 1着/16頭勝利 06/01 2東京126R 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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ▽ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
2	チェルビアット	吉村	実28.9	B▽ A▽勝率5% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/22 1中京411R 5着/18頭+0.2秒 02/14 2京都511R 2着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 13着/16頭+0.6秒 11/01 4東京1010R 1着/12頭勝利 09/14 4阪神411R 13着/17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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 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。
3	クイーンズウォーク	西村淳	実6.1	B△ A▲勝率11% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京211R 3着/14頭+0.1秒 11/02 4東京1111R 9着/14頭+0.4秒 05/18 2東京811R 2着/17頭+0.0秒 03/16 2中京211R 1着/10頭勝利 01/25 1小倉111R 6着/18頭+0.3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 147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 8.9% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -33% ※ 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	クランフォード	菊沢	実107.4	B▽ A▽勝率1% EV+59% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/11 2阪神511R 4着/10頭+0.2秒 03/29 2阪神211R 2着/13頭+0.1秒 01/24 1京都811R 12着/14頭+0.7秒 12/13 5阪神311R 7着/13頭+0.3秒 06/01 2京都1210R 8着/16頭+0.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.5% / 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。
5	カネラフィーナ推奨	石川	実19.2	B△ A△勝率8% EV+49% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率67%と適性高）
前5走 04/19 1福島411R 7着/16頭+0.4秒 01/04 1中山111R 4着/14頭+0.3秒 10/19 4新潟211R 1着/14頭勝利 06/28 1函館510R 1着/16頭勝利 03/30 3中山29R 1着/7頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 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。
6	ムイ	木幡巧	実272.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 1福島611R 10着/16頭+0.6秒 01/11 1京都411R 9着/16頭+0.4秒 12/07 5中山211R 10着/16頭+0.9秒 10/13 3京都511R 14着/18頭+0.9秒 05/31 2京都1111R 12着/16頭+0.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ミラビリスマジック	戸崎圭	実63.0	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 03/28 1中京511R 9着/16頭+0.7秒 02/15 1東京69R 13着/16頭+0.9秒 05/10 2東京59R 8着/15頭+0.3秒 11/23 5東京712R 1着/14頭勝利 09/22 4中山79R 2着/13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) ◎ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (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 1.5% / 期待値 -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。
8	ルージュソリテール	横山武	実27.7	B▽ A▽勝率5% EV+30% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神511R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京511R 1着/16頭勝利 02/10 1東京410R 2着/11頭+0.1秒 10/19 3京都711R 8着/18頭+0.9秒 09/14 4阪神411R 10着/17頭+0.6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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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。
9	ウイントワイライト	横山典	実21.8	B▽ A▽勝率6% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率67%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 05/02 2東京311R 16着/18頭+0.9秒 03/22 1中京411R 7着/18頭+0.3秒 02/01 1東京210R 1着/15頭勝利 12/21 5阪神612R 12着/14頭+0.8秒 10/25 4東京89R 1着/12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戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 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 7.0% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。
10	セキトバイースト	浜中	実11.6	B▽ A△勝率8% EV-8% 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 03/15 1中京211R 11着/14頭+0.9秒 11/16 4京都411R 6着/16頭+0.6秒 10/12 4東京411R 10着/16頭+0.9秒 06/22 3東京611R 1着/14頭勝利 05/25 2京都1011R 1着/17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 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 112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 7.3% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
11	ラヴァンダ	横山和	実4.9	B◎ A○勝率14% EV-29% 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 04/11 2阪神511R 8着/10頭+0.7秒 02/10 1東京411R 2着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 16着/18頭+1.5秒 10/12 4東京411R 1着/16頭勝利 09/14 4阪神410R 1着/11頭勝利
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 6走で勝率 17% (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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 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。
12	ミアネーロ	大野	実48.3	B▽ A▽勝率2% EV-16% 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／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山410R 15着/15頭+3.2秒 10/19 4新潟211R 4着/14頭+0.4秒 06/22 3東京611R 11着/14頭+0.9秒 03/08 2中山311R 8着/14頭+0.4秒 12/14 5中山511R 8着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。
13	ワタシマツワ	小林美	実51.8	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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／前走勝利の勢い）
前5走 01/10 1中山310R 14着/16頭+1.5秒 12/21 5中京612R 14着/18頭+0.9秒 10/25 4新潟312R 1着/17頭勝利 08/16 1札幌74R 1着/14頭勝利 07/26 1札幌14R 2着/14頭+0.0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 67% (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) -24% (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 1.5% / 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。
14	ハワイアンティアレ	Ｍデムーロ	実100.9	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 8着/15頭+1.9秒 03/01 1阪神410R 14着/14頭+2.7秒 01/31 2京都111R 4着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 12着/15頭+1.1秒 12/06 5中京111R 6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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 -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。
15	ジョスラン	ルメール	実6.3	B▲ A△勝率11% EV-30% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉111R 1着/18頭勝利 10/19 3京都711R 4着/18頭+0.5秒 09/07 4中山211R 2着/13頭+0.0秒 05/24 2東京99R 1着/9頭勝利 03/22 2中山711R 4着/16頭+0.7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 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 10.6% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
16	カムニャック	川田	実3.1	B○ A◎勝率20% EV-38% 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50%と適性高／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神511R 2着/10頭+0.0秒 10/19 3京都711R 16着/18頭+1.9秒 09/14 4阪神411R 1着/17頭勝利 05/25 2東京1011R 1着/18頭勝利 04/27 2東京211R 1着/18頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.9% / 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。

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B

カネラフィーナ

騎手石川

19.2倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.2倍）を上回り、期待値 +54% 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）

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（4着）

出走馬全16頭

◎A:○11

ラヴァンダ

横山和

4.9倍

勝率 20%

›

○A:◎16

カムニャック

川田

3.1倍

勝率 16%

›

▲A:△15

ジョスラン

ルメール

6.3倍

勝率 11%

›

△A:▲3

クイーンズウォーク

西村淳

6.1倍

勝率 9%

›

△A:▽1

ニシノティアモ

津村

13.0倍

勝率 8%

›

△A:△5

カネラフィーナ

石川

19.2倍

勝率 8%

›

▽A:△10

セキトバイースト

浜中

11.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

ウイントワイライト

横山典

21.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

ルージュソリテール

横山武

27.7倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

チェルビアット

吉村

28.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽12

ミアネーロ

大野

48.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽13

ワタシマツワ

小林美

51.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

ミラビリスマジック

戸崎圭

63.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

ハワイアンティアレ

Ｍデムーロ

100.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

クランフォード

菊沢

107.4倍

対象外勝率 1%

›

×6

ムイ

木幡巧

272.1倍

対象外—

›

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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 カネラフィーナ実19.2倍期待値 +54% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥100 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 東京競馬場発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノティアモ	津村	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率33%と適性高／112日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山311R 5着/16頭+0.2秒 11/22 3福島511R 1着/16頭勝利 10/19 4東京712R 1着/18頭勝利 07/06 2福島410R 1着/16頭勝利 06/01 2東京126R 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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ▽ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
2	チェルビアット	吉村	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/22 1中京411R 5着/18頭+0.2秒 02/14 2京都511R 2着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 13着/16頭+0.6秒 11/01 4東京1010R 1着/12頭勝利 09/14 4阪神411R 13着/17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 4.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
3	クイーンズウォーク	西村淳	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京211R 3着/14頭+0.1秒 11/02 4東京1111R 9着/14頭+0.4秒 05/18 2東京811R 2着/17頭+0.0秒 03/16 2中京211R 1着/10頭勝利 01/25 1小倉111R 6着/18頭+0.3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 147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 11.0% (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。
4	クランフォード	菊沢	実107.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/11 2阪神511R 4着/10頭+0.2秒 03/29 2阪神211R 2着/13頭+0.1秒 01/24 1京都811R 12着/14頭+0.7秒 12/13 5阪神311R 7着/13頭+0.3秒 06/01 2京都1210R 8着/16頭+0.5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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59%（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: 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。
5	カネラフィーナ推奨	石川	実19.2	△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（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率67%と適性高）
前5走 04/19 1福島411R 7着/16頭+0.4秒 01/04 1中山111R 4着/14頭+0.3秒 10/19 4新潟211R 1着/14頭勝利 06/28 1函館510R 1着/16頭勝利 03/30 3中山29R 1着/7頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
6	ムイ	木幡巧	実272.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 1福島611R 10着/16頭+0.6秒 01/11 1京都411R 9着/16頭+0.4秒 12/07 5中山211R 10着/16頭+0.9秒 10/13 3京都511R 14着/18頭+0.9秒 05/31 2京都1111R 12着/16頭+0.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ミラビリスマジック	戸崎圭	実63.0	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 03/28 1中京511R 9着/16頭+0.7秒 02/15 1東京69R 13着/16頭+0.9秒 05/10 2東京59R 8着/15頭+0.3秒 11/23 5東京712R 1着/14頭勝利 09/22 4中山79R 2着/13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) ◎ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ルージュソリテール	横山武	実27.7	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神511R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京511R 1着/16頭勝利 02/10 1東京410R 2着/11頭+0.1秒 10/19 3京都711R 8着/18頭+0.9秒 09/14 4阪神411R 10着/17頭+0.6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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (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。
9	ウイントワイライト	横山典	実21.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率67%と適性高／直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 05/02 2東京311R 16着/18頭+0.9秒 03/22 1中京411R 7着/18頭+0.3秒 02/01 1東京210R 1着/15頭勝利 12/21 5阪神612R 12着/14頭+0.8秒 10/25 4東京89R 1着/12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戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	セキトバイースト	浜中	実11.6	△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 03/15 1中京211R 11着/14頭+0.9秒 11/16 4京都411R 6着/16頭+0.6秒 10/12 4東京411R 10着/16頭+0.9秒 06/22 3東京611R 1着/14頭勝利 05/25 2京都1011R 1着/17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 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 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (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。
11	ラヴァンダ	横山和	実4.9	○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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 2阪神511R 8着/10頭+0.7秒 02/10 1東京411R 2着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 16着/18頭+1.5秒 10/12 4東京411R 1着/16頭勝利 09/14 4阪神410R 1着/11頭勝利
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 6走で勝率 17% (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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
12	ミアネーロ	大野	実48.3	▽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0%と苦戦傾向／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山410R 15着/15頭+3.2秒 10/19 4新潟211R 4着/14頭+0.4秒 06/22 3東京611R 11着/14頭+0.9秒 03/08 2中山311R 8着/14頭+0.4秒 12/14 5中山511R 8着/16頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
13	ワタシマツワ	小林美	実51.8	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/10 1中山310R 14着/16頭+1.5秒 12/21 5中京612R 14着/18頭+0.9秒 10/25 4新潟312R 1着/17頭勝利 08/16 1札幌74R 1着/14頭勝利 07/26 1札幌14R 2着/14頭+0.0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 67% (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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ハワイアンティアレ	Ｍデムーロ	実100.9	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 8着/15頭+1.9秒 03/01 1阪神410R 14着/14頭+2.7秒 01/31 2京都111R 4着/13頭+0.8秒 01/11 1京都410R 12着/15頭+1.1秒 12/06 5中京111R 6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (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。
15	ジョスラン	ルメール	実6.3	△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／147日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉111R 1着/18頭勝利 10/19 3京都711R 4着/18頭+0.5秒 09/07 4中山211R 2着/13頭+0.0秒 05/24 2東京99R 1着/9頭勝利 03/22 2中山711R 4着/16頭+0.7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 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 11.0% (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。
16	カムニャック	川田	実3.1	◎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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神511R 2着/10頭+0.0秒 10/19 3京都711R 16着/18頭+1.9秒 09/14 4阪神411R 1着/17頭勝利 05/25 2東京1011R 1着/18頭勝利 04/27 2東京211R 1着/18頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 19.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。

買うAI の推奨B

カネラフィーナ

騎手石川

19.2倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.2倍）を上回り、期待値 +50% 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）

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（4着）

出走馬全16頭

◎16

カムニャック

川田

3.1倍

勝率 20%

›

○11

ラヴァンダ

横山和

4.9倍

勝率 14%

›

▲3

クイーンズウォーク

西村淳

6.1倍

勝率 11%

›

△15

ジョスラン

ルメール

6.3倍

勝率 11%

›

△10

セキトバイースト

浜中

11.6倍

勝率 8%

›

△5

カネラフィーナ

石川

19.2倍

勝率 8%

›

▽1

ニシノティアモ

津村

13.0倍

勝率 6%

›

▽9

ウイントワイライト

横山典

21.8倍

勝率 6%

›

▽8

ルージュソリテール

横山武

27.7倍

勝率 5%

›

▽2

チェルビアット

吉村

28.9倍

勝率 5%

›

▽12

ミアネーロ

大野

48.3倍

対象外勝率 2%

›

▽13

ワタシマツワ

小林美

51.8倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ミラビリスマジック

戸崎圭

63.0倍

対象外勝率 1%

›

▽4

クランフォード

菊沢

107.4倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ハワイアンティアレ

Ｍデムーロ

100.9倍

対象外勝率 1%

›

×6

ムイ

木幡巧

272.1倍

対象外—

›

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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 5 カネラフィーナ実19.2倍期待値 +50% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥100 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項