東京 12R 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

12R 東京競馬場発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコテンダー	荻野極	実6.8	B▲ A▲勝率11% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 8.8% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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。
2	ズバットマサムネ	小崎	実76.3	B▽ A▽勝率1% EV+10% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 04/11 2阪神512R 8着/16頭+0.8秒 03/29 2阪神212R 3着/16頭+0.6秒 03/01 1阪神412R 10着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 8着/16頭+0.7秒 11/15 4京都39R 7着/15頭+0.8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 10.0着 (不振) ○ 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) +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 13位 / 勝率 1.5% / 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。
3	キョウエイスレーヴ	☆長浜	実85.5	B× A▽勝率1% EV-37% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京37R 1着/16頭勝利 04/05 3中山48R 3着/16頭+0.4秒 03/14 2中山58R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京24R 8着/16頭+1.5秒 11/24 5東京65R 6着/16頭+1.4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) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
4	レディサン	杉原	実225.4	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/11 3中山57R 13着/16頭+3.3秒 02/01 2京都26R 13着/16頭+2.3秒 01/11 1中山44R 4着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 1着/15頭勝利 09/27 4中山83R 2着/16頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (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 12位 / 勝率 1.5% / 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。
5	アルジェンタージョ	▲佐藤	実31.1	B▽ A▽勝率3% EV-14% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 2東京412R 2着/13頭+0.1秒 04/11 3中山512R 4着/16頭+0.6秒 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（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: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
6	ジャスティンルマン	戸崎圭	実9.2	B△ A△勝率11% EV-1% 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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神16R 9着/11頭+1.1秒 02/14 2京都59R 4着/11頭+0.5秒 12/20 5阪神59R 10着/10頭+5.5秒 11/08 4京都14R 1着/12頭勝利 10/04 3京都12R 2着/8頭+0.4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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
7	ラインジーク	横山典	実8.2	B△ A△勝率10% EV-19% 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5走 04/05 3中山42R 1着/16頭勝利 03/15 1中京21R 2着/16頭+0.5秒 02/15 1東京61R 3着/16頭+1.5秒 11/30 5東京81R 3着/16頭+0.1秒 11/08 5東京11R 2着/15頭+0.6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 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 -19% ※ 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	ジャックナダル	川田	実2.5	B◎ A◎勝率29% EV-27% 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5走 04/05 2阪神49R 9着/12頭+1.0秒 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.1% / 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。
9	メイショウドライブ	◇永島	実53.6	B▽ A▽勝率2% EV-1% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 01/11 1中山412R 7着/16頭+1.1秒 12/20 5阪神58R 1着/13頭勝利 10/19 4新潟24R 5着/13頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 4着/16頭+0.4秒 06/15 3阪神41R 1着/16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 7.7着 (不振) ○ 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) -19% (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 11位 / 勝率 1.8% / 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。
10	オカメノコイ	吉村	実34.4	B▽ A▽勝率2% EV-36% 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 04/11 3中山512R 3着/16頭+0.5秒 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 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。
11	イノキ	菊沢	実99.7	B× A▽勝率1% EV-27% 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8.3着と低調）
前5走 04/12 1福島210R 6着/16頭+0.5秒 04/05 3中山48R 1着/16頭勝利 01/05 1中山212R 11着/16頭+0.9秒 12/14 5中京43R 5着/16頭+1.5秒 11/24 3福島67R 3着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -28% ※ 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	マサノユニコーン	Ｍデムーロ	実9.2	B△ A△勝率8% EV-30% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京212R 7着/16頭+1.3秒 03/22 2中山89R 4着/16頭+0.6秒 02/22 1東京812R 4着/16頭+0.3秒 11/29 4京都78R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京812R 2着/13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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。
13	ドントゥザムーン	三浦	実6.6	B○ A○勝率14% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 01/11 1中山412R 15着/16頭+3.2秒 12/20 5中山512R 4着/16頭+0.4秒 11/30 5東京810R 2着/16頭+0.3秒 11/08 5東京17R 1着/16頭勝利 06/22 3東京612R 8着/16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戦の調子平均 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -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。
14	ベルビースタローン	◇小林美	実40.0	B▽ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/21 1小倉912R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 4着/16頭+0.3秒 07/19 2小倉77R 8着/9頭+0.9秒 07/06 2小倉49R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神212R 6着/16頭+0.7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 9.7着 (不振) × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -26% ※ 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	レイアポポ	原	実98.9	B× A▽勝率1% EV-27% 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走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島612R 1着/16頭勝利 04/19 1福島412R 5着/15頭+0.6秒 03/01 2中山28R 8着/16頭+0.8秒 11/08 3福島14R 5着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌12R 1着/12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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -28% ※ 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	キョウエイカンフ	横山和	実14.6	B▽ A▽勝率8% EV+10% 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0%と苦戦傾向）
前5走 04/04 3中山312R 5着/16頭+0.9秒 03/14 2中山512R 4着/16頭+0.3秒 03/01 2中山212R 3着/16頭+0.3秒 01/17 1中山68R 2着/16頭+0.0秒 12/13 5中山312R 6着/13頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 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。

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

ジャックナダル

騎手川田

2.5倍

AI の勝率32%損益の分かれ目40%

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16頭

◎A:◎8

ジャックナダル

川田

2.5倍

勝率 32%

›

○A:○13

ドントゥザムーン

三浦

6.6倍

勝率 14%

›

▲A:▲1

ピコテンダー

荻野極

6.8倍

勝率 9%

›

△A:△7

ラインジーク

横山典

8.2倍

勝率 9%

›

△A:△6

ジャスティンルマン

戸崎圭

9.2倍

勝率 9%

›

△A:△12

マサノユニコーン

Ｍデムーロ

9.2倍

勝率 8%

›

▽A:▽16

キョウエイカンフ

横山和

14.6倍

勝率 8%

›

▽A:▽5

アルジェンタージョ

▲佐藤

31.1倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽10

オカメノコイ

吉村

34.4倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽14

ベルビースタローン

◇小林美

40.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽9

メイショウドライブ

◇永島

53.6倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

ズバットマサムネ

小崎

76.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

キョウエイスレーヴ

☆長浜

85.5倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽15

レイアポポ

原

98.9倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽11

イノキ

菊沢

99.7倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽4

レディサン

杉原

225.4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

両モデルとも見送り

12R 東京競馬場発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコテンダー	荻野極	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ズバットマサムネ	小崎	実76.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 04/11 2阪神512R 8着/16頭+0.8秒 03/29 2阪神212R 3着/16頭+0.6秒 03/01 1阪神412R 10着/16頭+0.7秒 12/07 5中山28R 8着/16頭+0.7秒 11/15 4京都39R 7着/15頭+0.8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 10.0着 (不振) ○ 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) +10%（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。
3	キョウエイスレーヴ	☆長浜	実85.5	▽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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京37R 1着/16頭勝利 04/05 3中山48R 3着/16頭+0.4秒 03/14 2中山58R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京24R 8着/16頭+1.5秒 11/24 5東京65R 6着/16頭+1.4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) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	レディサン	杉原	実225.4	▽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5走 04/11 3中山57R 13着/16頭+3.3秒 02/01 2京都26R 13着/16頭+2.3秒 01/11 1中山44R 4着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 1着/15頭勝利 09/27 4中山83R 2着/16頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（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: 0.4%) ※ 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。
5	アルジェンタージョ	▲佐藤	実31.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 2東京412R 2着/13頭+0.1秒 04/11 3中山512R 4着/16頭+0.6秒 03/14 2中山512R 5着/16頭+0.4秒 03/01 2中山212R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山68R 11着/16頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ジャスティンルマン	戸崎圭	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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神16R 9着/11頭+1.1秒 02/14 2京都59R 4着/11頭+0.5秒 12/20 5阪神59R 10着/10頭+5.5秒 11/08 4京都14R 1着/12頭勝利 10/04 3京都12R 2着/8頭+0.4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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
7	ラインジーク	横山典	実8.2	△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5走 04/05 3中山42R 1着/16頭勝利 03/15 1中京21R 2着/16頭+0.5秒 02/15 1東京61R 3着/16頭+1.5秒 11/30 5東京81R 3着/16頭+0.1秒 11/08 5東京11R 2着/15頭+0.6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 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
8	ジャックナダル	川田	実2.5	◎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5走 04/05 2阪神49R 9着/12頭+1.0秒 02/15 1東京61R 1着/16頭勝利 01/25 1中山91R 2着/16頭+0.3秒 11/09 5東京22R 9着/16頭+2.5秒 10/18 4新潟15R 2着/15頭+0.2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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	メイショウドライブ	◇永島	実53.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 01/11 1中山412R 7着/16頭+1.1秒 12/20 5阪神58R 1着/13頭勝利 10/19 4新潟24R 5着/13頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 4着/16頭+0.4秒 06/15 3阪神41R 1着/16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 7.7着 (不振) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
10	オカメノコイ	吉村	実34.4	▽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 04/11 3中山512R 3着/16頭+0.5秒 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (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。
11	イノキ	菊沢	実99.7	▽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8.3着と低調）
前5走 04/12 1福島210R 6着/16頭+0.5秒 04/05 3中山48R 1着/16頭勝利 01/05 1中山212R 11着/16頭+0.9秒 12/14 5中京43R 5着/16頭+1.5秒 11/24 3福島67R 3着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	マサノユニコーン	Ｍデムーロ	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京212R 7着/16頭+1.3秒 03/22 2中山89R 4着/16頭+0.6秒 02/22 1東京812R 4着/16頭+0.3秒 11/29 4京都78R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京812R 2着/13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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 168日休養明け × 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 7.6% (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。
13	ドントゥザムーン	三浦	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 01/11 1中山412R 15着/16頭+3.2秒 12/20 5中山512R 4着/16頭+0.4秒 11/30 5東京810R 2着/16頭+0.3秒 11/08 5東京17R 1着/16頭勝利 06/22 3東京612R 8着/16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戦の調子平均 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
14	ベルビースタローン	◇小林美	実40.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/21 1小倉912R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 4着/16頭+0.3秒 07/19 2小倉77R 8着/9頭+0.9秒 07/06 2小倉49R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神212R 6着/16頭+0.7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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
15	レイアポポ	原	実98.9	▽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走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島612R 1着/16頭勝利 04/19 1福島412R 5着/15頭+0.6秒 03/01 2中山28R 8着/16頭+0.8秒 11/08 3福島14R 5着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌12R 1着/12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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
16	キョウエイカンフ	横山和	実14.6	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 04/04 3中山312R 5着/16頭+0.9秒 03/14 2中山512R 4着/16頭+0.3秒 03/01 2中山212R 3着/16頭+0.3秒 01/17 1中山68R 2着/16頭+0.0秒 12/13 5中山312R 6着/13頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ジャックナダル

騎手川田

2.5倍

AI の勝率29%損益の分かれ目40%

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16頭

◎8

ジャックナダル

川田

2.5倍

勝率 29%

›

○13

ドントゥザムーン

三浦

6.6倍

勝率 14%

›

▲1

ピコテンダー

荻野極

6.8倍

勝率 11%

›

△6

ジャスティンルマン

戸崎圭

9.2倍

勝率 11%

›

△7

ラインジーク

横山典

8.2倍

勝率 10%

›

△12

マサノユニコーン

Ｍデムーロ

9.2倍

勝率 8%

›

▽16

キョウエイカンフ

横山和

14.6倍

勝率 8%

›

▽5

アルジェンタージョ

▲佐藤

31.1倍

対象外勝率 3%

›

▽10

オカメノコイ

吉村

34.4倍

対象外勝率 2%

›

▽14

ベルビースタローン

◇小林美

40.0倍

対象外勝率 2%

›

▽9

メイショウドライブ

◇永島

53.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

レディサン

杉原

225.4倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ズバットマサムネ

小崎

76.3倍

対象外勝率 1%

›

▽3

キョウエイスレーヴ

☆長浜

85.5倍

対象外勝率 1%

›

▽15

レイアポポ

原

98.9倍

対象外勝率 1%

›

▽11

イノキ

菊沢

99.7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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