東京 7R 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

7R 東京競馬場発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツナヒ	原	実126.8	B▽ A▽勝率1% EV+22% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 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。
2	ファミーユウルーズ	石川	実205.4	B▽ A▽勝率1% EV+98% 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 02/04 川崎10R 2着/14頭+0.1秒 01/05 1中山24R 8着/13頭+3.1秒 11/01 4東京107R 11着/16頭+1.4秒 10/18 4東京66R 8着/15頭+1.1秒 06/15 3東京46R 15着/16頭+2.3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戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +99% ※ 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	リアライズオーラム推奨	石橋脩	実13.9	B△ A△勝率10% EV+41% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（前走3着で力を示す）
前5走 03/14 1中京17R 15着/16頭+1.3秒 10/11 3京都312R 12着/16頭+2.1秒 09/28 4阪神97R 5着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌29R 9着/13頭+1.9秒 08/10 1札幌69R 7着/9頭+1.8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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 +41% ※ 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	アデルフィー	三浦	実13.5	B△ A△勝率6% EV-24% 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 04/25 1福島56R 2着/15頭+0.4秒 04/12 1福島23R 4着/15頭+1.6秒 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1中山53R 9着/16頭+2.0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) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 4.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -24% ※ 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	タイセイリアル	坂井	実5.4	B▲ A▲勝率19% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/18 2京都86R 4着/11頭+0.6秒 02/03 2京都36R 3着/9頭+0.5秒 12/17 4中京69R 4着/11頭+0.8秒 11/19 5東京64R 1着/16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戦の調子平均 5.3着 ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.9% / 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。
6	スティールヴォーグ	佐々木	実49.0	B▽ A▽勝率4% EV+94% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 2着/12頭+0.2秒 02/21 1東京73R 3着/16頭+0.1秒 01/31 1東京13R 2着/15頭+0.5秒 12/13 5中山36R 3着/15頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 5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) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.0% / 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。
7	タキノボリ	横山和	実26.2	B▽ A▽勝率4% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 04/25 1福島58R 7着/15頭+1.4秒 01/04 1中山17R 11着/16頭+2.4秒 12/07 5中山212R 5着/16頭+1.7秒 11/08 3福島112R 7着/15頭+0.9秒 07/13 2福島66R 1着/15頭勝利
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
8	ワカミヤイリオス	▲水沼	実113.9	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走で勝率33%と好調）
前5走 02/27 姫路9R 5着/9頭+1.9秒 01/29 姫路7R 1着/9頭勝利 09/11 園田9R 2着/12頭+0.4秒 08/22 園田7R 1着/10頭勝利 07/20 2福島82R 8着/15頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 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。
9	アトラステソーロ	菅原明	実11.5	B△ A△勝率10% EV+16% 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 03/01 2中山22R 1着/16頭勝利 09/21 4中山74R 5着/16頭+1.0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 11着 (大敗) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
10	ヤングアメリカンズ	岩田望	実3.5	B○ A○勝率20% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 04/18 1福島38R 4着/15頭+0.2秒 03/14 1阪神712R 3着/8頭+1.0秒 02/28 1阪神36R 3着/13頭+0.3秒 11/02 3京都116R 6着/14頭+1.2秒 10/19 4新潟28R 11着/15頭+2.6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戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 16.2% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。
11	モノポリオ	ルメール	実2.1	B◎ A◎勝率25% EV-48% 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
前5走 01/12 1京都511R 5着/16頭+0.7秒 10/18 4東京69R 3着/7頭+0.4秒 06/21 3東京55R 1着/12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戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.6% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 期待値 -48% ※ 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

リアライズオーラム

騎手石橋脩

13.9倍

AI の勝率12%損益の分かれ目7%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.9倍）を上回り、期待値 +61% 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（4着）

出走馬全11頭

◎A:◎11

モノポリオ

ルメール

2.1倍

勝率 37%

›

○A:○10

ヤングアメリカンズ

岩田望

3.5倍

勝率 16%

›

▲A:▲5

タイセイリアル

坂井

5.4倍

勝率 16%

›

△A:△3

リアライズオーラム

石橋脩

13.9倍

勝率 12%

›

△A:△9

アトラステソーロ

菅原明

11.5倍

勝率 7%

›

△A:△4

アデルフィー

三浦

13.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽7

タキノボリ

横山和

26.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽6

スティールヴォーグ

佐々木

49.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

ワカミヤイリオス

▲水沼

113.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

タイセツナヒ

原

126.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ファミーユウルーズ

石川

205.4倍

対象外勝率 1%

›

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 3 リアライズオーラム実13.9倍期待値 +61% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 3 リアライズオーラム実13.9倍期待値 +61% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 東京競馬場発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセツナヒ	原	実126.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
2	ファミーユウルーズ	石川	実205.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/04 川崎10R 2着/14頭+0.1秒 01/05 1中山24R 8着/13頭+3.1秒 11/01 4東京107R 11着/16頭+1.4秒 10/18 4東京66R 8着/15頭+1.1秒 06/15 3東京46R 15着/16頭+2.3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戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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	リアライズオーラム推奨	石橋脩	実13.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（前走3着で力を示す）
前5走 03/14 1中京17R 15着/16頭+1.3秒 10/11 3京都312R 12着/16頭+2.1秒 09/28 4阪神97R 5着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌29R 9着/13頭+1.9秒 08/10 1札幌69R 7着/9頭+1.8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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	アデルフィー	三浦	実13.5	△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 04/25 1福島56R 2着/15頭+0.4秒 04/12 1福島23R 4着/15頭+1.6秒 03/22 1中京43R 5着/15頭+0.6秒 01/31 2京都13R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1中山53R 9着/16頭+2.0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) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	タイセイリアル	坂井	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/18 2京都86R 4着/11頭+0.6秒 02/03 2京都36R 3着/9頭+0.5秒 12/17 4中京69R 4着/11頭+0.8秒 11/19 5東京64R 1着/16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戦の調子平均 5.3着 ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	スティールヴォーグ	佐々木	実49.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 2着/12頭+0.2秒 02/21 1東京73R 3着/16頭+0.1秒 01/31 1東京13R 2着/15頭+0.5秒 12/13 5中山36R 3着/15頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 5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) +94%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	タキノボリ	横山和	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 04/25 1福島58R 7着/15頭+1.4秒 01/04 1中山17R 11着/16頭+2.4秒 12/07 5中山212R 5着/16頭+1.7秒 11/08 3福島112R 7着/15頭+0.9秒 07/13 2福島66R 1着/15頭勝利
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ワカミヤイリオス	▲水沼	実113.9	▽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5走 02/27 姫路9R 5着/9頭+1.9秒 01/29 姫路7R 1着/9頭勝利 09/11 園田9R 2着/12頭+0.4秒 08/22 園田7R 1着/10頭勝利 07/20 2福島82R 8着/15頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 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 1.0% (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。
9	アトラステソーロ	菅原明	実11.5	△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 03/01 2中山22R 1着/16頭勝利 09/21 4中山74R 5着/16頭+1.0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 11着 (大敗) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
10	ヤングアメリカンズ	岩田望	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 04/18 1福島38R 4着/15頭+0.2秒 03/14 1阪神712R 3着/8頭+1.0秒 02/28 1阪神36R 3着/13頭+0.3秒 11/02 3京都116R 6着/14頭+1.2秒 10/19 4新潟28R 11着/15頭+2.6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戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27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 19.7% (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。
11	モノポリオ	ルメール	実2.1	◎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
前5走 01/12 1京都511R 5着/16頭+0.7秒 10/18 4東京69R 3着/7頭+0.4秒 06/21 3東京55R 1着/12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戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

リアライズオーラム

騎手石橋脩

13.9倍

AI の勝率10%損益の分かれ目7%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.9倍）を上回り、期待値 +41% 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（4着）

出走馬全11頭

◎11

モノポリオ

ルメール

2.1倍

勝率 25%

›

○10

ヤングアメリカンズ

岩田望

3.5倍

勝率 20%

›

▲5

タイセイリアル

坂井

5.4倍

勝率 19%

›

△9

アトラステソーロ

菅原明

11.5倍

勝率 10%

›

△3

リアライズオーラム

石橋脩

13.9倍

勝率 10%

›

△4

アデルフィー

三浦

13.5倍

勝率 6%

›

▽7

タキノボリ

横山和

26.2倍

勝率 4%

›

▽6

スティールヴォーグ

佐々木

49.0倍

対象外勝率 4%

›

▽8

ワカミヤイリオス

▲水沼

113.9倍

対象外勝率 1%

›

▽1

タイセツナヒ

原

126.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ファミーユウルーズ

石川

205.4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 3 リアライズオーラム実13.9倍期待値 +41% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中4着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 3 リアライズオーラム実13.9倍期待値 +41% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中4着

※ オッズは予測時点の値です。

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