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 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インペリアルライン	木幡巧	実17.2	B△ A△勝率8% EV+29% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京87R 2着/16頭+0.3秒 02/01 1東京28R 2着/11頭+0.2秒 12/20 5中山510R 7着/16頭+1.2秒 10/19 3京都712R 10着/14頭+1.8秒 08/02 2新潟38R 4着/12頭+0.7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 19走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.8%) △ 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。
2	インジケーター	原	実101.0	B▽ A▽勝率1% EV+42% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/12 3中山69R 1着/12頭勝利 03/15 2中山69R 8着/11頭+2.0秒 01/12 1中山59R 13着/16頭+1.8秒 12/20 5中山510R 5着/16頭+0.6秒 11/08 5東京19R 9着/13頭+2.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 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 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
3	ビービーアジャイル	ルメール	実2.1	B◎ A◎勝率28% EV-42% 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25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山74R 1着/13頭勝利 02/22 1東京82R 2着/13頭+0.2秒 12/27 5中山72R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中山34R 2着/16頭+0.3秒 11/23 5東京54R 4着/15頭+1.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 32.8% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.6% / 期待値 -42% ※ 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	ライノ	北村友	実8.8	B△ A△勝率8% EV-27% 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）
前5走 04/26 3京都212R 4着/14頭+1.2秒 04/05 2阪神47R 4着/15頭+0.7秒 02/14 1東京52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉212R 3着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 2着/13頭+0.2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 1着 (勢い継続) × 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 6.8% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
5	ヴァンドーム	岩田望	実7.7	B▲ A▲勝率11% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山710R 5着/13頭+0.6秒 02/14 1東京510R 4着/16頭+0.7秒 01/31 1東京19R 2着/16頭+0.2秒 11/08 5東京110R 3着/11頭+0.7秒 10/25 4東京810R 2着/16頭+0.0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 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -18% ※ 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	モズロックンロール	幸	実47.5	B▽ A▽勝率1% EV-32% 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／直近3走平均10.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 9着/18頭+0.9秒 03/22 2中山810R 4着/9頭+0.4秒 03/01 1小倉1211R 2着/17頭+0.3秒 11/30 5東京811R 10着/15頭+1.0秒 11/09 5東京210R 9着/12頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
7	シャルクハフト	吉村	実44.1	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走平均11.0着と低調）
前5走 04/12 2阪神612R 13着/13頭+1.4秒 02/15 2京都610R 9着/10頭+3.0秒 01/24 1京都810R 5着/15頭+0.4秒 12/14 5阪神410R 6着/16頭+0.7秒 10/11 3京都311R 9着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。
8	ヴァナルガンド	津村	実38.1	B▽ A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/02 2東京39R 7着/16頭+1.2秒 02/21 1東京710R 15着/16頭+3.8秒 12/21 5中山610R 9着/15頭+1.0秒 11/29 5東京78R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟410R 2着/11頭+0.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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。
9	タンゴバイラリン	原田和	実131.5	B▽ A▽勝率1% EV+46% 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 04/05 3中山410R 4着/16頭+0.6秒 01/24 1京都810R 15着/15頭+0.9秒 01/04 1中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/11 3京都311R 12着/16頭+1.9秒 07/27 1札幌210R 4着/8頭+0.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 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 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.1% / 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。
10	ロングウェイホーム	荻野極	実4.4	B○ A○勝率21% EV-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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/12 2阪神612R 2着/13頭+0.3秒 03/15 2中山69R 1着/11頭勝利 12/13 5中山38R 13着/15頭+1.6秒 11/29 4京都79R 6着/13頭+0.3秒 11/01 4東京107R 1着/16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 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 146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 12.4% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.8% / 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。
11	オメガタキシード	岩田康	実73.7	B▽ A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京39R 9着/16頭+1.3秒 02/21 1東京710R 4着/16頭+0.9秒 11/24 5東京610R 3着/16頭+1.0秒 10/11 3京都311R 8着/16頭+0.9秒 08/09 3中京57R 11着/16頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 期待値 -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	ロードブレイズ	横山和	実25.5	B▽ A▽勝率5% EV+36% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 5着/11頭+0.6秒 09/13 4中山39R 11着/11頭+3.6秒 05/31 2東京1112R 5着/15頭+0.8秒 04/13 3中山69R 2着/11頭+0.5秒 03/15 2中山59R 4着/14頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 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。
13	タイセイカイザー	横山武	実29.7	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/28 2阪神112R 3着/14頭+0.3秒 03/08 1阪神66R 1着/9頭勝利 12/06 5中京16R 9着/16頭+1.6秒 11/15 4京都37R 8着/16頭+1.0秒 08/10 3中京610R 4着/13頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 +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。
14	メイショウフジ推奨	大野	実11.9	B△ A△勝率8% EV-2% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 2東京39R 4着/16頭+0.9秒 04/05 3中山410R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中山610R 14着/15頭+2.9秒 10/25 4東京810R 13着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 15着/16頭+1.8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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 146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 10.6% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。

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

メイショウフジ

騎手大野

11.9倍

AI の勝率11%損益の分かれ目8%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 11.9倍）を上回り、期待値 +27% 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（3着）

出走馬全14頭

◎A:◎3

ビービーアジャイル

ルメール

2.1倍

勝率 33%

›

○A:○10

ロングウェイホーム

荻野極

4.4倍

勝率 12%

›

▲A:▲5

ヴァンドーム

岩田望

7.7倍

勝率 12%

›

△A:△14

メイショウフジ

大野

11.9倍

勝率 11%

›

△A:△4

ライノ

北村友

8.8倍

勝率 7%

›

△A:△1

インペリアルライン

木幡巧

17.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽12

ロードブレイズ

横山和

25.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽13

タイセイカイザー

横山武

29.7倍

勝率 3%

›

▽A:▽8

ヴァナルガンド

津村

38.1倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

モズロックンロール

幸

47.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽7

シャルクハフト

吉村

44.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

オメガタキシード

岩田康

73.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

インジケーター

原

101.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

タンゴバイラリン

原田和

131.5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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 14 メイショウフジ実11.9倍期待値 +27% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 東京競馬場発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インペリアルライン	木幡巧	実17.2	△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／126日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京87R 2着/16頭+0.3秒 02/01 1東京28R 2着/11頭+0.2秒 12/20 5中山510R 7着/16頭+1.2秒 10/19 3京都712R 10着/14頭+1.8秒 08/02 2新潟38R 4着/12頭+0.7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 19走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (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。
2	インジケーター	原	実101.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/12 3中山69R 1着/12頭勝利 03/15 2中山69R 8着/11頭+2.0秒 01/12 1中山59R 13着/16頭+1.8秒 12/20 5中山510R 5着/16頭+0.6秒 11/08 5東京19R 9着/13頭+2.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（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: 1.0%) ※ 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。
3	ビービーアジャイル	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山74R 1着/13頭勝利 02/22 1東京82R 2着/13頭+0.2秒 12/27 5中山72R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中山34R 2着/16頭+0.3秒 11/23 5東京54R 4着/15頭+1.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.6% (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。
4	ライノ	北村友	実8.8	△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）
前5走 04/26 3京都212R 4着/14頭+1.2秒 04/05 2阪神47R 4着/15頭+0.7秒 02/14 1東京52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉212R 3着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 2着/13頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ヴァンドーム	岩田望	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山710R 5着/13頭+0.6秒 02/14 1東京510R 4着/16頭+0.7秒 01/31 1東京19R 2着/16頭+0.2秒 11/08 5東京110R 3着/11頭+0.7秒 10/25 4東京810R 2着/16頭+0.0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 4.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
6	モズロックンロール	幸	実47.5	▽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／直近3走平均10.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 9着/18頭+0.9秒 03/22 2中山810R 4着/9頭+0.4秒 03/01 1小倉1211R 2着/17頭+0.3秒 11/30 5東京811R 10着/15頭+1.0秒 11/09 5東京210R 9着/12頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.4% (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。
7	シャルクハフト	吉村	実44.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 04/12 2阪神612R 13着/13頭+1.4秒 02/15 2京都610R 9着/10頭+3.0秒 01/24 1京都810R 5着/15頭+0.4秒 12/14 5阪神410R 6着/16頭+0.7秒 10/11 3京都311R 9着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ヴァナルガンド	津村	実38.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/02 2東京39R 7着/16頭+1.2秒 02/21 1東京710R 15着/16頭+3.8秒 12/21 5中山610R 9着/15頭+1.0秒 11/29 5東京78R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟410R 2着/11頭+0.1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 6.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	タンゴバイラリン	原田和	実131.5	▽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 04/05 3中山410R 4着/16頭+0.6秒 01/24 1京都810R 15着/15頭+0.9秒 01/04 1中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/11 3京都311R 12着/16頭+1.9秒 07/27 1札幌210R 4着/8頭+0.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
10	ロングウェイホーム	荻野極	実4.4	○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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/12 2阪神612R 2着/13頭+0.3秒 03/15 2中山69R 1着/11頭勝利 12/13 5中山38R 13着/15頭+1.6秒 11/29 4京都79R 6着/13頭+0.3秒 11/01 4東京107R 1着/16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 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 146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 20.8% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
11	オメガタキシード	岩田康	実73.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京39R 9着/16頭+1.3秒 02/21 1東京710R 4着/16頭+0.9秒 11/24 5東京610R 3着/16頭+1.0秒 10/11 3京都311R 8着/16頭+0.9秒 08/09 3中京57R 11着/16頭+0.9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 5.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ロードブレイズ	横山和	実25.5	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 5着/11頭+0.6秒 09/13 4中山39R 11着/11頭+3.6秒 05/31 2東京1112R 5着/15頭+0.8秒 04/13 3中山69R 2着/11頭+0.5秒 03/15 2中山59R 4着/14頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	タイセイカイザー	横山武	実29.7	▽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 03/28 2阪神112R 3着/14頭+0.3秒 03/08 1阪神66R 1着/9頭勝利 12/06 5中京16R 9着/16頭+1.6秒 11/15 4京都37R 8着/16頭+1.0秒 08/10 3中京610R 4着/13頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
14	メイショウフジ推奨	大野	実11.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 2東京39R 4着/16頭+0.9秒 04/05 3中山410R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中山610R 14着/15頭+2.9秒 10/25 4東京810R 13着/16頭+1.7秒 05/03 2東京39R 15着/16頭+1.8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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。

買うAI の推奨B

メイショウフジ

騎手大野

11.9倍

AI の勝率8%損益の分かれ目8%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 11.9倍では期待値 -2% です。

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（3着）

出走馬全14頭

◎3

ビービーアジャイル

ルメール

2.1倍

勝率 28%

›

○10

ロングウェイホーム

荻野極

4.4倍

勝率 21%

›

▲5

ヴァンドーム

岩田望

7.7倍

勝率 11%

›

△4

ライノ

北村友

8.8倍

勝率 8%

›

△14

メイショウフジ

大野

11.9倍

勝率 8%

›

△1

インペリアルライン

木幡巧

17.2倍

勝率 8%

›

▽12

ロードブレイズ

横山和

25.5倍

勝率 5%

›

▽13

タイセイカイザー

横山武

29.7倍

勝率 4%

›

▽8

ヴァナルガンド

津村

38.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

シャルクハフト

吉村

44.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

モズロックンロール

幸

47.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

インジケーター

原

101.0倍

対象外勝率 1%

›

▽11

オメガタキシード

岩田康

73.7倍

対象外勝率 1%

›

▽9

タンゴバイラリン

原田和

131.5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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 14 メイショウフジ実11.9倍期待値 -2% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

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