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	ファンダム	戸崎圭	実16.5	B▽ A△勝率6% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/02 2東京311R 8着/18頭+0.6秒 02/28 2中山111R 12着/16頭+0.6秒 01/12 1中山511R 3着/14頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 14着/18頭+1.9秒 03/29 2阪神111R 1着/9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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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。
2	ミトノオルフェ	菅原明	実75.5	B▽ A▽勝率1% EV-21% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/05 2阪神410R 1着/18頭勝利 03/21 1中京39R 1着/10頭勝利 01/10 1中山310R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中京68R 1着/16頭勝利 11/29 4京都77R 16着/18頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -22% ※ 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	シンフォーエバー	岩田康	実203.8	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/15 キングアブドゥル6R 13着/13頭 01/04 1京都111R 16着/18頭+0.9秒 11/02 3京都1111R 15着/15頭+1.7秒 08/17 3中京87R 2着/12頭+0.1秒 07/27 2新潟27R 10着/18頭+0.7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 14.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 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。
4	トロヴァトーレ	ルメール	実3.0	B◎ A◎勝率26% EV-23% 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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／132日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京411R 1着/16頭勝利 01/04 1京都111R 4着/18頭+0.2秒 11/01 4東京1011R 3着/16頭+0.9秒 08/09 1札幌511R 12着/14頭+2.8秒 06/08 3東京211R 17着/18頭+1.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) △ ローテーション 132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 20.8% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.7% / 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。
5	アドマイヤズーム	武豊	実5.7	B▲ A▲勝率10% EV-43% 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／174日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 1着/18頭勝利 10/13 3京都511R 6着/18頭+0.2秒 05/11 2東京611R 14着/18頭+1.0秒 04/12 3中山511R 2着/14頭+0.0秒 12/15 7京都611R 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 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。
6	デビットバローズ	池添	実49.4	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（直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神411R 8着/15頭+0.7秒 12/06 5阪神111R 1着/14頭勝利 06/22 3阪神611R 5着/14頭+0.5秒 05/10 2東京511R 9着/18頭+1.2秒 03/09 1阪神411R 1着/14頭勝利
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 11着 (大敗) △ ローテーション 111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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -35% ※ 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	ウォーターリヒト	幸	実18.5	B△ A▽勝率6% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率38%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 13着/18頭+0.5秒 02/10 1東京411R 3着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 3着/18頭+0.3秒 10/18 4東京611R 9着/14頭+0.8秒 08/17 3中京87R 7着/12頭+0.4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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +16% ※ 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	マジックサンズ	横山和	実11.5	B△ A△勝率8% EV-12% 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0%と苦戦傾向／62日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山211R 6着/14頭+0.5秒 02/10 1東京411R 12着/16頭+0.7秒 11/23 4京都611R 8着/18頭+0.8秒 10/18 4東京611R 10着/14頭+1.2秒 05/11 2東京611R 2着/18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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -12% ※ 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	キープカルム	荻野極	実29.5	B▽ A▽勝率6% EV+84% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 6着/18頭+0.6秒 01/04 1京都111R 9着/18頭+0.4秒 10/18 4東京611R 6着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 5着/12頭+0.3秒 06/22 3阪神611R 1着/14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 5.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +85% ※ 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	アンパドゥ	岩田望	実3.4	B○ A○勝率21% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%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 02/15 1東京69R 7着/16頭+0.5秒 11/29 5東京712R 1着/9頭勝利 11/02 4東京119R 2着/10頭+0.1秒 08/02 2新潟36R 1着/14頭勝利 05/26 2東京124R 1着/18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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 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。
11	ファーヴェント	三浦	実42.2	B▽ A▽勝率1% EV-44% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 6着/18頭+0.3秒 04/04 3中山311R 3着/15頭+0.0秒 01/04 1京都111R 2着/18頭+0.0秒 10/18 4東京611R 7着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟29R 1着/18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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -45% ※ 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	エンペラーズソード	木幡巧	実37.6	B▽ A▽勝率3% EV+19% 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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山311R 8着/15頭+0.4秒 03/15 2中山610R 7着/16頭+0.5秒 02/10 1東京411R 11着/16頭+0.7秒 11/23 5東京510R 1着/17頭勝利 11/02 4東京119R 1着/10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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 196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 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 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。
13	シュガークン	吉村	実71.6	B▽ A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/26 2東京1211R 7着/17頭+0.9秒 04/27 2東京311R 1着/17頭勝利 03/24 1中京69R 1着/10頭勝利 02/24 1阪神15R 1着/13頭勝利 02/04 2京都45R 2着/17頭+0.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
14	エコロアルバ	坂井	実8.2	B△ A△勝率9% EV-26% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神611R 4着/14頭+0.3秒 10/11 4東京311R 1着/8頭勝利 07/26 2新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 11.0% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。

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

トロヴァトーレ

騎手ルメール

3.0倍

AI の勝率21%損益の分かれ目33%

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14頭

◎A:◎4

トロヴァトーレ

ルメール

3.0倍

勝率 21%

›

○A:○10

アンパドゥ

岩田望

3.4倍

勝率 21%

›

▲A:▲5

アドマイヤズーム

武豊

5.7倍

勝率 13%

›

△A:△14

エコロアルバ

坂井

8.2倍

勝率 11%

›

△A:△8

マジックサンズ

横山和

11.5倍

勝率 7%

›

△A:▽7

ウォーターリヒト

幸

18.5倍

勝率 7%

›

▽A:△1

ファンダム

戸崎圭

16.5倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

キープカルム

荻野極

29.5倍

勝率 6%

›

▽A:▽12

エンペラーズソード

木幡巧

37.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽11

ファーヴェント

三浦

42.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

デビットバローズ

池添

49.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ミトノオルフェ

菅原明

75.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽13

シュガークン

吉村

71.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

シンフォーエバー

岩田康

203.8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

両モデルとも見送り

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	ファンダム	戸崎圭	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/02 2東京311R 8着/18頭+0.6秒 02/28 2中山111R 12着/16頭+0.6秒 01/12 1中山511R 3着/14頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 14着/18頭+1.9秒 03/29 2阪神111R 1着/9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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	ミトノオルフェ	菅原明	実75.5	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/05 2阪神410R 1着/18頭勝利 03/21 1中京39R 1着/10頭勝利 01/10 1中山310R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中京68R 1着/16頭勝利 11/29 4京都77R 16着/18頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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	シンフォーエバー	岩田康	実203.8	▽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14.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 02/15 キングアブドゥル6R 13着/13頭 01/04 1京都111R 16着/18頭+0.9秒 11/02 3京都1111R 15着/15頭+1.7秒 08/17 3中京87R 2着/12頭+0.1秒 07/27 2新潟27R 10着/18頭+0.7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 14.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (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。
4	トロヴァトーレ	ルメール	実3.0	◎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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／132日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京411R 1着/16頭勝利 01/04 1京都111R 4着/18頭+0.2秒 11/01 4東京1011R 3着/16頭+0.9秒 08/09 1札幌511R 12着/14頭+2.8秒 06/08 3東京211R 17着/18頭+1.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) △ ローテーション 132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 25.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
5	アドマイヤズーム	武豊	実5.7	▲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／174日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 1着/18頭勝利 10/13 3京都511R 6着/18頭+0.2秒 05/11 2東京611R 14着/18頭+1.0秒 04/12 3中山511R 2着/14頭+0.0秒 12/15 7京都611R 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 174日休養明け × 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 9.9% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	デビットバローズ	池添	実49.4	▽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／111日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神411R 8着/15頭+0.7秒 12/06 5阪神111R 1着/14頭勝利 06/22 3阪神611R 5着/14頭+0.5秒 05/10 2東京511R 9着/18頭+1.2秒 03/09 1阪神411R 1着/14頭勝利
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 11着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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	ウォーターリヒト	幸	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率38%と適性高／直近3走平均9.7着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 13着/18頭+0.5秒 02/10 1東京411R 3着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 3着/18頭+0.3秒 10/18 4東京611R 9着/14頭+0.8秒 08/17 3中京87R 7着/12頭+0.4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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132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 6.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	マジックサンズ	横山和	実11.5	△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0%と苦戦傾向／62日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山211R 6着/14頭+0.5秒 02/10 1東京411R 12着/16頭+0.7秒 11/23 4京都611R 8着/18頭+0.8秒 10/18 4東京611R 10着/14頭+1.2秒 05/11 2東京611R 2着/18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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
9	キープカルム	荻野極	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 6着/18頭+0.6秒 01/04 1京都111R 9着/18頭+0.4秒 10/18 4東京611R 6着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 5着/12頭+0.3秒 06/22 3阪神611R 1着/14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 5.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	アンパドゥ	岩田望	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%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 02/15 1東京69R 7着/16頭+0.5秒 11/29 5東京712R 1着/9頭勝利 11/02 4東京119R 2着/10頭+0.1秒 08/02 2新潟36R 1着/14頭勝利 05/26 2東京124R 1着/18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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 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 20.7% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
11	ファーヴェント	三浦	実42.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／83日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都211R 6着/18頭+0.3秒 04/04 3中山311R 3着/15頭+0.0秒 01/04 1京都111R 2着/18頭+0.0秒 10/18 4東京611R 7着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟29R 1着/18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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	エンペラーズソード	木幡巧	実37.6	▽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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山311R 8着/15頭+0.4秒 03/15 2中山610R 7着/16頭+0.5秒 02/10 1東京411R 11着/16頭+0.7秒 11/23 5東京510R 1着/17頭勝利 11/02 4東京119R 1着/10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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 196日休養明け △ 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 3.2% (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。
13	シュガークン	吉村	実71.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/26 2東京1211R 7着/17頭+0.9秒 04/27 2東京311R 1着/17頭勝利 03/24 1中京69R 1着/10頭勝利 02/24 1阪神15R 1着/13頭勝利 02/04 2京都45R 2着/17頭+0.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	エコロアルバ	坂井	実8.2	△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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神611R 4着/14頭+0.3秒 10/11 4東京311R 1着/8頭勝利 07/26 2新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (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。

見送りAI の 1 位の馬

トロヴァトーレ

騎手ルメール

3.0倍

AI の勝率26%損益の分かれ目33%

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14頭

◎4

トロヴァトーレ

ルメール

3.0倍

勝率 26%

›

○10

アンパドゥ

岩田望

3.4倍

勝率 21%

›

▲5

アドマイヤズーム

武豊

5.7倍

勝率 10%

›

△14

エコロアルバ

坂井

8.2倍

勝率 9%

›

△8

マジックサンズ

横山和

11.5倍

勝率 8%

›

△1

ファンダム

戸崎圭

16.5倍

勝率 6%

›

▽7

ウォーターリヒト

幸

18.5倍

勝率 6%

›

▽9

キープカルム

荻野極

29.5倍

勝率 6%

›

▽12

エンペラーズソード

木幡巧

37.6倍

対象外勝率 3%

›

▽11

ファーヴェント

三浦

42.2倍

対象外勝率 1%

›

▽6

デビットバローズ

池添

49.4倍

対象外勝率 1%

›

▽13

シュガークン

吉村

71.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ミトノオルフェ

菅原明

75.5倍

対象外勝率 1%

›

▽3

シンフォーエバー

岩田康

203.8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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