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 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	津村	実17.9	B▽ A▽勝率6% EV+12% 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0%と苦戦傾向）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +13% ※ 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	セットエトワール推奨	大野	実14.5	B▲ A△勝率8% EV+21% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 03/29 3中山29R 6着/7頭+1.3秒 02/28 2中山15R 1着/18頭勝利 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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	ポッドロルフ	石川	実28.7	B▽ A▽勝率4% EV+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）
前5走 04/12 3中山67R 6着/15頭+0.5秒 03/14 1中京17R 2着/16頭+0.3秒 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟112R 6着/12頭+1.3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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.6% / 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。
4	ティラーノ	原	実8.5	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／前走3着）
前5走 04/12 3中山65R 1着/18頭勝利 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
5	ノーウェアマン	吉田豊	実28.9	B△ A▽勝率5% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/18 1福島39R 9着/9頭+2.6秒 03/22 2中山87R 6着/8頭+1.3秒 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 期待値 +49% ※ 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	レッドアヴィオン	田辺	実16.6	B▽ A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（253日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京36R 10着/16頭+0.6秒 11/01 4東京105R 3着/13頭+0.2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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
7	ウインポーシャ	▲遠藤	実76.5	B▽ A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 04/18 1福島32R 2着/16頭+0.2秒 01/31 1小倉32R 7着/18頭+0.6秒 11/15 3福島35R 7着/16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戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
8	トランスマーレ	横山武	実6.1	B△ A▲勝率16% EV-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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 2着/15頭+0.1秒 02/21 1東京76R 8着/16頭+1.0秒 01/31 1東京16R 3着/16頭+0.6秒 11/09 5東京21R 4着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟75R 7着/17頭+1.3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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 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。
9	コスモグラニット	石橋脩	実159.6	B▽ A▽勝率1% EV+57% 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 03/01 1小倉129R 16着/18頭+0.9秒 01/31 1東京112R 11着/12頭+1.2秒 01/17 1中山67R 11着/12頭+2.0秒 12/27 5中山77R 16着/18頭+1.6秒 06/08 3東京23R 1着/17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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +57% ※ 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	サンヴィクトワール	鮫島駿	実4.6	B○ A○勝率21% EV-2% 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5走 01/18 1中山712R 1着/16頭勝利 12/20 5中山53R 2着/16頭+0.6秒 11/30 5東京86R 3着/12頭+0.3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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.1% / 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。
11	エナジーショット	木幡巧	実244.5	B▽ A▽勝率1% EV+140% 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）
前5走 04/25 1福島512R 13着/16頭+1.5秒 04/11 1福島19R 8着/16頭+0.8秒 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +141% ※ 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	ガーヴィ	川田	実2.0	B◎ A×勝率22% EV-55% 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（77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1中山34R 1着/12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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.0% / 期待値 -56% ※ 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

セットエトワール

騎手大野

14.5倍

AI の勝率13%損益の分かれ目7%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.5倍）を上回り、期待値 +95% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥500（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（10着）

出走馬全12頭

◎A:×12

ガーヴィ

川田

2.0倍

勝率 30%

›

○A:○10

サンヴィクトワール

鮫島駿

4.6倍

勝率 15%

›

▲A:△2

セットエトワール

大野

14.5倍

勝率 13%

›

△A:▲8

トランスマーレ

横山武

6.1倍

勝率 12%

›

△A:△4

ティラーノ

原

8.5倍

勝率 9%

›

△A:▽5

ノーウェアマン

吉田豊

28.9倍

勝率 5%

›

▽A:△6

レッドアヴィオン

田辺

16.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽1

スワローシチー

津村

17.9倍

勝率 5%

›

▽A:▽3

ポッドロルフ

石川

28.7倍

勝率 3%

›

▽A:▽7

ウインポーシャ

▲遠藤

76.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

コスモグラニット

石橋脩

159.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

エナジーショット

木幡巧

244.5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）

単勝 2 セットエトワール実14.5倍期待値 +95% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中10着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 セットエトワール実14.5倍期待値 +95% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中10着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 東京競馬場発走 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	津村	実17.9	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6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 6.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
2	セットエトワール推奨	大野	実14.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 03/29 3中山29R 6着/7頭+1.3秒 02/28 2中山15R 1着/18頭勝利 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
3	ポッドロルフ	石川	実28.7	▽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）
前5走 04/12 3中山67R 6着/15頭+0.5秒 03/14 1中京17R 2着/16頭+0.3秒 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟112R 6着/12頭+1.3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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (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。
4	ティラーノ	原	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／前走3着）
前5走 04/12 3中山65R 1着/18頭勝利 03/21 2中山75R 6着/13頭+1.1秒 01/31 1東京13R 14着/15頭+2.3秒 01/10 1中山32R 5着/16頭+1.1秒 11/24 5東京63R 14着/16頭+2.3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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
5	ノーウェアマン	吉田豊	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/18 1福島39R 9着/9頭+2.6秒 03/22 2中山87R 6着/8頭+1.3秒 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (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。
6	レッドアヴィオン	田辺	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（253日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京36R 10着/16頭+0.6秒 11/01 4東京105R 3着/13頭+0.2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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 253日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ウインポーシャ	▲遠藤	実76.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 04/18 1福島32R 2着/16頭+0.2秒 01/31 1小倉32R 7着/18頭+0.6秒 11/15 3福島35R 7着/16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戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
8	トランスマーレ	横山武	実6.1	▲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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 2着/15頭+0.1秒 02/21 1東京76R 8着/16頭+1.0秒 01/31 1東京16R 3着/16頭+0.6秒 11/09 5東京21R 4着/16頭+0.4秒 08/16 2新潟75R 7着/17頭+1.3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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (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。
9	コスモグラニット	石橋脩	実159.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 03/01 1小倉129R 16着/18頭+0.9秒 01/31 1東京112R 11着/12頭+1.2秒 01/17 1中山67R 11着/12頭+2.0秒 12/27 5中山77R 16着/18頭+1.6秒 06/08 3東京23R 1着/17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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57%（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: 0.6%) ※ 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	サンヴィクトワール	鮫島駿	実4.6	○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5走 01/18 1中山712R 1着/16頭勝利 12/20 5中山53R 2着/16頭+0.6秒 11/30 5東京86R 3着/12頭+0.3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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	エナジーショット	木幡巧	実244.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 04/25 1福島512R 13着/16頭+1.5秒 04/11 1福島19R 8着/16頭+0.8秒 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) +140%（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: 0.4%) ※ 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	ガーヴィ	川田	実2.0	×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（77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山29R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1中山34R 1着/12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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

セットエトワール

騎手大野

14.5倍

AI の勝率8%損益の分かれ目7%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.5倍）を上回り、期待値 +22% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥500（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（10着）

出走馬全12頭

×12

ガーヴィ

川田

2.0倍

勝率 22%

›

○10

サンヴィクトワール

鮫島駿

4.6倍

勝率 21%

›

▲8

トランスマーレ

横山武

6.1倍

勝率 16%

›

△2

セットエトワール

大野

14.5倍

勝率 8%

›

△4

ティラーノ

原

8.5倍

勝率 8%

›

△6

レッドアヴィオン

田辺

16.6倍

勝率 6%

›

▽1

スワローシチー

津村

17.9倍

勝率 6%

›

▽5

ノーウェアマン

吉田豊

28.9倍

勝率 5%

›

▽3

ポッドロルフ

石川

28.7倍

勝率 4%

›

▽7

ウインポーシャ

▲遠藤

76.5倍

対象外勝率 1%

›

▽9

コスモグラニット

石橋脩

159.6倍

対象外勝率 1%

›

▽11

エナジーショット

木幡巧

244.5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）

単勝 2 セットエトワール実14.5倍期待値 +22% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥100 不的中10着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 セットエトワール実14.5倍期待値 +22% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥400 不的中10着

※ オッズは予測時点の値です。

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