東京 8R 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

8R 東京競馬場発走 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘイルメリーラン	松岡	実98.2	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12.7着と低調）
前5走 01/24 1小倉19R 11着/12頭+1.7秒 11/03 門別12R 14着/14頭+3.2秒 10/13 佐賀6R 6着/11頭+1.8秒 09/14 佐賀1R 5着/10頭+1.1秒 08/13 門別6R 1着/7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (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 14位 / 勝率 0.6% / 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。
2	スタームーンナイト	横山武	実2.4	B◎ A◎勝率28% EV-33% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/22 1中京42R 1着/16頭勝利 10/19 4東京71R 6着/13頭+1.2秒 09/28 4中山94R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.0% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.7% / 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。
3	レピュニット	木幡巧	実33.9	B× A▽勝率2% EV-40% 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 05/03 2東京42R 1着/16頭勝利 03/14 2中山55R 7着/16頭+0.8秒 02/22 1東京81R 4着/16頭+1.0秒 02/10 1東京41R 3着/15頭+0.4秒 12/21 5中山62R 7着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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 -40% ※ 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	スローモーション	長岡	実198.2	B▽ A▽勝率1% EV+174% 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／190日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 11着/15頭+1.2秒 03/07 2中山37R 11着/15頭+1.8秒 01/12 1中山55R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11着 (大敗) △ ローテーション 190日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 +174% ※ 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	ベアアッコチャン	大野	実12.3	B△ A△勝率8% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/11 3中山57R 8着/16頭+1.7秒 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
6	ゴディアンフィンチ	横山典	実11.5	B△ A△勝率7% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/03 2東京46R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都13R 1着/13頭勝利 01/18 1京都73R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神73R 4着/16頭+0.5秒 10/13 4東京52R 3着/13頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
7	トワイライトビュー	原	実41.9	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 4着/12頭+0.5秒 04/18 3中山72R 5着/11頭+0.6秒 11/15 3福島31R 5着/15頭+1.2秒 10/25 3京都81R 5着/14頭+0.2秒 08/17 3中京82R 5着/16頭+1.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
8	パータリプトラ	鮫島駿	実15.4	B▽ A▽勝率6% EV-11% 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9.3着と低調）
前5走 05/03 2東京46R 14着/16頭+1.8秒 02/07 2京都36R 12着/12頭+2.5秒 01/11 1京都45R 3着/10頭+0.3秒 12/27 5中山73R 1着/16頭勝利 12/14 5中京42R 2着/13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戦の調子平均 9.3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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。
9	ヘインズポイント	石川	実11.2	B▽ A△勝率7% EV-19% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 2着/16頭+1.1秒 11/29 5東京76R 8着/16頭+1.1秒 11/02 4東京117R 4着/15頭+0.5秒 08/10 2新潟610R 13着/15頭+1.9秒 07/12 2福島512R 2着/15頭+0.3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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
10	ラッキーヤース	津村	実40.6	B× A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（120日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 10着/15頭+2.2秒 04/12 1福島212R 4着/15頭+0.4秒 02/01 1東京24R 7着/16頭+1.4秒 11/15 5東京37R 7着/16頭+0.9秒 10/04 4東京16R 6着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
11	ケルピー	吉田豊	実104.1	B× A▽勝率1% EV0% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 高知11R 2着/10頭+0.1秒 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9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) -70% (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 0.6% / 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。
12	ムテキシャチョウ	川田	実4.7	B○ A○勝率18% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 2着/11頭+0.3秒 02/22 1阪神26R 10着/11頭+2.1秒 02/07 2京都36R 9着/12頭+1.2秒 11/09 4京都21R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟22R 3着/15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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 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。
13	アドフランマム	石橋脩	実106.0	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（直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 04/19 1福島44R 9着/15頭+3.1秒 03/22 1阪神103R 5着/13頭+0.6秒 03/01 1阪神42R 5着/16頭+0.7秒 02/10 2京都41R 3着/16頭+0.5秒 01/24 1京都82R 3着/14頭+0.4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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 +32% ※ 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	ガラク	菅原明	実7.3	B▲ A▲勝率12% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 5着/15頭+0.4秒 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3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 8.0着 (不振) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。
15	シュペルリング	田辺	実13.9	B△ A▽勝率7% EV+0% 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25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 13着/15頭+1.5秒 02/14 1東京57R 4着/16頭+0.1秒 11/08 5東京111R 10着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 1着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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	カスターニエ	▲遠藤	実95.4	B× A▽勝率1% EV-15% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山51R 10着/16頭+3.8秒 03/29 3中山23R 7着/15頭+2.6秒 03/08 2中山43R 7着/14頭+3.2秒 02/01 1東京23R 9着/16頭+2.3秒 12/27 5中山73R 16着/16頭+11.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (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 13位 / 勝率 0.6% / 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。

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

スタームーンナイト

騎手横山武

2.4倍

AI の勝率35%損益の分かれ目42%

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:◎2

スタームーンナイト

横山武

2.4倍

勝率 35%

›

○A:○12

ムテキシャチョウ

川田

4.7倍

勝率 20%

›

▲A:▲14

ガラク

菅原明

7.3倍

勝率 9%

›

△A:△5

ベアアッコチャン

大野

12.3倍

勝率 7%

›

△A:▽15

シュペルリング

田辺

13.9倍

勝率 7%

›

△A:△6

ゴディアンフィンチ

横山典

11.5倍

勝率 6%

›

▽A:△9

ヘインズポイント

石川

11.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽8

パータリプトラ

鮫島駿

15.4倍

勝率 6%

›

×A:▽3

レピュニット

木幡巧

33.9倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽10

ラッキーヤース

津村

40.6倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽7

トワイライトビュー

原

41.9倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽13

アドフランマム

石橋脩

106.0倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽1

ヘイルメリーラン

松岡

98.2倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽11

ケルピー

吉田豊

104.1倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽16

カスターニエ

▲遠藤

95.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽4

スローモーション

長岡

198.2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

8R 東京競馬場発走 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘイルメリーラン	松岡	実98.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 01/24 1小倉19R 11着/12頭+1.7秒 11/03 門別12R 14着/14頭+3.2秒 10/13 佐賀6R 6着/11頭+1.8秒 09/14 佐賀1R 5着/10頭+1.1秒 08/13 門別6R 1着/7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
2	スタームーンナイト	横山武	実2.4	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/22 1中京42R 1着/16頭勝利 10/19 4東京71R 6着/13頭+1.2秒 09/28 4中山94R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119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 27.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
3	レピュニット	木幡巧	実33.9	▽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 05/03 2東京42R 1着/16頭勝利 03/14 2中山55R 7着/16頭+0.8秒 02/22 1東京81R 4着/16頭+1.0秒 02/10 1東京41R 3着/15頭+0.4秒 12/21 5中山62R 7着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -40% (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。
4	スローモーション	長岡	実198.2	▽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／190日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 11着/15頭+1.2秒 03/07 2中山37R 11着/15頭+1.8秒 01/12 1中山55R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11着 (大敗) △ ローテーション 190日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +174%（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: 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。
5	ベアアッコチャン	大野	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/11 3中山57R 8着/16頭+1.7秒 03/29 3中山26R 5着/13頭+0.5秒 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
6	ゴディアンフィンチ	横山典	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/03 2東京46R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都13R 1着/13頭勝利 01/18 1京都73R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神73R 4着/16頭+0.5秒 10/13 4東京52R 3着/13頭+0.6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 7.7着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
7	トワイライトビュー	原	実41.9	▽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／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京43R 4着/12頭+0.5秒 04/18 3中山72R 5着/11頭+0.6秒 11/15 3福島31R 5着/15頭+1.2秒 10/25 3京都81R 5着/14頭+0.2秒 08/17 3中京82R 5着/16頭+1.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け × 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 1.4% (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。
8	パータリプトラ	鮫島駿	実15.4	▽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9.3着と低調）
前5走 05/03 2東京46R 14着/16頭+1.8秒 02/07 2京都36R 12着/12頭+2.5秒 01/11 1京都45R 3着/10頭+0.3秒 12/27 5中山73R 1着/16頭勝利 12/14 5中京42R 2着/13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戦の調子平均 9.3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
9	ヘインズポイント	石川	実11.2	△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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 2着/16頭+1.1秒 11/29 5東京76R 8着/16頭+1.1秒 11/02 4東京117R 4着/15頭+0.5秒 08/10 2新潟610R 13着/15頭+1.9秒 07/12 2福島512R 2着/15頭+0.3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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140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 7.2% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	ラッキーヤース	津村	実40.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（120日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島58R 10着/15頭+2.2秒 04/12 1福島212R 4着/15頭+0.4秒 02/01 1東京24R 7着/16頭+1.4秒 11/15 5東京37R 7着/16頭+0.9秒 10/04 4東京16R 6着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 120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 1.6% (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。
11	ケルピー	吉田豊	実104.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 高知11R 2着/10頭+0.1秒 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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	ムテキシャチョウ	川田	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 2着/11頭+0.3秒 02/22 1阪神26R 10着/11頭+2.1秒 02/07 2京都36R 9着/12頭+1.2秒 11/09 4京都21R 1着/16頭勝利 10/19 4新潟22R 3着/15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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 140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 18.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
13	アドフランマム	石橋脩	実106.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 04/19 1福島44R 9着/15頭+3.1秒 03/22 1阪神103R 5着/13頭+0.6秒 03/01 1阪神42R 5着/16頭+0.7秒 02/10 2京都41R 3着/16頭+0.5秒 01/24 1京都82R 3着/14頭+0.4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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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 0.6% (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。
14	ガラク	菅原明	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 5着/15頭+0.4秒 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3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 8.0着 (不振) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
15	シュペルリング	田辺	実13.9	▽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25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 13着/15頭+1.5秒 02/14 1東京57R 4着/16頭+0.1秒 11/08 5東京111R 10着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 1着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
16	カスターニエ	▲遠藤	実95.4	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山51R 10着/16頭+3.8秒 03/29 3中山23R 7着/15頭+2.6秒 03/08 2中山43R 7着/14頭+3.2秒 02/01 1東京23R 9着/16頭+2.3秒 12/27 5中山73R 16着/16頭+11.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。

見送りAI の 1 位の馬

スタームーンナイト

騎手横山武

2.4倍

AI の勝率28%損益の分かれ目42%

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

◎2

スタームーンナイト

横山武

2.4倍

勝率 28%

›

○12

ムテキシャチョウ

川田

4.7倍

勝率 18%

›

▲14

ガラク

菅原明

7.3倍

勝率 12%

›

△5

ベアアッコチャン

大野

12.3倍

勝率 8%

›

△9

ヘインズポイント

石川

11.2倍

勝率 7%

›

△6

ゴディアンフィンチ

横山典

11.5倍

勝率 7%

›

▽15

シュペルリング

田辺

13.9倍

勝率 7%

›

▽8

パータリプトラ

鮫島駿

15.4倍

勝率 6%

›

▽3

レピュニット

木幡巧

33.9倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ラッキーヤース

津村

40.6倍

対象外勝率 2%

›

▽7

トワイライトビュー

原

41.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

スローモーション

長岡

198.2倍

対象外勝率 1%

›

▽16

カスターニエ

▲遠藤

95.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ヘイルメリーラン

松岡

98.2倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ケルピー

吉田豊

104.1倍

対象外勝率 1%

›

▽13

アドフランマム

石橋脩

106.0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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