東京 12R 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

12R 東京競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンエンブレム	原	実31.9	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（当競馬場8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京48R 1着/9頭勝利 02/15 1東京68R 14着/14頭+2.7秒 11/08 5東京112R 1着/14頭勝利 10/13 4東京59R 3着/18頭+0.2秒 06/01 2東京124R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 119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 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
2	グラニット	大野	実79.1	B▽ A▽勝率2% EV+22% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/12 3中山610R 7着/12頭+0.6秒 08/10 2新潟66R 4着/14頭+0.4秒 07/19 2福島711R 8着/10頭+1.0秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 12/28 5中山912R 12着/16頭+0.6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) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.6% / 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	マイネルフルムーン	松岡	実28.7	B▽ A▽勝率2% EV-47% 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 05/02 1新潟110R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神48R 2着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神59R 4着/9頭+1.3秒 02/15 2京都69R 9着/11頭+1.4秒 10/25 3京都812R 1着/10頭勝利
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) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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。
4	ソルトブリーズ	菅原明	実11.7	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（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/12 3中山68R 1着/10頭勝利 12/14 5中山49R 4着/12頭+0.3秒 11/16 5東京48R 5着/13頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 1着/18頭勝利 07/19 1函館119R 4着/14頭+1.0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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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。
5	ラブリージャブリー	横山典	実5.6	B▲ A▲勝率12% EV-33% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山89R 1着/12頭勝利 10/04 4東京19R 3着/12頭+0.3秒 09/06 4中山110R 2着/7頭+0.1秒 05/18 2東京87R 1着/10頭勝利 01/25 1中山812R 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 16着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 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 10.2% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 -34% ※ 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	ロンギングセリーヌ推奨	吉田豊	実16.5	B△ A▽勝率8% EV+38% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/12 2阪神611R 18着/18頭+3.0秒 03/21 2中山711R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山69R 3着/8頭+0.3秒 12/21 5中山63R 1着/15頭勝利 11/29 5東京75R 2着/13頭+0.0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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 期待値 +39% ※ 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	ビーオンザカバー推奨	横山武	実13.6	B△ A△勝率8% EV+10% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／71日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/25 2東京19R 3着/9頭+0.2秒 03/21 2中山79R 5着/15頭+0.2秒 01/24 1中山89R 3着/9頭+0.3秒 11/30 5東京89R 6着/9頭+0.8秒 11/08 5東京18R 2着/8頭+0.1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) × 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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 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。
8	クリニクラウン	木幡初	実66.9	B▽ A▽勝率2% EV+15% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/28 1中京511R 15着/16頭+1.8秒 02/10 1東京410R 8着/11頭+0.8秒 11/16 5東京410R 2着/11頭+0.1秒 10/26 4東京910R 1着/11頭勝利 08/30 3新潟310R 2着/13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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.8% / 期待値 +15% ※ 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	タイセイプランセス	石橋脩	実5.5	B◎ A○勝率14% EV-25% 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6走で勝率33%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 01/31 1東京112R 12着/12頭+3.3秒 10/11 4東京37R 7着/10頭+1.7秒 09/14 4阪神411R 9着/17頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 11着/18頭+1.2秒 04/27 2東京211R 3着/18頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 期待値 -25% ※ 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	キュクヌス	石川	実22.9	B▽ A×勝率2% EV-56% 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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/03 2東京49R 4着/18頭+0.4秒 03/14 2中山510R 8着/16頭+0.4秒 02/15 1東京69R 10着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1010R 2着/12頭+0.0秒 10/05 3京都29R 7着/9頭+0.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 18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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
11	ナヴォーナ	内田博	実86.0	B▽ A▽勝率2% EV+28% 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 12/07 5阪神210R 3着/18頭+0.3秒 11/23 5東京510R 6着/17頭+0.5秒 11/08 4京都110R 6着/12頭+0.3秒 10/25 4新潟311R 14着/18頭+1.4秒 12/08 4中京410R 1着/16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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.6% / 期待値 +29% ※ 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	ショーマンフリート	木幡巧	実88.8	B▽ A▽勝率1% EV-27% 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25%と適性高／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 11.7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) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 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。
13	キングノジョー推奨	田辺	実14.4	B▽ A▽勝率5% EV-31% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率50%と適性高）
前5走 05/03 2東京49R 6着/18頭+0.6秒 02/08 1小倉611R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1小倉211R 3着/12頭+0.2秒 11/16 5東京48R 1着/13頭勝利 10/12 4東京49R 12着/16頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
14	ベストミーエヴァー	津村	実3.5	B○ A◎勝率21% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8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 02/10 1東京47R 2着/9頭+0.0秒 11/01 4東京1012R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 2着/9頭+0.8秒 05/03 2東京36R 2着/6頭+0.2秒 02/23 1東京86R 3着/15頭+0.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 期待値 -25% ※ 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	ログラール	長岡	実33.3	B▽ A▽勝率2% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 16着/18頭+1.5秒 02/22 1東京810R 4着/14頭+0.4秒 02/01 1東京27R 1着/9頭勝利 11/30 5東京89R 3着/9頭+0.3秒 03/29 2中京59R 13着/13頭+3.3秒
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 10.3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 126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 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 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。
16	カフジエメンタール	鮫島駿	実7.1	B△ A△勝率12% EV-18% 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67%と好調）
前5走 03/28 2阪神111R 3着/7頭+0.6秒 03/08 1阪神69R 1着/6頭勝利 12/20 5阪神52R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5阪神14R 2着/9頭+0.0秒 09/21 4阪神76R 4着/9頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。

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

ビーオンザカバー

騎手横山武

13.6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 ÷ 13.6倍）を上回り、期待値 +30% 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（16着）

ほかの買い目: 6番ロンギングセリーヌ（16.5倍）、13番キングノジョー（14.4倍）

出走馬全16頭

◎A:○9

タイセイプランセス

石橋脩

5.5倍

勝率 16%

›

○A:◎14

ベストミーエヴァー

津村

3.5倍

勝率 13%

›

▲A:▲5

ラブリージャブリー

横山典

5.6倍

勝率 10%

›

△A:△16

カフジエメンタール

鮫島駿

7.1倍

勝率 10%

›

△A:△7

ビーオンザカバー

横山武

13.6倍

勝率 10%

›

△A:▽6

ロンギングセリーヌ

吉田豊

16.5倍

勝率 10%

›

▽A:△4

ソルトブリーズ

菅原明

11.7倍

勝率 8%

›

▽A:▽13

キングノジョー

田辺

14.4倍

勝率 8%

›

▽A:×10

キュクヌス

石川

22.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽3

マイネルフルムーン

松岡

28.7倍

勝率 2%

›

▽A:▽1

ダノンエンブレム

原

31.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽15

ログラール

長岡

33.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

クリニクラウン

木幡初

66.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽12

ショーマンフリート

木幡巧

88.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

グラニット

大野

79.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

ナヴォーナ

内田博

86.0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 6 ロンギングセリーヌ実16.5倍期待値 +58% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥100 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 6 ロンギングセリーヌ実16.5倍期待値 +58% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥200 不的中11着
単勝 7 ビーオンザカバー実13.6倍期待値 +30% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥100 不的中16着
単勝 13 キングノジョー実14.4倍期待値 +21% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥100 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

12R 東京競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンエンブレム	原	実31.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京48R 1着/9頭勝利 02/15 1東京68R 14着/14頭+2.7秒 11/08 5東京112R 1着/14頭勝利 10/13 4東京59R 3着/18頭+0.2秒 06/01 2東京124R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 119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 2.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	グラニット	大野	実79.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 04/12 3中山610R 7着/12頭+0.6秒 08/10 2新潟66R 4着/14頭+0.4秒 07/19 2福島711R 8着/10頭+1.0秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 12/28 5中山912R 12着/16頭+0.6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) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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	マイネルフルムーン	松岡	実28.7	▽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 05/02 1新潟110R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神48R 2着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神59R 4着/9頭+1.3秒 02/15 2京都69R 9着/11頭+1.4秒 10/25 3京都812R 1着/10頭勝利
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) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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	ソルトブリーズ	菅原明	実11.7	△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／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/12 3中山68R 1着/10頭勝利 12/14 5中山49R 4着/12頭+0.3秒 11/16 5東京48R 5着/13頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 1着/18頭勝利 07/19 1函館119R 4着/14頭+1.0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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ラブリージャブリー	横山典	実5.6	▲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／148日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山89R 1着/12頭勝利 10/04 4東京19R 3着/12頭+0.3秒 09/06 4中山110R 2着/7頭+0.1秒 05/18 2東京87R 1着/10頭勝利 01/25 1中山812R 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 16着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 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 11.6% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
6	ロンギングセリーヌ推奨	吉田豊	実16.5	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/12 2阪神611R 18着/18頭+3.0秒 03/21 2中山711R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山69R 3着/8頭+0.3秒 12/21 5中山63R 1着/15頭勝利 11/29 5東京75R 2着/13頭+0.0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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (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。
7	ビーオンザカバー推奨	横山武	実13.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／71日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/25 2東京19R 3着/9頭+0.2秒 03/21 2中山79R 5着/15頭+0.2秒 01/24 1中山89R 3着/9頭+0.3秒 11/30 5東京89R 6着/9頭+0.8秒 11/08 5東京18R 2着/8頭+0.1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) × 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (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。
8	クリニクラウン	木幡初	実66.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 03/28 1中京511R 15着/16頭+1.8秒 02/10 1東京410R 8着/11頭+0.8秒 11/16 5東京410R 2着/11頭+0.1秒 10/26 4東京910R 1着/11頭勝利 08/30 3新潟310R 2着/13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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	タイセイプランセス	石橋脩	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%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 01/31 1東京112R 12着/12頭+3.3秒 10/11 4東京37R 7着/10頭+1.7秒 09/14 4阪神411R 9着/17頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 11着/18頭+1.2秒 04/27 2東京211R 3着/18頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	キュクヌス	石川	実22.9	×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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/03 2東京49R 4着/18頭+0.4秒 03/14 2中山510R 8着/16頭+0.4秒 02/15 1東京69R 10着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1010R 2着/12頭+0.0秒 10/05 3京都29R 7着/9頭+0.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 18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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ナヴォーナ	内田博	実86.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 12/07 5阪神210R 3着/18頭+0.3秒 11/23 5東京510R 6着/17頭+0.5秒 11/08 4京都110R 6着/12頭+0.3秒 10/25 4新潟311R 14着/18頭+1.4秒 12/08 4中京410R 1着/16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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
12	ショーマンフリート	木幡巧	実88.8	▽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25%と適性高／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 11.7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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
13	キングノジョー推奨	田辺	実14.4	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率50%と適性高）
前5走 05/03 2東京49R 6着/18頭+0.6秒 02/08 1小倉611R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1小倉211R 3着/12頭+0.2秒 11/16 5東京48R 1着/13頭勝利 10/12 4東京49R 12着/16頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 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 5.0% (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。
14	ベストミーエヴァー	津村	実3.5	◎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 02/10 1東京47R 2着/9頭+0.0秒 11/01 4東京1012R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 2着/9頭+0.8秒 05/03 2東京36R 2着/6頭+0.2秒 02/23 1東京86R 3着/15頭+0.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (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。
15	ログラール	長岡	実33.3	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 16着/18頭+1.5秒 02/22 1東京810R 4着/14頭+0.4秒 02/01 1東京27R 1着/9頭勝利 11/30 5東京89R 3着/9頭+0.3秒 03/29 2中京59R 13着/13頭+3.3秒
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 10.3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 126日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	カフジエメンタール	鮫島駿	実7.1	△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67%と好調）
前5走 03/28 2阪神111R 3着/7頭+0.6秒 03/08 1阪神69R 1着/6頭勝利 12/20 5阪神52R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5阪神14R 2着/9頭+0.0秒 09/21 4阪神76R 4着/9頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。

買うAI の推奨B

ビーオンザカバー

騎手横山武

13.6倍

AI の勝率8%損益の分かれ目7%

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 13.6倍では期待値 +11% 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（16着）

ほかの買い目: 6番ロンギングセリーヌ（16.5倍）、13番キングノジョー（14.4倍）

出走馬全16頭

◎14

ベストミーエヴァー

津村

3.5倍

勝率 21%

›

○9

タイセイプランセス

石橋脩

5.5倍

勝率 14%

›

▲5

ラブリージャブリー

横山典

5.6倍

勝率 12%

›

△16

カフジエメンタール

鮫島駿

7.1倍

勝率 12%

›

△4

ソルトブリーズ

菅原明

11.7倍

勝率 8%

›

△7

ビーオンザカバー

横山武

13.6倍

勝率 8%

›

▽6

ロンギングセリーヌ

吉田豊

16.5倍

勝率 8%

›

▽13

キングノジョー

田辺

14.4倍

勝率 5%

›

×10

キュクヌス

石川

22.9倍

勝率 2%

›

▽1

ダノンエンブレム

原

31.9倍

対象外勝率 2%

›

▽3

マイネルフルムーン

松岡

28.7倍

勝率 2%

›

▽15

ログラール

長岡

33.3倍

対象外勝率 2%

›

▽8

クリニクラウン

木幡初

66.9倍

対象外勝率 2%

›

▽2

グラニット

大野

79.1倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ナヴォーナ

内田博

86.0倍

対象外勝率 2%

›

▽12

ショーマンフリート

木幡巧

88.8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。

▶ 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 6 ロンギングセリーヌ実16.5倍期待値 +35% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 6 ロンギングセリーヌ実16.5倍期待値 +35% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥200 不的中11着
単勝 7 ビーオンザカバー実13.6倍期待値 +12% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100 不的中16着
単勝 13 キングノジョー実14.4倍期待値 -28% 推奨 20.0〜30.0倍 ¥100 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

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