東京 4R 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

4R 東京競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トロピカルヒーロー	▲小林凌	実222.9	B▽ A▽勝率1% EV+105% 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12.0着と低調）
前5走 04/26 2東京212R 15着/16頭+3.5秒 04/18 3中山712R 13着/13頭+1.7秒 03/29 2阪神212R 16着/16頭+3.3秒 02/15 1東京68R 13着/14頭+2.1秒 01/31 2京都19R 11着/13頭+1.6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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100%（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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +106% ※ 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	ノーブルクライ	五十嵐	実6.0	B△ A△勝率15% EV-12% 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8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/02 1新潟11R 2着/14頭+0.1秒 03/08 2中山44R 9着/14頭+2.9秒 01/24 1小倉15R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 05/03 2東京38R 5着/7頭+0.4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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.6% / 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。
3	ハーバーライト	難波	実5.8	B◎ A▲勝率19% EV+9% 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（前走3着／148日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1小倉94R 2着/12頭+0.4秒 01/11 1京都44R 9着/14頭+3.8秒 11/08 5東京110R 9着/11頭+2.1秒 10/11 3京都311R 11着/16頭+1.6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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148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 19.9% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.8% / 期待値 +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	フェスティヴビーム	草野	実9.8	B△ A△勝率10% EV-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7走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 11/24 3福島64R 7着/14頭+0.9秒 10/05 4東京24R 6着/14頭+1.9秒 09/07 4中山21R 2着/13頭+0.6秒 07/20 2福島81R 6着/14頭+1.5秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 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。
5	アウルムレガリア	大江圭	実176.1	B▽ A▽勝率1% EV+62% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/05 3中山44R 8着/13頭+4.3秒 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9秒 03/08 2中山35R 10着/15頭+2.3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 7.7着 (不振) ○ 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) +43%（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: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 +62% ※ 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	グランナヴィール	伴	実2.8	B○ A◎勝率20% EV-43% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 04/12 3中山64R 2着/14頭+0.6秒 04/05 3中山44R 2着/13頭+0.3秒 03/08 2中山44R 13着/14頭+4.1秒 01/25 1小倉24R 8着/12頭+4.4秒 06/29 2小倉21R 8着/12頭+4.5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.3% / 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。
7	キャプテンシー	中村	実2.9	B▲ A○勝率20% EV-41% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／前走3着）
前5走 04/05 2阪神410R 16着/18頭+1.5秒 01/25 1京都910R 8着/18頭+0.2秒 12/28 5阪神812R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京411R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 13着/13頭+2.6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 10.3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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -41% ※ 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	ソリダリティ	小牧加	実24.5	B▽ A▽勝率4% EV+7% 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9.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神610R 6着/15頭+0.4秒 01/24 1中山811R 9着/18頭+0.4秒 11/30 5東京811R 12着/15頭+1.4秒 09/14 4中山410R 6着/14頭+0.4秒 08/02 1札幌311R 7着/16頭+0.3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 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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。
9	ヨシノヤッタルデー	黒岩	実120.9	B▽ A▽勝率2% EV+169% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/11 2阪神512R 11着/16頭+0.9秒 02/10 2京都412R 13着/15頭+1.6秒 12/14 5阪神48R 10着/11頭+1.3秒 11/15 4京都39R 11着/15頭+1.1秒 08/30 4中京39R 9着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +170% ※ 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	ヘイマー	江田勇	実234.7	B▽ A▽勝率1% EV+116% 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走平均8.0着と低調）
前5走 04/19 3中山85R 6着/10頭+1.4秒 03/28 3中山16R 6着/11頭+1.4秒 03/01 2中山27R 9着/12頭+1.8秒 02/15 2京都66R 8着/18頭+1.4秒 01/18 1中山71R 8着/16頭+1.3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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91%（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 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +116% ※ 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	ドリームクルーズ推奨	上野	実14.8	B△ A△勝率7% EV+2% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ14.8倍で期待値+105%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟110R 15着/15頭+1.2秒 10/26 4東京910R 9着/11頭+0.9秒 10/04 4東京19R 8着/12頭+1.0秒 07/26 2新潟111R 1着/14頭勝利 06/21 3東京58R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 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。

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

ドリームクルーズ

騎手上野

14.8倍

AI の勝率14%損益の分かれ目7%

AI の勝率 14% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.8倍）を上回り、期待値 +106% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥600（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（8着）

出走馬全11頭

◎A:▲3

ハーバーライト

難波

5.8倍

勝率 20%

›

○A:◎6

グランナヴィール

伴

2.8倍

勝率 19%

›

▲A:○7

キャプテンシー

中村

2.9倍

勝率 17%

›

△A:△11

ドリームクルーズ

上野

14.8倍

勝率 14%

›

△A:△2

ノーブルクライ

五十嵐

6.0倍

勝率 12%

›

△A:△4

フェスティヴビーム

草野

9.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

ソリダリティ

小牧加

24.5倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

ヨシノヤッタルデー

黒岩

120.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

トロピカルヒーロー

▲小林凌

222.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

アウルムレガリア

大江圭

176.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

ヘイマー

江田勇

234.7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 11 ドリームクルーズ実14.8倍期待値 +106% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 11 ドリームクルーズ実14.8倍期待値 +106% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

4R 東京競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トロピカルヒーロー	▲小林凌	実222.9	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 04/26 2東京212R 15着/16頭+3.5秒 04/18 3中山712R 13着/13頭+1.7秒 03/29 2阪神212R 16着/16頭+3.3秒 02/15 1東京68R 13着/14頭+2.1秒 01/31 2京都19R 11着/13頭+1.6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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105%（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: 0.4%) ※ 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。
2	ノーブルクライ	五十嵐	実6.0	△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8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/02 1新潟11R 2着/14頭+0.1秒 03/08 2中山44R 9着/14頭+2.9秒 01/24 1小倉15R 6着/11頭+2.3秒 06/01 2東京128R 11着/16頭+1.1秒 05/03 2東京38R 5着/7頭+0.4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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ハーバーライト	難波	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／148日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1小倉94R 2着/12頭+0.4秒 01/11 1京都44R 9着/14頭+3.8秒 11/08 5東京110R 9着/11頭+2.1秒 10/11 3京都311R 11着/16頭+1.6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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	フェスティヴビーム	草野	実9.8	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 11/24 3福島64R 7着/14頭+0.9秒 10/05 4東京24R 6着/14頭+1.9秒 09/07 4中山21R 2着/13頭+0.6秒 07/20 2福島81R 6着/14頭+1.5秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
5	アウルムレガリア	大江圭	実176.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/05 3中山44R 8着/13頭+4.3秒 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9秒 03/08 2中山35R 10着/15頭+2.3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 7.7着 (不振) ○ 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) +62%（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%) ※ 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	グランナヴィール	伴	実2.8	◎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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 04/12 3中山64R 2着/14頭+0.6秒 04/05 3中山44R 2着/13頭+0.3秒 03/08 2中山44R 13着/14頭+4.1秒 01/25 1小倉24R 8着/12頭+4.4秒 06/29 2小倉21R 8着/12頭+4.5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	キャプテンシー	中村	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／前走3着）
前5走 04/05 2阪神410R 16着/18頭+1.5秒 01/25 1京都910R 8着/18頭+0.2秒 12/28 5阪神812R 9着/10頭+0.6秒 12/14 5中京411R 3着/10頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 13着/13頭+2.6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 10.3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 21日の間隔 (理想的) × 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 20.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
8	ソリダリティ	小牧加	実24.5	▽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／直近3走平均9.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神610R 6着/15頭+0.4秒 01/24 1中山811R 9着/18頭+0.4秒 11/30 5東京811R 12着/15頭+1.4秒 09/14 4中山410R 6着/14頭+0.4秒 08/02 1札幌311R 7着/16頭+0.3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 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
9	ヨシノヤッタルデー	黒岩	実120.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/11 2阪神512R 11着/16頭+0.9秒 02/10 2京都412R 13着/15頭+1.6秒 12/14 5阪神48R 10着/11頭+1.3秒 11/15 4京都39R 11着/15頭+1.1秒 08/30 4中京39R 9着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (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	ヘイマー	江田勇	実234.7	▽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走平均8.0着と低調）
前5走 04/19 3中山85R 6着/10頭+1.4秒 03/28 3中山16R 6着/11頭+1.4秒 03/01 2中山27R 9着/12頭+1.8秒 02/15 2京都66R 8着/18頭+1.4秒 01/18 1中山71R 8着/16頭+1.3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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116%（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: 0.4%) ※ 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	ドリームクルーズ推奨	上野	実14.8	△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 1新潟110R 15着/15頭+1.2秒 10/26 4東京910R 9着/11頭+0.9秒 10/04 4東京19R 8着/12頭+1.0秒 07/26 2新潟111R 1着/14頭勝利 06/21 3東京58R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

ドリームクルーズ

騎手上野

14.8倍

AI の勝率7%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 14.8倍では期待値 +3% です。

賭け金の目安 ¥600（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（8着）

出走馬全11頭

◎6

グランナヴィール

伴

2.8倍

勝率 20%

›

○7

キャプテンシー

中村

2.9倍

勝率 20%

›

▲3

ハーバーライト

難波

5.8倍

勝率 19%

›

△2

ノーブルクライ

五十嵐

6.0倍

勝率 15%

›

△4

フェスティヴビーム

草野

9.8倍

勝率 10%

›

△11

ドリームクルーズ

上野

14.8倍

勝率 7%

›

▽8

ソリダリティ

小牧加

24.5倍

勝率 4%

›

▽9

ヨシノヤッタルデー

黒岩

120.9倍

対象外勝率 2%

›

▽5

アウルムレガリア

大江圭

176.1倍

対象外勝率 1%

›

▽1

トロピカルヒーロー

▲小林凌

222.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ヘイマー

江田勇

234.7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 11 ドリームクルーズ実14.8倍期待値 +3% 推奨 14.4〜30.0倍 ¥200 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 11 ドリームクルーズ実14.8倍期待値 +3% 推奨 14.4〜30.0倍 ¥400 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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