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 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロアゼル	石橋脩	実13.7	B▽ A▽勝率7% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 4着/16頭+0.3秒 01/18 1中山710R 2着/16頭+0.3秒 12/14 5中山411R 3着/16頭+1.1秒 11/02 4東京1110R 1着/12頭勝利 08/14 門別11R 3着/8頭+0.7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 5.0着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 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。
2	メリディアンスター	鮫島駿	実3.5	B○ A◎勝率16% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/25 4東京87R 1着/16頭勝利 08/23 2札幌17R 5着/14頭+0.8秒 07/27 1札幌29R 4着/8頭+0.7秒 08/17 2札幌35R 1着/8頭勝利 ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141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 16.5% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.8% / 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。
3	バトゥーキ	秋山稔	実20.9	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（204日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 4着/16頭+0.3秒 02/22 1阪神211R 3着/12頭+0.5秒 02/15 1東京610R 5着/16頭+0.6秒 12/28 5阪神811R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 8着/16頭+0.6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 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 204日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.1% / 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。
4	ベルジュロネット	荻野極	実4.2	B◎ A○勝率16% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16頭+0.5秒 05/10 2東京510R 4着/11頭+0.7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 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 91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 21.0% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 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。
5	ノーブルロジャー	菅原明	実16.6	B▽ A▽勝率7% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3着/16頭+0.3秒 10/26 4東京911R 4着/16頭+0.1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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 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。
6	タイセイブレイズ	松岡	実101.3	B▽ A▽勝率1% EV-16% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 11/23 5東京511R 5着/16頭+0.6秒 10/26 4東京911R 3着/16頭+0.1秒 09/06 4阪神111R 5着/14頭+0.9秒 07/20 2福島811R 10着/13頭+1.0秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
7	ヨリノレジェンド	Ｍデムーロ	実11.8	B△ A△勝率9% EV+1% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/18 2阪神79R 2着/14頭+0.1秒 03/22 1阪神1012R 4着/12頭+1.0秒 02/28 1阪神37R 1着/16頭勝利 01/11 1京都46R 4着/14頭+0.6秒 12/21 5中京63R 3着/16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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
8	ジャスパーゴールド	佐々木	実94.0	B▽ A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 6着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 9着/16頭+1.7秒 11/23 5東京511R 16着/16頭+2.0秒 09/14 4中山411R 7着/16頭+1.1秒 07/19 1函館1111R 13着/14頭+2.0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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 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。
9	フェルヴェンテ	三浦	実20.7	B▽ A▽勝率5% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 03/14 1阪神711R 8着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 4着/16頭+0.4秒 11/23 4京都610R 1着/16頭勝利 09/20 4阪神611R 8着/13頭+0.7秒 08/23 4中京111R 2着/16頭+0.1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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
10	アッチャゴーラ	小崎	実18.1	B△ A△勝率8% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京210R 7着/15頭+0.9秒 02/15 1東京610R 8着/16頭+0.7秒 12/21 5中京611R 3着/16頭+0.3秒 10/04 4東京111R 15着/16頭+2.2秒 08/03 3中京46R 1着/16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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 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。
11	リラエンブレム推奨	高杉	実14.4	B△ A△勝率8% EV+14% 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 03/08 1阪神611R 5着/13頭+0.6秒 06/01 2東京1211R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神111R 7着/9頭+0.8秒 01/13 1中京511R 1着/15頭勝利 10/27 5京都85R 1着/10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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 +14% ※ 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	ニシキギミッチー	横山典	実26.7	B▽ A▽勝率5% EV+35% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都311R 2着/16頭+0.1秒 11/30 4京都811R 4着/16頭+0.8秒 10/04 4東京111R 10着/16頭+1.6秒 05/18 2京都811R 4着/16頭+0.2秒 02/22 1京都710R 1着/16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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +36% ※ 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	リュウノフライト	古川吉	実23.1	B× A×勝率2% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.1% / 期待値 -52% ※ 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	アドバンスファラオ	吉田豊	実57.3	B▽ A▽勝率2% EV-5% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 10着/16頭+0.7秒 11/30 4京都811R 13着/16頭+3.0秒 10/26 4東京911R 12着/16頭+0.8秒 08/11 盛岡11R 3着/14頭+0.3秒 07/27 3中京27R 16着/16頭+3.2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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.7% / 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。
15	スリーピース	木幡巧	実107.8	B× A▽勝率1% EV-12% 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8.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 7着/15頭+1.1秒 04/19 3中山810R 10着/15頭+1.0秒 04/11 3中山510R 1着/13頭勝利 03/07 1阪神510R 9着/15頭+0.7秒 02/14 1東京510R 12着/16頭+2.1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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (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 0.8% / 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。
16	ワイワイレジェンド	横山武	実5.9	B▲ A▲勝率12% EV-27% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神811R 12着/16頭+1.6秒 12/21 5中京611R 16着/16頭+3.3秒 11/23 5東京511R 2着/16頭+0.3秒 10/12 4東京410R 1着/16頭勝利 08/23 4中京111R 3着/16頭+0.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。

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

リラエンブレム

騎手高杉

14.4倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.4倍）を上回り、期待値 +24% 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（13着）

出走馬全16頭

◎A:○4

ベルジュロネット

荻野極

4.2倍

勝率 21%

›

○A:◎2

メリディアンスター

鮫島駿

3.5倍

勝率 17%

›

▲A:▲16

ワイワイレジェンド

横山武

5.9倍

勝率 9%

›

△A:△11

リラエンブレム

高杉

14.4倍

勝率 9%

›

△A:△7

ヨリノレジェンド

Ｍデムーロ

11.8倍

勝率 8%

›

△A:△10

アッチャゴーラ

小崎

18.1倍

勝率 8%

›

▽A:▽1

エコロアゼル

石橋脩

13.7倍

勝率 7%

›

▽A:▽5

ノーブルロジャー

菅原明

16.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

フェルヴェンテ

三浦

20.7倍

勝率 5%

›

▽A:▽12

ニシキギミッチー

横山典

26.7倍

勝率 4%

›

▽A:×3

バトゥーキ

秋山稔

20.9倍

勝率 4%

›

×A:×13

リュウノフライト

古川吉

23.1倍

勝率 2%

›

▽A:▽14

アドバンスファラオ

吉田豊

57.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ジャスパーゴールド

佐々木

94.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

タイセイブレイズ

松岡

101.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽15

スリーピース

木幡巧

107.8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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 11 リラエンブレム実14.4倍期待値 +24% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100 不的中13着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 東京競馬場発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロアゼル	石橋脩	実13.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 4着/16頭+0.3秒 01/18 1中山710R 2着/16頭+0.3秒 12/14 5中山411R 3着/16頭+1.1秒 11/02 4東京1110R 1着/12頭勝利 08/14 門別11R 3着/8頭+0.7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 5.0着 △ ローテーション 98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 6.9% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	メリディアンスター	鮫島駿	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3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/25 4東京87R 1着/16頭勝利 08/23 2札幌17R 5着/14頭+0.8秒 07/27 1札幌29R 4着/8頭+0.7秒 08/17 2札幌35R 1着/8頭勝利 ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141日休養明け × 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 15.8% (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。
3	バトゥーキ	秋山稔	実20.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（204日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 4着/16頭+0.3秒 02/22 1阪神211R 3着/12頭+0.5秒 02/15 1東京610R 5着/16頭+0.6秒 12/28 5阪神811R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 8着/16頭+0.6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 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 204日休養明け × 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 2.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
4	ベルジュロネット	荻野極	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 3着/16頭+0.2秒 02/21 1阪神110R 1着/16頭勝利 12/27 5阪神78R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 4着/16頭+0.5秒 05/10 2東京510R 4着/11頭+0.7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 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 91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 15.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ノーブルロジャー	菅原明	実16.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3着/16頭+0.3秒 10/26 4東京911R 4着/16頭+0.1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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (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。
6	タイセイブレイズ	松岡	実101.3	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 11/23 5東京511R 5着/16頭+0.6秒 10/26 4東京911R 3着/16頭+0.1秒 09/06 4阪神111R 5着/14頭+0.9秒 07/20 2福島811R 10着/13頭+1.0秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	ヨリノレジェンド	Ｍデムーロ	実11.8	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/18 2阪神79R 2着/14頭+0.1秒 03/22 1阪神1012R 4着/12頭+1.0秒 02/28 1阪神37R 1着/16頭勝利 01/11 1京都46R 4着/14頭+0.6秒 12/21 5中京63R 3着/16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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (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。
8	ジャスパーゴールド	佐々木	実94.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山811R 6着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 9着/16頭+1.7秒 11/23 5東京511R 16着/16頭+2.0秒 09/14 4中山411R 7着/16頭+1.1秒 07/19 1函館1111R 13着/14頭+2.0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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 98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 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。
9	フェルヴェンテ	三浦	実20.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 03/14 1阪神711R 8着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 4着/16頭+0.4秒 11/23 4京都610R 1着/16頭勝利 09/20 4阪神611R 8着/13頭+0.7秒 08/23 4中京111R 2着/16頭+0.1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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	アッチャゴーラ	小崎	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京210R 7着/15頭+0.9秒 02/15 1東京610R 8着/16頭+0.7秒 12/21 5中京611R 3着/16頭+0.3秒 10/04 4東京111R 15着/16頭+2.2秒 08/03 3中京46R 1着/16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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	リラエンブレム推奨	高杉	実14.4	△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 03/08 1阪神611R 5着/13頭+0.6秒 06/01 2東京1211R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神111R 7着/9頭+0.8秒 01/13 1中京511R 1着/15頭勝利 10/27 5京都85R 1着/10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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (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。
12	ニシキギミッチー	横山典	実26.7	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都311R 2着/16頭+0.1秒 11/30 4京都811R 4着/16頭+0.8秒 10/04 4東京111R 10着/16頭+1.6秒 05/18 2京都811R 4着/16頭+0.2秒 02/22 1京都710R 1着/16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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	リュウノフライト	古川吉	実23.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) × 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 2.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
14	アドバンスファラオ	吉田豊	実57.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神310R 10着/16頭+0.7秒 11/30 4京都811R 13着/16頭+3.0秒 10/26 4東京911R 12着/16頭+0.8秒 08/11 盛岡11R 3着/14頭+0.3秒 07/27 3中京27R 16着/16頭+3.2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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	スリーピース	木幡巧	実107.8	▽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8.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 7着/15頭+1.1秒 04/19 3中山810R 10着/15頭+1.0秒 04/11 3中山510R 1着/13頭勝利 03/07 1阪神510R 9着/15頭+0.7秒 02/14 1東京510R 12着/16頭+2.1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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
16	ワイワイレジェンド	横山武	実5.9	▲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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神811R 12着/16頭+1.6秒 12/21 5中京611R 16着/16頭+3.3秒 11/23 5東京511R 2着/16頭+0.3秒 10/12 4東京410R 1着/16頭勝利 08/23 4中京111R 3着/16頭+0.2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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。

買うAI の推奨B

リラエンブレム

騎手高杉

14.4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 14.4倍では期待値 +14% 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（13着）

出走馬全16頭

◎2

メリディアンスター

鮫島駿

3.5倍

勝率 16%

›

○4

ベルジュロネット

荻野極

4.2倍

勝率 16%

›

▲16

ワイワイレジェンド

横山武

5.9倍

勝率 12%

›

△7

ヨリノレジェンド

Ｍデムーロ

11.8倍

勝率 9%

›

△11

リラエンブレム

高杉

14.4倍

勝率 8%

›

△10

アッチャゴーラ

小崎

18.1倍

勝率 8%

›

▽1

エコロアゼル

石橋脩

13.7倍

勝率 7%

›

▽5

ノーブルロジャー

菅原明

16.6倍

勝率 7%

›

▽9

フェルヴェンテ

三浦

20.7倍

勝率 5%

›

▽12

ニシキギミッチー

横山典

26.7倍

勝率 5%

›

×3

バトゥーキ

秋山稔

20.9倍

勝率 2%

›

×13

リュウノフライト

古川吉

23.1倍

勝率 2%

›

▽14

アドバンスファラオ

吉田豊

57.3倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ジャスパーゴールド

佐々木

94.0倍

対象外勝率 1%

›

▽6

タイセイブレイズ

松岡

101.3倍

対象外勝率 1%

›

▽15

スリーピース

木幡巧

107.8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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 11 リラエンブレム実14.4倍期待値 +14% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥100 不的中13着

※ オッズは予測時点の値です。

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