東京 6R 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

6R 東京競馬場発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スピニンググローブ	木幡巧	実29.4	B× A×勝率2% EV-53% 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走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京22R 10着/14頭+1.6秒 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -54% ※ 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	アンプイットアップ	荻野極	実10.4	B△ A△勝率9% EV-4% 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）
前5走 04/12 2阪神65R 13着/16頭+1.3秒 03/07 1阪神56R 7着/12頭+1.2秒 02/21 1東京72R 15着/16頭+2.2秒 01/25 1中山91R 1着/16頭勝利 01/11 1中山41R 2着/16頭+0.2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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 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。
3	ラエトゥス	松山	実14.7	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/12 2阪神65R 11着/16頭+1.3秒 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 3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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 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。
4	スーパーガール	▲佐藤	実8.3	B▲ A▲勝率11% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/03 2東京46R 6着/16頭+0.5秒 02/21 1東京71R 1着/16頭勝利 02/07 1東京31R 4着/16頭+0.9秒 01/25 1中山91R 5着/16頭+0.7秒 12/27 5中山71R 7着/15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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 12.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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。
5	エスシーレイジュ	大野	実88.1	B▽ A▽勝率1% EV+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8.3着と低調）
前5走 02/21 1東京72R 6着/16頭+1.1秒 02/07 1東京37R 11着/14頭+2.8秒 10/26 4東京91R 1着/14頭勝利 10/05 4東京21R 5着/16頭+1.8秒 09/07 4中山23R 7着/15頭+2.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
6	トキメキジニア	丸田	実334.6	B▽ A▽勝率1% EV+107% 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12.7着と低調）
前5走 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6秒 08/30 3新潟312R 13着/15頭+2.3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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 +107% ※ 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	ゴールドシーン	岩田康	実46.5	B▽ A▽勝率1% EV-33% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 2着/15頭+0.3秒 01/24 1中山812R 2着/12頭+0.4秒 11/08 5東京112R 7着/14頭+0.9秒 10/13 4東京59R 5着/18頭+0.2秒 08/10 2新潟612R 4着/18頭+0.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
8	ケイツープラ	岩田望	実10.9	B△ A△勝率8% EV-18% 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 04/26 2東京21R 1着/15頭勝利 03/29 3中山22R 10着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.4% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -18% ※ 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	ガラク	菅原明	実3.9	B○ A○勝率17% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
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 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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.5% / 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。
10	コウユーニポポニコ	△石田	実39.0	B▽ A▽勝率1% EV-44% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/02 2東京31R 3着/16頭+0.5秒 03/21 1中京32R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都82R 5着/14頭+0.6秒 12/28 5中山81R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5中山11R 3着/15頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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	イヌボウノアサヒ	戸崎圭	実11.2	B▽ A▽勝率6% EV-27% 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／357日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 7着/15頭+1.9秒 10/18 4東京62R 1着/9頭勝利 09/06 4中山16R 2着/16頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 357日休養明け × 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 6.1% (オッズ暗示: 8.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 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。
12	ゴーゴーパンチ	横山典	実3.2	B◎ A◎勝率25% EV-20% 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／前走3着）
前5走 04/11 3中山57R 9着/16頭+2.2秒 03/14 1中京12R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉73R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉53R 5着/14頭+0.4秒 01/05 1中山25R 16着/16頭+4.8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 4.3着 × 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.1% (オッズ暗示: 31.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.8% / 期待値 -21% ※ 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	ソリッドベーシス	大久保	実999.9	B▽ A▽勝率1% EV+518% 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 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 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) +175%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +519% ※ 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	ヘルヴェティオス	プーシャン	実11.2	B△ A△勝率8% EV-15% 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 03/29 3中山28R 5着/16頭+0.8秒 03/01 2中山28R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山37R 3着/16頭+0.3秒 02/22 1東京72R 7着/16頭+0.7秒 01/13 1中山57R 6着/11頭+0.5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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
15	トワイライトビュー	原	実22.0	B▽ A▽勝率4% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
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 15 ◎ 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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.9% / 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。

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

ゴーゴーパンチ

騎手横山典

3.2倍

AI の勝率28%損益の分かれ目31%

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15頭

◎A:◎12

ゴーゴーパンチ

横山典

3.2倍

勝率 28%

›

○A:○9

ガラク

菅原明

3.9倍

勝率 14%

›

▲A:▲4

スーパーガール

▲佐藤

8.3倍

勝率 12%

›

△A:△2

アンプイットアップ

荻野極

10.4倍

勝率 11%

›

△A:△8

ケイツープラ

岩田望

10.9倍

勝率 6%

›

△A:△14

ヘルヴェティオス

プーシャン

11.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽3

ラエトゥス

松山

14.7倍

勝率 6%

›

▽A:▽11

イヌボウノアサヒ

戸崎圭

11.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽15

トワイライトビュー

原

22.0倍

勝率 4%

›

×A:×1

スピニンググローブ

木幡巧

29.4倍

勝率 1%

›

▽A:▽10

コウユーニポポニコ

△石田

39.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

ゴールドシーン

岩田康

46.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

エスシーレイジュ

大野

88.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

トキメキジニア

丸田

334.6倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽13

ソリッドベーシス

大久保

999.9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

6R 東京競馬場発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スピニンググローブ	木幡巧	実29.4	×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走で勝率33%と好調）
前5走 04/26 2東京22R 10着/14頭+1.6秒 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	アンプイットアップ	荻野極	実10.4	△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）
前5走 04/12 2阪神65R 13着/16頭+1.3秒 03/07 1阪神56R 7着/12頭+1.2秒 02/21 1東京72R 15着/16頭+2.2秒 01/25 1中山91R 1着/16頭勝利 01/11 1中山41R 2着/16頭+0.2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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20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 9.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ラエトゥス	松山	実14.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/12 2阪神65R 11着/16頭+1.3秒 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 3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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	スーパーガール	▲佐藤	実8.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/03 2東京46R 6着/16頭+0.5秒 02/21 1東京71R 1着/16頭勝利 02/07 1東京31R 4着/16頭+0.9秒 01/25 1中山91R 5着/16頭+0.7秒 12/27 5中山71R 7着/15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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
5	エスシーレイジュ	大野	実88.1	▽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5走 02/21 1東京72R 6着/16頭+1.1秒 02/07 1東京37R 11着/14頭+2.8秒 10/26 4東京91R 1着/14頭勝利 10/05 4東京21R 5着/16頭+1.8秒 09/07 4中山23R 7着/15頭+2.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
6	トキメキジニア	丸田	実334.6	▽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12.7着と低調）
前5走 03/15 2中山612R 7着/16頭+1.4秒 01/04 1中山18R 7着/16頭+0.3秒 11/23 5東京56R 12着/16頭+1.4秒 11/16 3福島42R 14着/15頭+3.6秒 08/30 3新潟312R 13着/15頭+2.3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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 4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) +107%（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: 0.3%) ※ 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。
7	ゴールドシーン	岩田康	実46.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山67R 2着/15頭+0.3秒 01/24 1中山812R 2着/12頭+0.4秒 11/08 5東京112R 7着/14頭+0.9秒 10/13 4東京59R 5着/18頭+0.2秒 08/10 2新潟612R 4着/18頭+0.0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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ケイツープラ	岩田望	実10.9	△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 04/26 2東京21R 1着/15頭勝利 03/29 3中山22R 10着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
9	ガラク	菅原明	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
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 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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	コウユーニポポニコ	△石田	実39.0	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/02 2東京31R 3着/16頭+0.5秒 03/21 1中京32R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都82R 5着/14頭+0.6秒 12/28 5中山81R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5中山11R 3着/15頭+1.2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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	イヌボウノアサヒ	戸崎圭	実11.2	▽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／357日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 7着/15頭+1.9秒 10/18 4東京62R 1着/9頭勝利 09/06 4中山16R 2着/16頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 357日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
12	ゴーゴーパンチ	横山典	実3.2	◎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／前走3着）
前5走 04/11 3中山57R 9着/16頭+2.2秒 03/14 1中京12R 1着/16頭勝利 02/14 1小倉73R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉53R 5着/14頭+0.4秒 01/05 1中山25R 16着/16頭+4.8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 4.3着 × 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
13	ソリッドベーシス	大久保	実999.9	▽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 03/15 1中京27R 12着/15頭+1.4秒 02/28 2中山17R 10着/16頭+2.7秒 02/14 1東京52R 15着/16頭+2.6秒 10/09 門別10R 1着/8頭勝利 09/24 門別5R 1着/10頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 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) +518%（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: 0.1%) ※ 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。
14	ヘルヴェティオス	プーシャン	実11.2	△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 03/29 3中山28R 5着/16頭+0.8秒 03/01 2中山28R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山37R 3着/16頭+0.3秒 02/22 1東京72R 7着/16頭+0.7秒 01/13 1中山57R 6着/11頭+0.5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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (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。
15	トワイライトビュー	原	実22.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
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 15 ◎ 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 14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 3.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ゴーゴーパンチ

騎手横山典

3.2倍

AI の勝率25%損益の分かれ目31%

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15頭

◎12

ゴーゴーパンチ

横山典

3.2倍

勝率 25%

›

○9

ガラク

菅原明

3.9倍

勝率 17%

›

▲4

スーパーガール

▲佐藤

8.3倍

勝率 11%

›

△2

アンプイットアップ

荻野極

10.4倍

勝率 9%

›

△8

ケイツープラ

岩田望

10.9倍

勝率 8%

›

△14

ヘルヴェティオス

プーシャン

11.2倍

勝率 8%

›

▽11

イヌボウノアサヒ

戸崎圭

11.2倍

勝率 6%

›

▽3

ラエトゥス

松山

14.7倍

勝率 6%

›

▽15

トワイライトビュー

原

22.0倍

勝率 4%

›

×1

スピニンググローブ

木幡巧

29.4倍

勝率 2%

›

▽10

コウユーニポポニコ

△石田

39.0倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ゴールドシーン

岩田康

46.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

エスシーレイジュ

大野

88.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

トキメキジニア

丸田

334.6倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ソリッドベーシス

大久保

999.9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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