東京 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 東京競馬場発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンギュラリティ	丹内	実18.0	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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) ▽ 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 4.8% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 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。
2	ペイトー	丸田	実88.5	B▽ A▽勝率2% EV+36% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/21 2中山71R 1着/16頭勝利 02/28 2中山11R 4着/15頭+0.5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 8.7着 (不振) ○ 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) +23%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 期待値 +37% ※ 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	キングクレオール	◇小林美	実7.0	B▲ A▲勝率12% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/02 2東京37R 12着/16頭+2.2秒 04/05 3中山48R 7着/16頭+1.3秒 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 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。
4	エドワードバローズ	岩田康	実1.9	B◎ A◎勝率30% EV-42% 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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 11/29 5東京76R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京46R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4東京912R 4着/16頭+0.7秒 10/04 4東京18R 7着/16頭+0.9秒 06/15 3東京46R 7着/16頭+1.2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 3.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 33.9% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.3% / 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。
5	カルネヴァーレ	▲佐藤	実12.4	B△ A△勝率9% EV+11% 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 03/22 2中山88R 13着/15頭+2.4秒 03/01 1小倉128R 2着/15頭+0.2秒 01/05 1中山212R 7着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 9着/16頭+1.0秒 11/09 5東京27R 12着/16頭+2.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
6	コスモシェルベット	武藤	実38.0	B▽ A▽勝率2% EV-41% 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 05/03 1新潟26R 3着/13頭+0.9秒 04/18 1福島38R 7着/15頭+0.7秒 03/31 船橋9R 2着/12頭+0.1秒 03/22 1中京47R 7着/15頭+0.5秒 01/10 1中山36R 12着/16頭+1.5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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
7	タイセツナヒ推奨	原	実19.7	B△ A△勝率9% EV+77% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.0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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 +77% ※ 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	ポタリング	△石田	実62.5	B▽ A▽勝率2% EV-3% 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9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 8着/16頭+0.6秒 01/31 1東京112R 6着/12頭+0.5秒 11/22 3福島59R 5着/16頭+0.2秒 11/08 3福島16R 4着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 13着/18頭+1.0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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
9	レイズトワイライト	佐々木	実30.9	B▽ A▽勝率4% 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／490日ぶりの実戦）
前5走 06/29 1函館68R 7着/11頭+1.6秒 06/14 1函館112R 10着/14頭+1.9秒 05/17 2東京78R 6着/13頭+1.5秒 04/20 2東京16R 12着/16頭+2.4秒 03/23 3中山12R 1着/16頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 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。
10	アルプスオジョー	横山琉	実47.4	B▽ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 13着/16頭+2.5秒 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -27% ※ 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	アンシュウマト	三浦	実999.9	B▽ A▽勝率1% EV+508% 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）
前5走 04/19 3中山83R 2着/14頭+0.7秒 03/28 3中山12R 2着/16頭+0.1秒 02/21 1東京73R 6着/16頭+0.8秒 11/30 5東京85R 6着/16頭+1.3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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +186%（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 +509% ※ 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	インテルメディオ	プーシャン	実4.5	B○ A○勝率16% EV-26% 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0%と苦戦傾向／211日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山38R 8着/11頭+1.3秒 01/04 1中山17R 2着/16頭+0.4秒 04/27 2東京27R 9着/14頭+1.0秒 01/26 1中山96R 8着/16頭+0.8秒 01/06 1中山212R 13着/16頭+1.9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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 211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 14.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 -27% ※ 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	コッレヴェッキオ	内田博	実15.8	B△ A△勝率6% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 8.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
14	ライフイズ	黛	実81.0	B▽ A▽勝率1% EV-1% 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）
前5走 04/05 3中山46R 15着/16頭+2.5秒 03/04 川崎6R 1着/11頭勝利 11/30 5東京83R 6着/16頭+2.0秒 11/08 5東京12R 4着/15頭+1.8秒 10/26 4東京91R 7着/14頭+1.1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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3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) +7%（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: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
15	ベイビールビオ	杉原	実242.4	B▽ A▽勝率1% EV+47% 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9.7着と低調）
前5走 03/29 3中山27R 12着/15頭+2.0秒 11/16 5東京46R 7着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟35R 10着/14頭+2.0秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 04/20 1福島48R 9着/15頭+1.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +43%（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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 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。

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

タイセツナヒ

騎手原

19.7倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.7倍）を上回り、期待値 +59% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（9着）

出走馬全15頭

◎A:◎4

エドワードバローズ

岩田康

1.9倍

勝率 34%

›

○A:○12

インテルメディオ

プーシャン

4.5倍

勝率 15%

›

▲A:▲3

キングクレオール

◇小林美

7.0倍

勝率 13%

›

△A:△5

カルネヴァーレ

▲佐藤

12.4倍

勝率 8%

›

△A:△7

タイセツナヒ

原

19.7倍

勝率 8%

›

△A:△13

コッレヴェッキオ

内田博

15.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽1

シンギュラリティ

丹内

18.0倍

勝率 5%

›

▽A:▽9

レイズトワイライト

佐々木

30.9倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

コスモシェルベット

武藤

38.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

ポタリング

△石田

62.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

アルプスオジョー

横山琉

47.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ペイトー

丸田

88.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

ライフイズ

黛

81.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽15

ベイビールビオ

杉原

242.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

アンシュウマト

三浦

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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 7 タイセツナヒ実19.7倍期待値 +59% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥200 不的中9着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 7 タイセツナヒ実19.7倍期待値 +59% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥200 不的中9着

※ オッズは予測時点の値です。

7R 東京競馬場発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンギュラリティ	丹内	実18.0	▽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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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) ▽ 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 5.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
2	ペイトー	丸田	実88.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/21 2中山71R 1着/16頭勝利 02/28 2中山11R 4着/15頭+0.5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 8.7着 (不振) ○ 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) +36%（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%) ※ 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	キングクレオール	◇小林美	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/02 2東京37R 12着/16頭+2.2秒 04/05 3中山48R 7着/16頭+1.3秒 03/21 2中山712R 12着/16頭+1.5秒 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
4	エドワードバローズ	岩田康	実1.9	◎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（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 11/29 5東京76R 5着/16頭+0.6秒 11/16 5東京46R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4東京912R 4着/16頭+0.7秒 10/04 4東京18R 7着/16頭+0.9秒 06/15 3東京46R 7着/16頭+1.2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 3.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 30.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
5	カルネヴァーレ	▲佐藤	実12.4	△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 03/22 2中山88R 13着/15頭+2.4秒 03/01 1小倉128R 2着/15頭+0.2秒 01/05 1中山212R 7着/16頭+0.6秒 12/20 5中京52R 9着/16頭+1.0秒 11/09 5東京27R 12着/16頭+2.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (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	コスモシェルベット	武藤	実38.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/03 1新潟26R 3着/13頭+0.9秒 04/18 1福島38R 7着/15頭+0.7秒 03/31 船橋9R 2着/12頭+0.1秒 03/22 1中京47R 7着/15頭+0.5秒 01/10 1中山36R 12着/16頭+1.5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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
7	タイセツナヒ推奨	原	実19.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/02 1新潟19R 11着/15頭+3.0秒 04/12 3中山66R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1中山86R 8着/13頭+1.2秒 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9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 8.0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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
8	ポタリング	△石田	実62.5	▽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9.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京86R 8着/16頭+0.6秒 01/31 1東京112R 6着/12頭+0.5秒 11/22 3福島59R 5着/16頭+0.2秒 11/08 3福島16R 4着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 13着/18頭+1.0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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
9	レイズトワイライト	佐々木	実30.9	▽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／490日ぶりの実戦）
前5走 06/29 1函館68R 7着/11頭+1.6秒 06/14 1函館112R 10着/14頭+1.9秒 05/17 2東京78R 6着/13頭+1.5秒 04/20 2東京16R 12着/16頭+2.4秒 03/23 3中山12R 1着/16頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490日休養明け △ 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 3.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	アルプスオジョー	横山琉	実47.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山66R 13着/16頭+2.5秒 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
11	アンシュウマト	三浦	実999.9	▽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）
前5走 04/19 3中山83R 2着/14頭+0.7秒 03/28 3中山12R 2着/16頭+0.1秒 02/21 1東京73R 6着/16頭+0.8秒 11/30 5東京85R 6着/16頭+1.3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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +508%（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。
12	インテルメディオ	プーシャン	実4.5	○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0%と苦戦傾向／211日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山38R 8着/11頭+1.3秒 01/04 1中山17R 2着/16頭+0.4秒 04/27 2東京27R 9着/14頭+1.0秒 01/26 1中山96R 8着/16頭+0.8秒 01/06 1中山212R 13着/16頭+1.9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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 211日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	コッレヴェッキオ	内田博	実15.8	△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8.0着と低調）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 8.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ライフイズ	黛	実81.0	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 04/05 3中山46R 15着/16頭+2.5秒 03/04 川崎6R 1着/11頭勝利 11/30 5東京83R 6着/16頭+2.0秒 11/08 5東京12R 4着/15頭+1.8秒 10/26 4東京91R 7着/14頭+1.1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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
15	ベイビールビオ	杉原	実242.4	▽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9.7着と低調）
前5走 03/29 3中山27R 12着/15頭+2.0秒 11/16 5東京46R 7着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟35R 10着/14頭+2.0秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 04/20 1福島48R 9着/15頭+1.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +47%（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: 0.4%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

タイセツナヒ

騎手原

19.7倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.7倍）を上回り、期待値 +77% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（9着）

出走馬全15頭

◎4

エドワードバローズ

岩田康

1.9倍

勝率 30%

›

○12

インテルメディオ

プーシャン

4.5倍

勝率 16%

›

▲3

キングクレオール

◇小林美

7.0倍

勝率 12%

›

△5

カルネヴァーレ

▲佐藤

12.4倍

勝率 9%

›

△7

タイセツナヒ

原

19.7倍

勝率 9%

›

△13

コッレヴェッキオ

内田博

15.8倍

勝率 6%

›

▽1

シンギュラリティ

丹内

18.0倍

勝率 5%

›

▽9

レイズトワイライト

佐々木

30.9倍

対象外勝率 4%

›

▽6

コスモシェルベット

武藤

38.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

アルプスオジョー

横山琉

47.4倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ポタリング

△石田

62.5倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ペイトー

丸田

88.5倍

対象外勝率 2%

›

▽14

ライフイズ

黛

81.0倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ベイビールビオ

杉原

242.4倍

対象外勝率 1%

›

▽11

アンシュウマト

三浦

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。

▶ 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 7 タイセツナヒ実19.7倍期待値 +77% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 不的中9着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 7 タイセツナヒ実19.7倍期待値 +77% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 不的中9着

※ オッズは予測時点の値です。

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