東京 8R 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

8R 東京競馬場発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピックデムッシュ	ルメール	実9.0	B△ A△勝率14% EV+29% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都29R 4着/11頭+0.4秒 03/07 2中山39R 3着/13頭+0.4秒 12/28 5中山89R 2着/14頭+0.2秒 11/09 4京都27R 2着/7頭+0.3秒 09/15 4中山511R 4着/12頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134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 11.9% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 14.4% / 期待値 +30% ※ 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	プレイザリード	田辺	実5.2	B▲ A▲勝率18% EV-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67%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟16R 1着/14頭勝利 03/22 2中山86R 3着/18頭+0.7秒 02/21 1東京75R 3着/14頭+0.3秒 01/05 1中山26R 6着/18頭+0.9秒 11/08 5東京13R 2着/12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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 期待値 -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	ワンモアスマイル	岩田康	実111.8	B▽ A▽勝率3% EV+276% 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 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 +277% ※ 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	ミッキーファルコン	浜中	実2.5	B◎ A◎勝率22% EV-43% 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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 5着/18頭+1.0秒 01/24 1中山85R 1着/18頭勝利 12/28 5中山86R 3着/18頭+0.1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 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.5% / 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。
5	ステラスペース	武藤	実59.6	B△ A△勝率4% EV+144% 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）
前5走 03/08 2中山411R 7着/10頭+0.7秒 01/18 1中山711R 5着/15頭+0.3秒 01/05 1中山27R 1着/10頭勝利 12/06 5中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 1着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 +145% ※ 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	イブキ	原	実5.7	B△ A△勝率14% EV-17% 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29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京24R 1着/10頭勝利 02/10 1東京46R 2着/18頭+0.1秒 01/05 1中山26R 9着/18頭+0.9秒 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/12 4東京43R 2着/10頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.4% / 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。
7	ノチェセラーダ	Ｃデムーロ	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（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 4着/18頭+0.7秒 02/21 1阪神18R 3着/7頭+0.4秒 12/27 5中山711R 10着/16頭+0.8秒 11/16 4京都49R 1着/8頭勝利 08/30 2札幌32R 1着/7頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2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。
8	サイモンルモンド	大野	実245.1	B▽ A▽勝率3% EV+611% 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13.0着と低調）
前5走 03/14 1中京111R 13着/14頭+1.6秒 02/28 2中山112R 14着/16頭+2.1秒 02/01 2京都29R 8着/11頭+0.7秒 01/11 1京都49R 10着/10頭+3.5秒 12/14 5中京410R 10着/10頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +272%（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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +612% ※ 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

ミッキーファルコン

騎手浜中

2.5倍

AI の勝率27%損益の分かれ目40%

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8頭

◎A:◎4

ミッキーファルコン

浜中

2.5倍

勝率 27%

›

○A:○7

ノチェセラーダ

Ｃデムーロ

2.8倍

勝率 27%

›

▲A:▲2

プレイザリード

田辺

5.2倍

勝率 16%

›

△A:△6

イブキ

原

5.7倍

勝率 12%

›

△A:△1

ピックデムッシュ

ルメール

9.0倍

勝率 12%

›

△A:△5

ステラスペース

武藤

59.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽3

ワンモアスマイル

岩田康

111.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

サイモンルモンド

大野

245.1倍

対象外勝率 2%

›

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

8R 東京競馬場発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピックデムッシュ	ルメール	実9.0	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都29R 4着/11頭+0.4秒 03/07 2中山39R 3着/13頭+0.4秒 12/28 5中山89R 2着/14頭+0.2秒 11/09 4京都27R 2着/7頭+0.3秒 09/15 4中山511R 4着/12頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	プレイザリード	田辺	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟16R 1着/14頭勝利 03/22 2中山86R 3着/18頭+0.7秒 02/21 1東京75R 3着/14頭+0.3秒 01/05 1中山26R 6着/18頭+0.9秒 11/08 5東京13R 2着/12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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
3	ワンモアスマイル	岩田康	実111.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 02/15 1東京68R 12着/14頭+1.5秒 02/01 2京都212R 6着/7頭+0.5秒 01/10 1中山310R 11着/16頭+1.3秒 11/02 4東京119R 4着/10頭+0.4秒 10/12 3京都412R 1着/18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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276%（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: 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。
4	ミッキーファルコン	浜中	実2.5	◎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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 5着/18頭+1.0秒 01/24 1中山85R 1着/18頭勝利 12/28 5中山86R 3着/18頭+0.1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 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ステラスペース	武藤	実59.6	△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）
前5走 03/08 2中山411R 7着/10頭+0.7秒 01/18 1中山711R 5着/15頭+0.3秒 01/05 1中山27R 1着/10頭勝利 12/06 5中山19R 7着/11頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 1着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (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。
6	イブキ	原	実5.7	△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29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京24R 1着/10頭勝利 02/10 1東京46R 2着/18頭+0.1秒 01/05 1中山26R 9着/18頭+0.9秒 11/01 4東京103R 3着/11頭+0.7秒 10/12 4東京43R 2着/10頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
7	ノチェセラーダ	Ｃデムーロ	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 4着/18頭+0.7秒 02/21 1阪神18R 3着/7頭+0.4秒 12/27 5中山711R 10着/16頭+0.8秒 11/16 4京都49R 1着/8頭勝利 08/30 2札幌32R 1着/7頭勝利
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2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 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。
8	サイモンルモンド	大野	実245.1	▽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13.0着と低調）
前5走 03/14 1中京111R 13着/14頭+1.6秒 02/28 2中山112R 14着/16頭+2.1秒 02/01 2京都29R 8着/11頭+0.7秒 01/11 1京都49R 10着/10頭+3.5秒 12/14 5中京410R 10着/10頭+3.0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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +611%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。

見送りAI の 1 位の馬

ミッキーファルコン

騎手浜中

2.5倍

AI の勝率22%損益の分かれ目40%

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8頭

◎4

ミッキーファルコン

浜中

2.5倍

勝率 22%

›

○7

ノチェセラーダ

Ｃデムーロ

2.8倍

勝率 20%

›

▲2

プレイザリード

田辺

5.2倍

勝率 18%

›

△6

イブキ

原

5.7倍

勝率 14%

›

△1

ピックデムッシュ

ルメール

9.0倍

勝率 14%

›

△5

ステラスペース

武藤

59.6倍

対象外勝率 4%

›

▽3

ワンモアスマイル

岩田康

111.8倍

対象外勝率 3%

›

▽8

サイモンルモンド

大野

245.1倍

対象外勝率 3%

›

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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