東京 9R 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

9R 東京競馬場発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーソルジャー	横山典	実2.5	B◎ A◎勝率27% 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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 11/16 5東京48R 13着/13頭+11.2秒 10/19 4東京77R 1着/13頭勝利 08/23 3新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.8% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.8% / 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。
2	マテンロウブラボー	横山武	実20.1	B▽ A▽勝率5% EV-9% 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 3中山610R 5着/12頭+0.3秒 03/14 2中山510R 3着/16頭+0.1秒 01/10 1中山310R 1着/16頭勝利 12/07 5中京210R 2着/13頭+0.2秒 11/02 3京都1112R 9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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 -10% ※ 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	コムユンプリュム	荻野極	実35.5	B▽ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京48R 4着/9頭+0.5秒 03/21 2中山79R 9着/15頭+0.6秒 01/11 1中山49R 2着/13頭+0.1秒 11/15 5東京312R 8着/13頭+0.8秒 10/12 4東京49R 4着/16頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 +17% ※ 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	マクリール	岩田望	実11.5	B△ A△勝率7% EV-24% 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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 3着/16頭+1.2秒 01/10 1中山39R 1着/10頭勝利 11/24 5東京64R 1着/14頭勝利 10/25 4東京86R 2着/16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 4走で勝率 50% (得意) × 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 5.4% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -25% ※ 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	コスモアンソロジー	津村	実78.4	B▽ A▽勝率1% EV-2% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 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。
6	テラメリタ	戸崎圭	実14.6	B▽ A▽勝率6% EV-17% 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 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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	エルハーベン	Ｃデムーロ	実4.8	B○ A○勝率20% EV-3% 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）
前5走 04/26 2東京26R 2着/8頭+0.2秒 01/24 1京都89R 10着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神15R 1着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 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。
8	ショウナンアレクサ	石橋脩	実112.1	B▽ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／630日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1京都49R 2着/14頭+0.0秒 01/12 1中京410R 10着/16頭+0.6秒 02/18 2京都810R 8着/12頭+1.0秒 11/26 3京都810R 9着/13頭+0.8秒 10/22 2京都710R 3着/13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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 630日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -40% ※ 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	エルマーゴ	プーシャン	実7.6	B▲ A▲勝率8% EV-39% 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50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 1着/16頭勝利 11/08 5東京112R 5着/14頭+0.5秒 10/13 4東京59R 2着/18頭+0.2秒 06/22 3東京68R 12着/15頭+1.0秒 11/16 5東京54R 1着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -40% ※ 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	ガリレア	杉原	実11.4	B△ A△勝率8% EV-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／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 11着/15頭+1.3秒 03/15 2中山611R 10着/16頭+0.7秒 02/15 1東京611R 7着/9頭+1.0秒 11/15 4京都311R 7着/8頭+1.7秒 10/11 4東京311R 2着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
11	サトミノキラリ	小林美	実45.0	B▽ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 04/26 2東京29R 8着/16頭+0.8秒 03/29 3中山210R 11着/15頭+0.7秒 02/01 1東京210R 5着/15頭+0.4秒 12/06 5中京111R 2着/12頭+0.0秒 11/15 5東京310R 16着/18頭+2.5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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
12	ブランデーロック	原	実244.8	B▽ A▽勝率1% EV+31% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山610R 9着/12頭+0.7秒 03/29 3中山210R 10着/15頭+0.6秒 03/01 2中山210R 7着/15頭+0.4秒 02/22 1東京810R 14着/14頭+1.5秒 01/18 1中山79R 10着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 +32% ※ 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	アルデトップガン	丹内	実22.0	B▽ A▽勝率6% EV+23% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山511R 5着/15頭+0.6秒 03/15 1中京210R 4着/12頭+0.4秒 12/28 5中山84R 1着/11頭勝利 11/09 5東京29R 9着/15頭+2.3秒 10/13 4東京58R 4着/7頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +24% ※ 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	ウフドゥウフ	田辺	実9.0	B△ A△勝率8% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京27R 4着/16頭+0.9秒 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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

見送りAI の 1 位の馬

ミッキーソルジャー

騎手横山典

2.5倍

AI の勝率36%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14頭

◎A:◎1

ミッキーソルジャー

横山典

2.5倍

勝率 36%

›

○A:○7

エルハーベン

Ｃデムーロ

4.8倍

勝率 18%

›

▲A:▲9

エルマーゴ

プーシャン

7.6倍

勝率 7%

›

△A:△10

ガリレア

杉原

11.4倍

勝率 7%

›

△A:△14

ウフドゥウフ

田辺

9.0倍

勝率 6%

›

△A:△4

マクリール

岩田望

11.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽6

テラメリタ

戸崎圭

14.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽2

マテンロウブラボー

横山武

20.1倍

勝率 5%

›

▽A:▽13

アルデトップガン

丹内

22.0倍

勝率 5%

›

▽A:▽3

コムユンプリュム

荻野極

35.5倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽11

サトミノキラリ

小林美

45.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

コスモアンソロジー

津村

78.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ショウナンアレクサ

石橋脩

112.1倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽12

ブランデーロック

原

244.8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

両モデルとも見送り

9R 東京競馬場発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーソルジャー	横山典	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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 11/16 5東京48R 13着/13頭+11.2秒 10/19 4東京77R 1着/13頭勝利 08/23 3新潟13R 1着/18頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 26.8% (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。
2	マテンロウブラボー	横山武	実20.1	▽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 3中山610R 5着/12頭+0.3秒 03/14 2中山510R 3着/16頭+0.1秒 01/10 1中山310R 1着/16頭勝利 12/07 5中京210R 2着/13頭+0.2秒 11/02 3京都1112R 9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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
3	コムユンプリュム	荻野極	実35.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京48R 4着/9頭+0.5秒 03/21 2中山79R 9着/15頭+0.6秒 01/11 1中山49R 2着/13頭+0.1秒 11/15 5東京312R 8着/13頭+0.8秒 10/12 4東京49R 4着/16頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17%（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: 2.8%) ※ 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	マクリール	岩田望	実11.5	△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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井11R 3着/16頭+1.2秒 01/10 1中山39R 1着/10頭勝利 11/24 5東京64R 1着/14頭勝利 10/25 4東京86R 2着/16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 4走で勝率 50% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
5	コスモアンソロジー	津村	実78.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	テラメリタ	戸崎圭	実14.6	▽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 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
7	エルハーベン	Ｃデムーロ	実4.8	○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）
前5走 04/26 2東京26R 2着/8頭+0.2秒 01/24 1京都89R 10着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神15R 1着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
8	ショウナンアレクサ	石橋脩	実112.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／630日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1京都49R 2着/14頭+0.0秒 01/12 1中京410R 10着/16頭+0.6秒 02/18 2京都810R 8着/12頭+1.0秒 11/26 3京都810R 9着/13頭+0.8秒 10/22 2京都710R 3着/13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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 630日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	エルマーゴ	プーシャン	実7.6	▲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50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 1着/16頭勝利 11/08 5東京112R 5着/14頭+0.5秒 10/13 4東京59R 2着/18頭+0.2秒 06/22 3東京68R 12着/15頭+1.0秒 11/16 5東京54R 1着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ガリレア	杉原	実11.4	△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／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 11着/15頭+1.3秒 03/15 2中山611R 10着/16頭+0.7秒 02/15 1東京611R 7着/9頭+1.0秒 11/15 4京都311R 7着/8頭+1.7秒 10/11 4東京311R 2着/8頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
11	サトミノキラリ	小林美	実45.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 04/26 2東京29R 8着/16頭+0.8秒 03/29 3中山210R 11着/15頭+0.7秒 02/01 1東京210R 5着/15頭+0.4秒 12/06 5中京111R 2着/12頭+0.0秒 11/15 5東京310R 16着/18頭+2.5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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.2% (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。
12	ブランデーロック	原	実244.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山610R 9着/12頭+0.7秒 03/29 3中山210R 10着/15頭+0.6秒 03/01 2中山210R 7着/15頭+0.4秒 02/22 1東京810R 14着/14頭+1.5秒 01/18 1中山79R 10着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (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。
13	アルデトップガン	丹内	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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山511R 5着/15頭+0.6秒 03/15 1中京210R 4着/12頭+0.4秒 12/28 5中山84R 1着/11頭勝利 11/09 5東京29R 9着/15頭+2.3秒 10/13 4東京58R 4着/7頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
14	ウフドゥウフ	田辺	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 2東京27R 4着/16頭+0.9秒 03/21 1中京37R 2着/16頭+0.3秒 08/30 3新潟39R 7着/18頭+1.1秒 08/10 2新潟612R 3着/18頭+0.0秒 06/08 3東京27R 9着/16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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 8.0% (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。

見送りAI の 1 位の馬

ミッキーソルジャー

騎手横山典

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14頭

◎1

ミッキーソルジャー

横山典

2.5倍

勝率 27%

›

○7

エルハーベン

Ｃデムーロ

4.8倍

勝率 20%

›

▲9

エルマーゴ

プーシャン

7.6倍

勝率 8%

›

△14

ウフドゥウフ

田辺

9.0倍

勝率 8%

›

△10

ガリレア

杉原

11.4倍

勝率 8%

›

△4

マクリール

岩田望

11.5倍

勝率 7%

›

▽6

テラメリタ

戸崎圭

14.6倍

勝率 6%

›

▽13

アルデトップガン

丹内

22.0倍

勝率 6%

›

▽2

マテンロウブラボー

横山武

20.1倍

勝率 5%

›

▽3

コムユンプリュム

荻野極

35.5倍

対象外勝率 3%

›

▽11

サトミノキラリ

小林美

45.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

コスモアンソロジー

津村

78.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ショウナンアレクサ

石橋脩

112.1倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ブランデーロック

原

244.8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。

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