東京 10R 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

10R 東京競馬場発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイファースキャン	松岡	実232.2	B▽ A▽勝率1% EV+48% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調／246日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 12着/16頭+1.3秒 01/12 1中山510R 12着/16頭+2.2秒 12/13 5中山310R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3東京111R 8着/16頭+1.1秒 03/15 2中京111R 15着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 246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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.4% / 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。
2	タマモティーカップ	岩田望	実6.1	B○ A○勝率14% EV-16% 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／210日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 9着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神110R 2着/16頭+0.2秒 10/05 3京都28R 1着/16頭勝利 09/15 4阪神512R 1着/15頭勝利 03/09 1阪神44R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 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。
3	ウィステリアリヴァ	石橋脩	実80.4	B▽ A▽勝率1% EV+15% 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13.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山310R 12着/14頭+2.4秒 01/04 1中山19R 9着/11頭+2.5秒 12/07 5中山210R 2着/16頭+0.2秒 10/05 4東京210R 7着/16頭+0.6秒 08/10 2新潟66R 8着/14頭+0.7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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（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 1.4% / 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。
4	レッドラパルマ	原	実13.2	B△ A△勝率9% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 04/05 3中山410R 8着/16頭+1.5秒 11/24 5東京610R 16着/16頭+9.1秒 08/16 1札幌711R 13着/14頭+2.2秒 06/14 3東京310R 7着/16頭+0.5秒 04/19 3中山710R 3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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 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。
5	フェンダー	Ｃデムーロ	実25.3	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 2阪神512R 6着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8秒 11/29 4京都78R 7着/16頭+0.5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 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 3.7% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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。
6	トーアジョウトウ	田辺	実47.1	B▽ A▽勝率1% EV-32% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 03/07 1阪神510R 4着/15頭+0.2秒 02/14 1小倉710R 1着/14頭勝利 02/01 1小倉43R 1着/14頭勝利 11/09 3福島212R 15着/16頭+2.0秒 10/19 4新潟212R 12着/14頭+2.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
7	オカメノコイ	丹内	実20.5	B▽ A▽勝率7% EV+53% 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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山512R 3着/16頭+0.5秒 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.5% / 期待値 +53% ※ 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	スプランドゥール	石神道	実121.5	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10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 04/25 2東京110R 12着/15頭+2.1秒 04/11 3中山510R 8着/13頭+1.2秒 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -23% ※ 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	プルメリアリノ	プーシャン	実1.9	B◎ A◎勝率29% EV-45% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.6% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.7% / 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。
10	メイショウツヨキ	吉田隼	実9.4	B△ A△勝率10% EV-8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/05 2阪神410R 18着/18頭+3.4秒 12/06 5阪神18R 1着/16頭勝利 11/01 3京都108R 12着/15頭+1.6秒 10/04 3京都112R 6着/13頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 1着/14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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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	コパノヴィンセント	柴田大	実194.8	B▽ A▽勝率3% EV+188% 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 04/04 3中山312R 1着/16頭勝利 03/14 1中京111R 14着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉55R 10着/12頭+9.4秒 12/07 5中山24R 9着/11頭+3.7秒 11/22 3福島54R 13着/14頭+18.9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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +189% ※ 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	クインズデネブ推奨	Ｍデムーロ	実17.3	B▽ A▽勝率7% EV+29% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率23%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 04/25 2東京110R 8着/15頭+1.2秒 03/21 1中京310R 5着/16頭+0.7秒 02/15 1東京612R 1着/16頭勝利 11/24 5東京68R 4着/15頭+0.5秒 10/26 4東京99R 5着/13頭+0.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +29% ※ 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	イノセントキャット	横山武	実8.5	B▲ A▲勝率11% EV-10% 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67%と適性高／前走2着）
前5走 04/25 2東京110R 7着/15頭+1.1秒 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2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 3.7着 ◎ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
14	レイズカイザー推奨	大野	実15.1	B△ A△勝率7% EV+12% 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 05/03 3京都412R 13着/16頭+2.3秒 02/14 1東京510R 9着/16頭+1.2秒 12/21 5阪神69R 4着/16頭+0.2秒 10/12 4東京410R 6着/16頭+1.3秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。
15	アイアムユウシュン	岩田康	実224.4	B▽ A▽勝率1% EV+29% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/11 3中山510R 11着/13頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 13着/15頭+1.4秒 02/07 2京都39R 6着/16頭+0.4秒 12/28 5中山810R 12着/16頭+1.7秒 07/05 2福島311R 5着/16頭+0.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.4% / 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。
16	ナッカーフェイス	菅原明	実78.5	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（71日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 7着/16頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 12着/15頭+1.1秒 12/06 5阪神110R 9着/16頭+0.9秒 11/09 4京都210R 4着/12頭+0.3秒 08/23 4中京111R 14着/16頭+1.2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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（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: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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

買うAI の推奨B

レイズカイザー

騎手大野

15.1倍

AI の勝率8%損益の分かれ目7%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 15.1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（7着）

ほかの買い目: 12番クインズデネブ（17.3倍）

出走馬全16頭

◎A:◎9

プルメリアリノ

プーシャン

1.9倍

勝率 32%

›

○A:○2

タマモティーカップ

岩田望

6.1倍

勝率 14%

›

▲A:▲13

イノセントキャット

横山武

8.5倍

勝率 9%

›

△A:△4

レッドラパルマ

原

13.2倍

勝率 9%

›

△A:△10

メイショウツヨキ

吉田隼

9.4倍

勝率 8%

›

△A:△14

レイズカイザー

大野

15.1倍

勝率 8%

›

▽A:▽12

クインズデネブ

Ｍデムーロ

17.3倍

勝率 7%

›

▽A:▽7

オカメノコイ

丹内

20.5倍

勝率 5%

›

▽A:×5

フェンダー

Ｃデムーロ

25.3倍

勝率 4%

›

▽A:▽6

トーアジョウトウ

田辺

47.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

ナッカーフェイス

菅原明

78.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

ウィステリアリヴァ

石橋脩

80.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

コパノヴィンセント

柴田大

194.8倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽15

アイアムユウシュン

岩田康

224.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽1

アイファースキャン

松岡

232.2倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽8

スプランドゥール

石神道

121.5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 12 クインズデネブ確定17.3倍期待値 +24% 推奨 13.9〜30.0倍 ¥100 的中1着確定 17.3倍1,730円

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 14 レイズカイザー実15.1倍期待値 +24% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100 不的中7着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 東京競馬場発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイファースキャン	松岡	実232.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調／246日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山110R 12着/16頭+1.3秒 01/12 1中山510R 12着/16頭+2.2秒 12/13 5中山310R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3東京111R 8着/16頭+1.1秒 03/15 2中京111R 15着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 246日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48%（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: 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。
2	タマモティーカップ	岩田望	実6.1	○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／210日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神412R 9着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神110R 2着/16頭+0.2秒 10/05 3京都28R 1着/16頭勝利 09/15 4阪神512R 1着/15頭勝利 03/09 1阪神44R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
3	ウィステリアリヴァ	石橋脩	実80.4	▽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25%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山310R 12着/14頭+2.4秒 01/04 1中山19R 9着/11頭+2.5秒 12/07 5中山210R 2着/16頭+0.2秒 10/05 4東京210R 7着/16頭+0.6秒 08/10 2新潟66R 8着/14頭+0.7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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ 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 1.4% (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。
4	レッドラパルマ	原	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 04/05 3中山410R 8着/16頭+1.5秒 11/24 5東京610R 16着/16頭+9.1秒 08/16 1札幌711R 13着/14頭+2.2秒 06/14 3東京310R 7着/16頭+0.5秒 04/19 3中山710R 3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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	フェンダー	Ｃデムーロ	実25.3	×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）
前5走 04/11 2阪神512R 6着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8秒 11/29 4京都78R 7着/16頭+0.5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 1着 (勢い継続) × 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 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	トーアジョウトウ	田辺	実47.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 03/07 1阪神510R 4着/15頭+0.2秒 02/14 1小倉710R 1着/14頭勝利 02/01 1小倉43R 1着/14頭勝利 11/09 3福島212R 15着/16頭+2.0秒 10/19 4新潟212R 12着/14頭+2.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.4% (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。
7	オカメノコイ	丹内	実20.5	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山512R 3着/16頭+0.5秒 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
8	スプランドゥール	石神道	実121.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 04/25 2東京110R 12着/15頭+2.1秒 04/11 3中山510R 8着/13頭+1.2秒 02/28 2中山110R 9着/16頭+1.2秒 01/11 1中山412R 1着/16頭勝利 12/21 5中京62R 1着/16頭勝利
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	プルメリアリノ	プーシャン	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／71日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山26R 3着/13頭+0.3秒 03/07 1阪神56R 2着/12頭+0.0秒 02/22 1阪神26R 4着/11頭+1.1秒 11/08 5東京11R 1着/15頭勝利 10/18 3京都66R 3着/16頭+1.1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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.7% (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。
10	メイショウツヨキ	吉田隼	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/05 2阪神410R 18着/18頭+3.4秒 12/06 5阪神18R 1着/16頭勝利 11/01 3京都108R 12着/15頭+1.6秒 10/04 3京都112R 6着/13頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 1着/14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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	コパノヴィンセント	柴田大	実194.8	▽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 04/04 3中山312R 1着/16頭勝利 03/14 1中京111R 14着/14頭+1.8秒 02/07 1小倉55R 10着/12頭+9.4秒 12/07 5中山24R 9着/11頭+3.7秒 11/22 3福島54R 13着/14頭+18.9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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
12	クインズデネブ推奨	Ｍデムーロ	実17.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率23%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 04/25 2東京110R 8着/15頭+1.2秒 03/21 1中京310R 5着/16頭+0.7秒 02/15 1東京612R 1着/16頭勝利 11/24 5東京68R 4着/15頭+0.5秒 10/26 4東京99R 5着/13頭+0.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
13	イノセントキャット	横山武	実8.5	▲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67%と適性高／前走2着）
前5走 04/25 2東京110R 7着/15頭+1.1秒 10/19 3京都710R 8着/16頭+1.0秒 08/16 2新潟77R 9着/15頭+1.0秒 05/10 2東京512R 1着/16頭勝利 03/16 2中山612R 3着/16頭+0.2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 3.7着 ◎ 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 10.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
14	レイズカイザー推奨	大野	実15.1	△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 05/03 3京都412R 13着/16頭+2.3秒 02/14 1東京510R 9着/16頭+1.2秒 12/21 5阪神69R 4着/16頭+0.2秒 10/12 4東京410R 6着/16頭+1.3秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 7.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
15	アイアムユウシュン	岩田康	実224.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/11 3中山510R 11着/13頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 13着/15頭+1.4秒 02/07 2京都39R 6着/16頭+0.4秒 12/28 5中山810R 12着/16頭+1.7秒 07/05 2福島311R 5着/16頭+0.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29%（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: 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。
16	ナッカーフェイス	菅原明	実78.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（71日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 7着/16頭+1.2秒 03/07 1阪神510R 12着/15頭+1.1秒 12/06 5阪神110R 9着/16頭+0.9秒 11/09 4京都210R 4着/12頭+0.3秒 08/23 4中京111R 14着/16頭+1.2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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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 1.4% (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。

買うAI の推奨B

レイズカイザー

騎手大野

15.1倍

AI の勝率7%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 15.1倍では期待値 +13% 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（7着）

ほかの買い目: 12番クインズデネブ（17.3倍）

出走馬全16頭

◎9

プルメリアリノ

プーシャン

1.9倍

勝率 29%

›

○2

タマモティーカップ

岩田望

6.1倍

勝率 14%

›

▲13

イノセントキャット

横山武

8.5倍

勝率 11%

›

△10

メイショウツヨキ

吉田隼

9.4倍

勝率 10%

›

△4

レッドラパルマ

原

13.2倍

勝率 9%

›

△14

レイズカイザー

大野

15.1倍

勝率 7%

›

▽12

クインズデネブ

Ｍデムーロ

17.3倍

勝率 7%

›

▽7

オカメノコイ

丹内

20.5倍

勝率 7%

›

▽11

コパノヴィンセント

柴田大

194.8倍

対象外勝率 3%

›

×5

フェンダー

Ｃデムーロ

25.3倍

勝率 2%

›

▽6

トーアジョウトウ

田辺

47.1倍

対象外勝率 1%

›

▽16

ナッカーフェイス

菅原明

78.5倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ウィステリアリヴァ

石橋脩

80.4倍

対象外勝率 1%

›

▽15

アイアムユウシュン

岩田康

224.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アイファースキャン

松岡

232.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

スプランドゥール

石神道

121.5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 12 クインズデネブ確定17.3倍期待値 +29% 推奨 13.4〜30.0倍 ¥100 的中1着確定 17.3倍1,730円

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 14 レイズカイザー実15.1倍期待値 +13% 推奨 13.4〜30.0倍 ¥100 不的中7着

※ オッズは予測時点の値です。

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