東京 11R 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

11R 東京競馬場発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クロワデュノール	Ｃデムーロ	実2.3	B◎ A◎勝率28% EV-34% 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4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 05/03 3京都411R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神411R 1着/15頭勝利 11/30 5東京812R 4着/17頭+0.6秒 10/05 パリロンシャン5R 14着/17頭 09/14 パリロンシャン0R 1着/7頭
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.5% / 期待値 -35% ※ 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	エルトンバローズ	松若	実362.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 3京都211R 8着/18頭+0.4秒 02/10 1東京411R 13着/16頭+0.8秒 12/28 5中山811R 12着/16頭+1.1秒 11/23 4京都611R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京211R 5着/11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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	レガレイラ	岩田望	実9.8	B▲ A△勝率10% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/28 5中山811R 4着/16頭+0.2秒 11/16 4京都411R 1着/16頭勝利 09/21 4中山711R 1着/11頭勝利 06/15 3阪神411R 11着/17頭+1.5秒 12/22 5中山811R 1着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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	レディネス	横山典	実96.3	B▽ A▽勝率1% EV+36% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 01/31 1東京111R 4着/10頭+0.5秒 12/07 5阪神210R 1着/18頭勝利 10/19 4東京712R 16着/18頭+1.8秒 06/01 2東京1211R 17着/18頭+4.8秒 05/04 2東京411R 1着/14頭勝利
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 6走で勝率 33% (得意) ○ 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) +14%（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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
5	シャンパンカラー	内田博	実263.6	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 3京都211R 9着/18頭+0.4秒 03/01 2中山211R 10着/14頭+0.7秒 02/10 1東京411R 4着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 14着/18頭+1.3秒 10/18 4東京611R 8着/14頭+0.8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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	セイウンハーデス	幸	実31.7	B▽ A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率43%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 04/05 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 03/01 2中山211R 12着/14頭+0.8秒 11/30 5東京812R 12着/17頭+2.3秒 11/02 4東京1111R 7着/14頭+0.4秒 05/10 2東京511R 1着/18頭勝利
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 43% (得意) ◎ 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) +18%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 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。
7	マスカレードボール	ルメール	実2.5	B○ A○勝率27% EV-33% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/26 シャティン9R 2着 11/30 5東京812R 2着/17頭+0.0秒 11/02 4東京1111R 1着/14頭勝利 06/01 2東京1211R 2着/18頭+0.1秒 04/20 3中山811R 3着/18頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189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 29.3% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.6% / 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	ジュンブロッサム	杉原	実338.9	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/04 3中山311R 11着/15頭+1.1秒 11/29 5東京711R 7着/18頭+0.3秒 10/18 4東京611R 4着/14頭+0.4秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 04/27 2京都211R 2着/10頭+0.1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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ホウオウビスケッツ	岩田康	実91.3	B▽ A▽勝率2% EV+64% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 04/08 川崎11R 11着/11頭+4.1秒 03/15 1中京211R 12着/14頭+1.0秒 11/30 5東京812R 16着/17頭+3.5秒 11/02 4東京1111R 13着/14頭+0.6秒 10/05 4東京211R 2着/11頭+0.1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戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2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) +8%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 +64% ※ 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	ネブラディスク	川田	実55.9	B▽ A▽勝率2% EV+0% 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67%と好調／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都210R 2着/18頭+0.1秒 02/15 2京都69R 1着/11頭勝利 11/22 4京都512R 2着/15頭+0.2秒 10/25 3京都88R 1着/12頭勝利 05/10 2京都511R 5着/10頭+0.6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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 +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。
11	シェイクユアハート	古川吉	実11.4	B△ A△勝率9% EV-1% 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67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京211R 1着/14頭勝利 02/15 2京都611R 4着/12頭+0.4秒 12/13 5中京311R 1着/18頭勝利 11/15 4京都310R 2着/16頭+0.1秒 08/31 3新潟411R 11着/16頭+0.8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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
12	コスモキュランダ	丹内	実141.6	B× A▽勝率1% EV+0% 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）
前5走 03/28 3中山111R 7着/15頭+1.0秒 12/28 5中山811R 2着/16頭+0.1秒 11/30 5東京812R 9着/17頭+1.6秒 11/02 4東京1111R 12着/14頭+0.6秒 09/21 4中山711R 8着/11頭+0.8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 7.3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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +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。
13	リアライズシリウス	津村	実33.9	B△ A△勝率7% EV+129% 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50%と適性高）
前5走 04/19 3中山811R 2着/18頭+0.2秒 02/15 1東京611R 1着/9頭勝利 12/21 5阪神611R 5着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟211R 1着/10頭勝利 06/15 3東京45R 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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) +62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 +130% ※ 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	タガノデュード	Ｍデムーロ	実106.8	B▽ A▽勝率2% EV+62% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 3京都411R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神411R 4着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 1着/16頭勝利 01/04 1京都110R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神49R 3着/15頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 +63% ※ 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	サクラファレル	佐々木	実105.9	B× A▽勝率1% EV-24% 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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 02/22 1東京810R 1着/14頭勝利 09/15 4中山511R 5着/12頭+0.6秒 08/09 1札幌510R 1着/11頭勝利 07/19 1函館119R 1着/14頭勝利 06/22 3東京64R 1着/16頭勝利
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 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
16	ジョバンニ	松山	実77.3	B▽ A▽勝率2% EV+38% 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）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 +39% ※ 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。
17	ダノンデサイル	戸崎圭	実11.0	B△ A▲勝率10% EV+15% 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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 04/05 2阪神411R 3着/15頭+0.3秒 12/28 5中山811R 3着/16頭+0.1秒 11/30 5東京812R 3着/17頭+0.5秒 08/20 ヨーク0R 5着/6頭 04/05 メイダン0R 1着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。

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

クロワデュノール

騎手Ｃデムーロ

2.3倍

AI の勝率34%損益の分かれ目43%

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17頭

◎A:◎1

クロワデュノール

Ｃデムーロ

2.3倍

勝率 34%

›

○A:○7

マスカレードボール

ルメール

2.5倍

勝率 29%

›

▲A:△3

レガレイラ

岩田望

9.8倍

勝率 8%

›

△A:▲17

ダノンデサイル

戸崎圭

11.0倍

勝率 8%

›

△A:△11

シェイクユアハート

古川吉

11.4倍

勝率 7%

›

△A:△13

リアライズシリウス

津村

33.9倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽6

セイウンハーデス

幸

31.7倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽10

ネブラディスク

川田

55.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

ジョバンニ

松山

77.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

ホウオウビスケッツ

岩田康

91.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

レディネス

横山典

96.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

タガノデュード

Ｍデムーロ

106.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽15

サクラファレル

佐々木

105.9倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽12

コスモキュランダ

丹内

141.6倍

対象外勝率 0%

›

×5

シャンパンカラー

内田博

263.6倍

対象外—

›

×8

ジュンブロッサム

杉原

338.9倍

対象外—

›

×2

エルトンバローズ

松若

362.1倍

対象外—

›

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

11R 東京競馬場発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クロワデュノール	Ｃデムーロ	実2.3	◎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4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 05/03 3京都411R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神411R 1着/15頭勝利 11/30 5東京812R 4着/17頭+0.6秒 10/05 パリロンシャン5R 14着/17頭 09/14 パリロンシャン0R 1着/7頭
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	エルトンバローズ	松若	実362.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 3京都211R 8着/18頭+0.4秒 02/10 1東京411R 13着/16頭+0.8秒 12/28 5中山811R 12着/16頭+1.1秒 11/23 4京都611R 5着/18頭+0.4秒 10/05 4東京211R 5着/11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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	レガレイラ	岩田望	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/28 5中山811R 4着/16頭+0.2秒 11/16 4京都411R 1着/16頭勝利 09/21 4中山711R 1着/11頭勝利 06/15 3阪神411R 11着/17頭+1.5秒 12/22 5中山811R 1着/15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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	レディネス	横山典	実96.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 01/31 1東京111R 4着/10頭+0.5秒 12/07 5阪神210R 1着/18頭勝利 10/19 4東京712R 16着/18頭+1.8秒 06/01 2東京1211R 17着/18頭+4.8秒 05/04 2東京411R 1着/14頭勝利
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 6走で勝率 33% (得意) ○ 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) +36%（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: 1.0%) ※ 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	シャンパンカラー	内田博	実263.6	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/26 3京都211R 9着/18頭+0.4秒 03/01 2中山211R 10着/14頭+0.7秒 02/10 1東京411R 4着/16頭+0.1秒 11/23 4京都611R 14着/18頭+1.3秒 10/18 4東京611R 8着/14頭+0.8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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	セイウンハーデス	幸	実31.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率43%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 04/05 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 03/01 2中山211R 12着/14頭+0.8秒 11/30 5東京812R 12着/17頭+2.3秒 11/02 4東京1111R 7着/14頭+0.4秒 05/10 2東京511R 1着/18頭勝利
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 43% (得意) ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
7	マスカレードボール	ルメール	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/26 シャティン9R 2着 11/30 5東京812R 2着/17頭+0.0秒 11/02 4東京1111R 1着/14頭勝利 06/01 2東京1211R 2着/18頭+0.1秒 04/20 3中山811R 3着/18頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189日休養明け × 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 26.6% (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。
8	ジュンブロッサム	杉原	実338.9	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/04 3中山311R 11着/15頭+1.1秒 11/29 5東京711R 7着/18頭+0.3秒 10/18 4東京611R 4着/14頭+0.4秒 06/08 3東京211R 11着/18頭+0.7秒 04/27 2京都211R 2着/10頭+0.1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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ホウオウビスケッツ	岩田康	実91.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 04/08 川崎11R 11着/11頭+4.1秒 03/15 1中京211R 12着/14頭+1.0秒 11/30 5東京812R 16着/17頭+3.5秒 11/02 4東京1111R 13着/14頭+0.6秒 10/05 4東京211R 2着/11頭+0.1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戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2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) +64%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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。
10	ネブラディスク	川田	実55.9	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都210R 2着/18頭+0.1秒 02/15 2京都69R 1着/11頭勝利 11/22 4京都512R 2着/15頭+0.2秒 10/25 3京都88R 1着/12頭勝利 05/10 2京都511R 5着/10頭+0.6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 120日休養明け △ 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 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	シェイクユアハート	古川吉	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67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京211R 1着/14頭勝利 02/15 2京都611R 4着/12頭+0.4秒 12/13 5中京311R 1着/18頭勝利 11/15 4京都310R 2着/16頭+0.1秒 08/31 3新潟411R 11着/16頭+0.8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 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
12	コスモキュランダ	丹内	実141.6	▽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）
前5走 03/28 3中山111R 7着/15頭+1.0秒 12/28 5中山811R 2着/16頭+0.1秒 11/30 5東京812R 9着/17頭+1.6秒 11/02 4東京1111R 12着/14頭+0.6秒 09/21 4中山711R 8着/11頭+0.8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 7.3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) △ 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 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
13	リアライズシリウス	津村	実33.9	△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50%と適性高）
前5走 04/19 3中山811R 2着/18頭+0.2秒 02/15 1東京611R 1着/9頭勝利 12/21 5阪神611R 5着/14頭+0.8秒 08/24 3新潟211R 1着/10頭勝利 06/15 3東京45R 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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) +129%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
14	タガノデュード	Ｍデムーロ	実106.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 3京都411R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神411R 4着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 1着/16頭勝利 01/04 1京都110R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神49R 3着/15頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62%（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%) ※ 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	サクラファレル	佐々木	実105.9	▽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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 02/22 1東京810R 1着/14頭勝利 09/15 4中山511R 5着/12頭+0.6秒 08/09 1札幌510R 1着/11頭勝利 07/19 1函館119R 1着/14頭勝利 06/22 3東京64R 1着/16頭勝利
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 67% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
16	ジョバンニ	松山	実77.3	▽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）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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。
17	ダノンデサイル	戸崎圭	実11.0	▲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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 04/05 2阪神411R 3着/15頭+0.3秒 12/28 5中山811R 3着/16頭+0.1秒 11/30 5東京812R 3着/17頭+0.5秒 08/20 ヨーク0R 5着/6頭 04/05 メイダン0R 1着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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

クロワデュノール

騎手Ｃデムーロ

2.3倍

AI の勝率28%損益の分かれ目43%

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17頭

◎1

クロワデュノール

Ｃデムーロ

2.3倍

勝率 28%

›

○7

マスカレードボール

ルメール

2.5倍

勝率 27%

›

▲17

ダノンデサイル

戸崎圭

11.0倍

勝率 10%

›

△3

レガレイラ

岩田望

9.8倍

勝率 10%

›

△11

シェイクユアハート

古川吉

11.4倍

勝率 9%

›

△13

リアライズシリウス

津村

33.9倍

対象外勝率 7%

›

▽6

セイウンハーデス

幸

31.7倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ネブラディスク

川田

55.9倍

対象外勝率 2%

›

▽16

ジョバンニ

松山

77.3倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ホウオウビスケッツ

岩田康

91.3倍

対象外勝率 2%

›

▽14

タガノデュード

Ｍデムーロ

106.8倍

対象外勝率 2%

›

▽4

レディネス

横山典

96.3倍

対象外勝率 1%

›

▽12

コスモキュランダ

丹内

141.6倍

対象外勝率 1%

›

▽15

サクラファレル

佐々木

105.9倍

対象外勝率 1%

›

×5

シャンパンカラー

内田博

263.6倍

対象外—

›

×8

ジュンブロッサム

杉原

338.9倍

対象外—

›

×2

エルトンバローズ

松若

362.1倍

対象外—

›

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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