東京 5R 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。

5R 東京競馬場発走 12:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グロリアス	◇小林美	実13.5	▽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 04/18 2阪神71R 7着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神31R 5着/16頭+1.4秒 03/01 1阪神41R 3着/13頭+1.4秒 02/14 2京都53R 7着/11頭+1.4秒 02/01 2京都21R 5着/13頭+1.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ザローズハーツ	佐々木	実14.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京17R 5着/16頭+0.5秒 03/14 2中山58R 15着/16頭+1.4秒 01/18 1中京610R 11着/12頭+1.6秒 11/09 5東京31R 1着/16頭勝利 10/13 4東京32R 3着/15頭+0.9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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
3	ヨドノサファイア	大野	実72.6	▽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 12/28 5中山83R 5着/16頭+0.5秒 11/09 5東京21R 11着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 5着/14頭+0.3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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
4	グランコネクシオン	☆長浜	実96.8	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/26 1福島67R 12着/15頭+1.2秒 03/01 1小倉1212R 11着/16頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 6着/15頭+0.5秒 11/23 5東京56R 11着/16頭+1.4秒 10/11 4東京38R 8着/16頭+1.3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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.7% (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	ソレエスピアージャ	内田博	実94.1	▽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5走 04/14 大井9R 2着/10頭+0.5秒 03/23 大井10R 2着/9頭+0.0秒 12/30 大井5R 3着/13頭+1.6秒 12/03 大井6R 1着/14頭勝利 09/06 2札幌54R 5着/16頭+0.6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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 0.7% (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。
6	デルマザオウ	▲佐藤	実63.9	▽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）
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 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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
7	ディペンダブル	菅原明	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 03/29 1中京67R 2着/13頭+0.0秒 03/01 2中山26R 6着/15頭+1.4秒 12/21 5中京63R 8着/16頭+1.0秒 12/06 5中京13R 2着/15頭+0.2秒 09/06 4中山18R 4着/7頭+1.5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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (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。
8	タイセイフレッサ	戸崎圭	実3.8	○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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 03/07 1阪神511R 12着/18頭+0.9秒 12/13 5中京39R 7着/11頭+0.6秒 10/30 門別11R 3着/11頭+0.7秒 08/24 3新潟211R 5着/10頭+0.9秒 08/10 2新潟61R 1着/18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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ティルベリー	マーカンド	実3.2	◎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33%と好調／前走2着）
前5走 04/18 3中山76R 4着/6頭+0.5秒 02/10 1東京43R 1着/16頭勝利 12/20 5中山52R 3着/16頭+1.1秒 10/19 4東京74R 4着/16頭+0.9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 33% (上り調子) ○ 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 23.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	キタノエピックアン	松岡	実85.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/05 3中山41R 1着/16頭勝利 03/08 2中山41R 2着/16頭+0.0秒 02/10 1東京43R 3着/16頭+0.4秒 01/25 1中山92R 2着/14頭+0.7秒 12/28 5中山85R 6着/16頭+3.4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 4.7着 △ 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 1.3% (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。
11	ゴールドドレッサ	津村	実69.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/25 1福島51R 1着/15頭勝利 04/04 3中山32R 3着/14頭+1.1秒 03/21 2中山71R 13着/16頭+2.8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戦の調子平均 5.0着 ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
12	フォンデネージュ	木幡巧	実98.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島27R 14着/15頭+3.0秒 02/07 1東京34R 11着/13頭+2.0秒 12/13 5中京36R 10着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟14R 5着/14頭+0.9秒 07/26 2新潟14R 1着/15頭勝利
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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（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。
13	アンディラメナ	横山武	実4.9	▲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33%と適性高／前走3着）
前5走 02/01 2京都26R 7着/16頭+0.8秒 11/08 5東京12R 1着/15頭勝利 09/21 4中山74R 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 7.0着 (不振) ◎ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
14	ルージュカルデア	プーシャン	実11.9	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山99R 5着/12頭+1.0秒 10/18 4東京69R 6着/7頭+0.7秒 09/28 4中山99R 4着/8頭+0.6秒 07/05 2福島33R 1着/9頭勝利 06/14 3東京35R 4着/11頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
15	ツァガーンサル	原	実100.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/25 大井5R 1着/11頭勝利 01/27 大井9R 1着/14頭勝利 12/04 大井2R 1着/14頭勝利 11/10 3福島46R 4着/15頭+1.1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 10.3着 (不振) ○ 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) +27%（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: 1.0%) ※ 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。
16	ナムラティアラ	岩田康	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/26 3京都26R 7着/11頭+1.3秒 04/19 2阪神86R 11着/15頭+1.2秒 03/24 金沢7R 1着/10頭勝利 12/13 5阪神31R 13着/15頭+2.2秒 10/19 3京都71R 3着/12頭+0.8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 6.0着 ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

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

ティルベリー

騎手マーカンド

3.2倍

AI の勝率24%損益の分かれ目31%

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16頭

◎9

ティルベリー

マーカンド

3.2倍

勝率 24%

›

○8

タイセイフレッサ

戸崎圭

3.8倍

勝率 17%

›

▲13

アンディラメナ

横山武

4.9倍

勝率 17%

›

△7

ディペンダブル

菅原明

9.8倍

勝率 9%

›

△14

ルージュカルデア

プーシャン

11.9倍

勝率 9%

›

△16

ナムラティアラ

岩田康

13.8倍

勝率 8%

›

▽1

グロリアス

◇小林美

13.5倍

勝率 6%

›

▽2

ザローズハーツ

佐々木

14.4倍

勝率 5%

›

▽12

フォンデネージュ

木幡巧

98.0倍

対象外勝率 1%

›

▽10

キタノエピックアン

松岡

85.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

デルマザオウ

▲佐藤

63.9倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ゴールドドレッサ

津村

69.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ヨドノサファイア

大野

72.6倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ツァガーンサル

原

100.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ソレエスピアージャ

内田博

94.1倍

対象外勝率 1%

›

▽4

グランコネクシオン

☆長浜

96.8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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