東京 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

8R 東京競馬場発走 13:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラッシファイド	プーシャン	実39.0	▽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0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山68R 5着/10頭+0.3秒 02/21 1東京78R 3着/12頭+0.1秒 11/08 5東京18R 3着/8頭+0.5秒 10/18 4東京68R 2着/7頭+0.2秒 08/23 3新潟17R 1着/11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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33%（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: 2.6%) ※ 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。
2	サイモンシャリオ	三浦	実47.5	▽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）
前5走 04/18 1福島39R 3着/9頭+0.6秒 03/29 2阪神25R 1着/12頭勝利 03/14 1中京15R 2着/18頭+0.5秒 01/05 1京都25R 8着/17頭+0.7秒 12/20 5中京55R 4着/18頭+0.1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) ◎ 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) +88%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (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。
3	ラディアントスター	ルメール	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/22 2中山87R 1着/8頭勝利 01/24 1京都89R 4着/13頭+0.4秒 11/09 5東京24R 1着/14頭勝利 07/19 2福島73R 2着/10頭+0.0秒 07/06 2福島45R 2着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12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 23.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	セイウンパシュート	菅原明	実109.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/01 1阪神49R 9着/9頭+1.6秒 02/21 1小倉910R 14着/16頭+1.9秒 01/18 1中山77R 15着/16頭+1.8秒 12/28 5中山89R 12着/14頭+1.2秒 10/11 4東京39R 7着/10頭+0.8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 13走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (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。
5	リポサンテ	大野	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/02 2東京36R 2着/7頭+0.4秒 04/18 3中山77R 2着/10頭+0.0秒 03/21 1中京38R 5着/13頭+0.3秒 02/22 1東京86R 6着/16頭+0.4秒 11/15 3福島38R 11着/16頭+1.9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) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
6	アッカン	岩田康	実40.5	△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33%と適性高）
前5走 04/25 2東京111R 7着/18頭+1.4秒 02/21 1阪神18R 5着/7頭+0.6秒 01/18 1中山711R 15着/15頭+1.5秒 11/02 4東京118R 1着/5頭勝利 09/07 2札幌62R 1着/10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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) +96%（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: 2.5%) ※ 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	アクロフェイズ	Ｃデムーロ	実1.8	×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 04/19 3中山811R 16着/18頭+1.5秒 03/15 2中山611R 3着/16頭+0.0秒 01/24 1京都89R 2着/13頭+0.2秒 12/06 5中京15R 1着/14頭勝利 10/05 3京都23R 8着/16頭+3.3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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
8	マイネルアレス	石橋脩	実104.7	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 05/03 1新潟28R 2着/12頭+0.0秒 03/28 1中京58R 6着/14頭+0.5秒 03/15 1中京28R 3着/12頭+0.3秒 02/22 1東京86R 5着/16頭+0.4秒 01/25 1小倉212R 4着/14頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +186%（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: 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。
9	ロングミックス推奨	横山典	実17.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ17.1倍で期待値+124%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続／77日の休養を経て臨戦態勢）
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 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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (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。
10	ウェイクフィールド	田辺	実15.8	△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5走 04/19 3中山84R 1着/16頭勝利 01/24 1中山85R 6着/18頭+0.5秒 12/06 5中京15R 8着/14頭+1.4秒 11/24 3福島65R 8着/16頭+0.9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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。

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A

ロングミックス

騎手横山典

17.1倍

AI の勝率13%損益の分かれ目6%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.1倍）を上回り、期待値 +125% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（6着）

出走馬全10頭

×7

アクロフェイズ

Ｃデムーロ

1.8倍

勝率 24%

›

○3

ラディアントスター

ルメール

2.9倍

勝率 23%

›

▲5

リポサンテ

大野

5.6倍

勝率 16%

›

△9

ロングミックス

横山典

17.1倍

勝率 13%

›

△10

ウェイクフィールド

田辺

15.8倍

勝率 6%

›

△6

アッカン

岩田康

40.5倍

対象外勝率 5%

›

▽2

サイモンシャリオ

三浦

47.5倍

対象外勝率 4%

›

▽1

クラッシファイド

プーシャン

39.0倍

対象外勝率 3%

›

▽8

マイネルアレス

石橋脩

104.7倍

対象外勝率 3%

›

▽4

セイウンパシュート

菅原明

109.4倍

対象外勝率 2%

›

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　AI 期待値プラス判定

単勝9ロングミックス不的中 6着

オッズ17.1倍予測時点
期待値+125%
推奨の幅10.0〜30.0倍
賭け金¥400

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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