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。

9R 東京競馬場発走 14:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ローズマイスター	ルメール	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/22 1中京47R 2着/15頭+0.2秒 02/21 1小倉97R 11着/16頭+1.2秒 02/07 1小倉58R 2着/12頭+0.6秒 01/11 1中山47R 3着/16頭+1.1秒 12/21 5中京63R 4着/16頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (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。
2	イプシロンナンバー	三浦	実17.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/12 3中山69R 3着/12頭+0.5秒 03/22 1中京410R 3着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉88R 1着/15頭勝利 12/31 園田8R 1着/10頭勝利 12/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 3.3着 ○ ローテーション 26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 5.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
3	ムジェロ	プーシャン	実40.3	▽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0%と苦戦傾向／209日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山69R 4着/12頭+0.8秒 03/15 2中山69R 6着/11頭+1.9秒 01/12 1中山59R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中山510R 2着/16頭+0.3秒 11/29 5東京78R 4着/16頭+0.5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 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 209日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (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。
4	トレインザマインド	内田博	実103.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/16 大井10R 1着/14頭勝利 02/14 1東京52R 3着/16頭+0.3秒 12/11 船橋9R 2着/14頭+0.0秒 11/01 4東京107R 5着/16頭+0.7秒 09/03 大井10R 1着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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: 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	ユウトザユウト	横山武	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 04/12 2阪神68R 7着/11頭+1.8秒 03/28 2阪神112R 2着/14頭+0.1秒 02/28 2中山112R 12着/16頭+1.6秒 11/16 4京都47R 5着/16頭+1.1秒 09/30 船橋9R 1着/10頭勝利
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 5.3着 ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
6	ボクマダネムイヨ	戸崎圭	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（前走3着）
前5走 02/22 1東京89R 4着/10頭+1.1秒 01/31 2京都17R 8着/11頭+0.8秒 01/10 1京都34R 3着/11頭+0.4秒 11/02 3京都119R 3着/16頭+0.1秒 09/21 4阪神76R 1着/9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 3.7着 ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.1% (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。
7	リラゲイル	原	実178.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 6着/16頭+1.1秒 03/08 2中山48R 3着/13頭+0.7秒 01/18 1中山76R 1着/14頭勝利 12/27 5中山78R 3着/16頭+0.4秒 11/19 川崎7R 1着/12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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	メイケイロゼッタ	鮫島良	実263.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（98日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都710R 11着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神88R 9着/13頭+1.0秒 12/13 5中京310R 12着/16頭+0.9秒 11/01 3京都108R 13着/15頭+1.7秒 10/25 3京都89R 6着/16頭+1.2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 7.0着 (不振) △ ローテーション 98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 0.6% (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。
9	モエレサワンミヤギ	田辺	実58.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
10	ストロングエース	石橋脩	実109.5	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都311R 9着/12頭+1.8秒 04/12 3中山66R 1着/11頭勝利 03/14 1中京16R 4着/16頭+1.1秒 02/15 1東京64R 7着/13頭+1.2秒 01/25 1中山99R 10着/12頭+1.9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) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
11	エンマ	佐々木	実86.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/28 2阪神112R 8着/14頭+1.4秒 03/15 1阪神88R 3着/11頭+0.3秒 02/28 1阪神39R 9着/9頭+1.5秒 01/18 1京都77R 1着/11頭勝利 01/05 1京都27R 5着/15頭+1.2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 8.3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) +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。
12	フェイトライン	菅原明	実373.0	▽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33%と好調）
前5走 03/15 1阪神87R 5着/13頭+0.3秒 03/01 1阪神48R 3着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉44R 10着/12頭+6.8秒 11/08 5東京112R 6着/14頭+0.9秒 10/12 3京都412R 8着/18頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +110%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
13	テンカムテキ	マーカンド	実6.9	▲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／90日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 1着/16頭勝利 03/14 2中山56R 3着/16頭+0.3秒 01/10 1中山39R 2着/10頭+0.3秒 12/14 5中山47R 6着/16頭+0.3秒 10/04 4東京11R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	バードウォッチャー	岩田康	実16.1	△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 03/01 2中山29R 6着/10頭+1.7秒 02/01 1東京27R 4着/9頭+0.4秒 12/21 5中京610R 7着/10頭+0.4秒 10/26 4新潟410R 7着/16頭+1.0秒 10/04 4東京19R 5着/12頭+0.5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 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
15	バートラガッツ	Ｃデムーロ	実3.8	○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／112日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都76R 1着/12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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (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。

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

ボクマダネムイヨ

騎手戸崎圭

2.5倍

AI の勝率28%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15頭

◎6

ボクマダネムイヨ

戸崎圭

2.5倍

勝率 28%

›

○15

バートラガッツ

Ｃデムーロ

3.8倍

勝率 23%

›

▲13

テンカムテキ

マーカンド

6.9倍

勝率 11%

›

△1

ローズマイスター

ルメール

7.6倍

勝率 8%

›

△5

ユウトザユウト

横山武

8.5倍

勝率 8%

›

△14

バードウォッチャー

岩田康

16.1倍

勝率 6%

›

▽2

イプシロンナンバー

三浦

17.8倍

勝率 5%

›

▽3

ムジェロ

プーシャン

40.3倍

対象外勝率 3%

›

▽9

モエレサワンミヤギ

田辺

58.7倍

対象外勝率 1%

›

▽4

トレインザマインド

内田博

103.4倍

対象外勝率 1%

›

▽11

エンマ

佐々木

86.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ストロングエース

石橋脩

109.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

リラゲイル

原

178.3倍

対象外勝率 1%

›

▽8

メイケイロゼッタ

鮫島良

263.5倍

対象外勝率 1%

›

▽12

フェイトライン

菅原明

373.0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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