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。

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	オストラヴァ	津村	実4.7	○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3着／69日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山49R 1着/8頭勝利 01/18 1中山77R 2着/16頭+0.2秒 12/28 5中山89R 3着/14頭+0.3秒 06/28 2福島17R 1着/7頭勝利 05/17 2東京76R 2着/8頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
2	マイネルフーガ	マーカンド	実56.8	▽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 04/12 3中山68R 8着/10頭+1.0秒 03/28 3中山18R 2着/12頭+0.3秒 02/28 1小倉1111R 9着/15頭+1.1秒 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
3	ダンツファイター	佐々木	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 04/05 3中山411R 5着/16頭+0.4秒 01/05 1中山210R 1着/11頭勝利 12/14 5中山49R 2着/12頭+0.1秒 11/02 4東京1112R 3着/13頭+0.2秒 08/17 1札幌812R 11着/14頭+3.0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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	ロードガレリア	横山武	実16.7	△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3着）
前5走 03/29 1中京66R 3着/13頭+0.3秒 03/14 1中京19R 5着/10頭+0.9秒 02/22 1阪神27R 3着/9頭+0.3秒 02/07 2京都37R 3着/9頭+0.3秒 12/13 5中京37R 2着/18頭+0.5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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	シャハザマーン	Ｃデムーロ	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／454日ぶりの実戦）
前5走 08/10 3中京66R 1着/9頭勝利 07/27 3中京26R 3着/10頭+0.3秒 05/24 2京都98R 1着/16頭勝利 05/10 2京都58R 2着/8頭+0.3秒 03/23 2中京47R 2着/16頭+0.0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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 454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 15.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
6	ピンキープロミス	木幡巧	実112.0	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神89R 1着/10頭勝利 03/28 1中京510R 6着/12頭+0.5秒 03/01 1阪神49R 7着/9頭+1.5秒 02/07 2京都38R 4着/8頭+0.8秒 01/17 1京都69R 3着/10頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
7	キングノジョー推奨	田辺	実15.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（当競馬場7走で勝率43%と適性高／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/03 2東京49R 6着/18頭+0.6秒 02/08 1小倉611R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1小倉211R 3着/12頭+0.2秒 11/16 5東京48R 1着/13頭勝利 10/12 4東京49R 12着/16頭+0.8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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
8	トリプルコーク	プーシャン	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/08 2中山49R 2着/16頭+0.6秒 11/01 4東京109R 1着/8頭勝利 08/31 3新潟49R 1着/11頭勝利 06/15 3東京47R 2着/14頭+0.5秒 02/22 1東京79R 4着/9頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 175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 15.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
9	フクノブルーレイク	松岡	実17.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/03 2東京49R 5着/18頭+0.6秒 04/05 3中山411R 4着/16頭+0.2秒 01/04 1京都110R 3着/9頭+0.1秒 12/13 5中山311R 8着/16頭+0.5秒 11/23 5東京510R 10着/17頭+0.6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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ボウウィンドウ	ルメール	実2.1	×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25%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 04/19 3中山89R 2着/12頭+0.0秒 02/01 1東京27R 3着/9頭+0.4秒 11/30 5東京89R 2着/9頭+0.1秒 10/11 4東京37R 1着/10頭勝利 07/26 2新潟15R 1着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ショーマンフリート	菅原明	実118.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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 0.9% (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。

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

キングノジョー

騎手田辺

15.6倍

AI の勝率10%損益の分かれ目6%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 15.6倍）を上回り、期待値 +55% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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（10着）

出走馬全11頭

×10

ボウウィンドウ

ルメール

2.1倍

勝率 21%

›

○1

オストラヴァ

津村

4.7倍

勝率 19%

›

▲8

トリプルコーク

プーシャン

5.5倍

勝率 15%

›

△5

シャハザマーン

Ｃデムーロ

7.5倍

勝率 15%

›

△7

キングノジョー

田辺

15.6倍

勝率 10%

›

△4

ロードガレリア

横山武

16.7倍

勝率 6%

›

▽9

フクノブルーレイク

松岡

17.6倍

勝率 6%

›

▽3

ダンツファイター

佐々木

21.6倍

勝率 5%

›

▽2

マイネルフーガ

マーカンド

56.8倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ピンキープロミス

木幡巧

112.0倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ショーマンフリート

菅原明

118.9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　AI 期待値プラス判定

単勝7キングノジョー不的中 10着

オッズ15.6倍予測時点
期待値+55%
推奨の幅10.1〜30.0倍
賭け金¥200

※ 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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項