東京 12R 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。

12R 東京競馬場発走 16:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シトラール	プーシャン	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟58R 5着/16頭+0.7秒 03/22 2中京37R 10着/16頭+0.8秒 10/27 4東京86R 11着/18頭+0.6秒 10/14 4東京48R 5着/17頭+0.5秒 04/20 2東京16R 7着/16頭+1.4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 6.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
2	エウテルペ	吉田豊	実64.2	▽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 04/26 1福島67R 5着/15頭+0.6秒 02/07 1東京34R 9着/13頭+1.7秒 06/29 2福島21R 1着/15頭勝利 06/01 2東京121R 2着/16頭+0.1秒 04/19 3中山71R 9着/14頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.0% (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。
3	ガミーヌ	松岡	実64.9	▽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／直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 9着/16頭+0.8秒 12/06 5中山13R 8着/15頭+0.5秒 11/09 5東京21R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟33R 8着/13頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 6着/11頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ツインピークス	◇小林美	実39.0	▽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）
前5走 04/25 2東京18R 6着/8頭+0.3秒 03/28 1中京57R 5着/15頭+0.5秒 12/27 5中山77R 13着/18頭+0.7秒 11/01 4東京1012R 12着/15頭+1.4秒 10/19 4東京77R 3着/13頭+0.3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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.7% (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。
5	アスクヴォルテージ	石橋脩	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 04/18 2阪神77R 6着/14頭+0.5秒 03/29 1中京69R 3着/15頭+0.0秒 02/22 1阪神28R 9着/15頭+2.1秒 01/25 1京都912R 5着/9頭+0.5秒 07/26 2新潟111R 9着/14頭+1.4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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
6	ゴージャス	菅原明	実38.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京112R 10着/18頭+0.7秒 01/10 1京都312R 10着/18頭+1.5秒 04/19 2阪神76R 7着/8頭+1.9秒 03/29 2阪神19R 10着/14頭+1.0秒 02/01 1京都19R 5着/8頭+0.9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戦の調子平均 10.7着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	ターンザテーブルス	原	実64.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/18 3中山76R 2着/6頭+0.0秒 02/07 1東京36R 1着/16頭勝利 01/18 1中山75R 4着/16頭+0.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +10%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
8	ロンティケチャップ	佐々木	実63.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/29 2阪神27R 11着/14頭+1.3秒 03/22 1中京48R 4着/18頭+0.3秒 01/05 1京都212R 14着/15頭+1.3秒 08/24 4中京29R 8着/14頭+1.0秒 08/09 3中京511R 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 8.7着 (不振) ○ 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 1.0% (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。
9	サンブライト推奨	横山典	実32.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ32.1倍で期待値+131%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/05 1中山27R 9着/10頭+2.2秒 12/20 5中山59R 7着/12頭+1.3秒 09/20 4中山65R 1着/16頭勝利 ― ―
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 6.0着 △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	レヴェランジェ	津村	実38.9	▽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33%と好調／前走勝利の勢い／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京44R 2着/18頭+0.3秒 02/07 1東京36R 8着/16頭+0.4秒 01/18 1中山712R 3着/16頭+0.1秒 01/04 1中山15R 3着/16頭+0.2秒 10/13 4東京51R 7着/15頭+2.1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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 146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 2.0% (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。
11	ドルビナ	内田博	実217.1	×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 04/12 3中山67R 9着/15頭+0.6秒 03/21 1中京312R 6着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 8着/16頭+0.5秒 02/14 1東京512R 8着/16頭+0.8秒 09/28 4中山97R 10着/16頭+1.6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 14.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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。
12	ダノンアスコルティ	ルメール	実2.0	◎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3走で勝率33%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東京84R 6着/16頭+0.7秒 12/20 5中山56R 4着/16頭+0.4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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 32.3% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	ヴァイスクレー	木幡巧	実19.9	▽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2着）
前5走 05/05 園田6R 2着/10頭+0.4秒 04/16 園田4R 1着/10頭勝利 04/01 園田4R 2着/11頭+1.3秒 03/17 園田3R 3着/9頭+0.2秒 02/18 姫路4R 3着/12頭+0.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
14	ヤマニンアレシス	大野	実14.5	△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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/02 1新潟15R 4着/16頭+0.3秒 04/04 3中山35R 3着/16頭+0.2秒 03/14 2中山55R 2着/16頭+0.1秒 02/14 1東京55R 2着/16頭+0.0秒 02/01 1東京25R 4着/16頭+0.4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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
15	ミッキーダムール	Ｃデムーロ	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／348日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京62R 1着/18頭勝利 11/01 4東京105R 4着/13頭+0.2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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 348日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
16	ダーリングハースト	マーカンド	実7.9	▲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2着／69日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 9着/14頭+1.3秒 02/14 1東京56R 1着/16頭勝利 06/22 3東京65R 3着/16頭+0.7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 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
17	ゴーゴータカシ	岩田康	実55.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/12 3中山67R 10着/15頭+0.7秒 03/21 1中京312R 7着/14頭+0.7秒 03/07 2中山312R 7着/16頭+0.4秒 02/22 1小倉109R 3着/12頭+0.7秒 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒
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 7.3着 (不振) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
18	ショウナンバーボン	戸崎圭	実32.7	▽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 3中山75R 2着/16頭+0.1秒 03/22 1中京42R 9着/16頭+2.2秒 01/17 1中山62R 9着/16頭+3.1秒 12/20 5中山53R 10着/16頭+1.5秒 08/30 2札幌32R 3着/7頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。

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

サンブライト

騎手横山典

32.1倍

AI の勝率7%損益の分かれ目3%

AI の勝率 7% が損益の分かれ目 3%（1 ÷ 32.1倍）を上回り、期待値 +131% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（8着）

出走馬全18頭

◎12

ダノンアスコルティ

ルメール

2.0倍

勝率 32%

›

○15

ミッキーダムール

Ｃデムーロ

4.5倍

勝率 17%

›

▲16

ダーリングハースト

マーカンド

7.9倍

勝率 13%

›

△1

シトラール

プーシャン

16.2倍

勝率 7%

›

△9

サンブライト

横山典

32.1倍

対象外勝率 7%

›

△14

ヤマニンアレシス

大野

14.5倍

勝率 5%

›

▽13

ヴァイスクレー

木幡巧

19.9倍

勝率 5%

›

▽5

アスクヴォルテージ

石橋脩

29.8倍

勝率 2%

›

▽18

ショウナンバーボン

戸崎圭

32.7倍

対象外勝率 2%

›

▽10

レヴェランジェ

津村

38.9倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ゴージャス

菅原明

38.2倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ツインピークス

◇小林美

39.0倍

対象外勝率 2%

›

▽17

ゴーゴータカシ

岩田康

55.0倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ターンザテーブルス

原

64.1倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ロンティケチャップ

佐々木

63.0倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エウテルペ

吉田豊

64.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ガミーヌ

松岡

64.9倍

対象外勝率 1%

›

×11

ドルビナ

内田博

217.1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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝9サンブライト不的中 8着

オッズ32.1倍予測時点
期待値+131%
推奨の幅13.9〜30.0倍
賭け金¥100

※ 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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