東京 6R 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。

6R 東京競馬場発走 12:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カセノアステリア推奨	津村	実14.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 02/07 1東京37R 13着/14頭+3.1秒 11/15 5東京31R 1着/13頭勝利 10/18 4東京62R 2着/9頭+0.3秒 10/05 4東京21R 3着/16頭+1.2秒 08/16 2新潟75R 11着/17頭+2.1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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
2	シェリアドレ	マーカンド	実16.0	▽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／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山55R 9着/15頭+0.9秒 01/17 1中山65R 13着/18頭+0.7秒 12/21 5中山63R 3着/15頭+0.1秒 09/27 4中山82R 7着/16頭+1.3秒 07/19 2福島75R 2着/16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 99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 5.2% (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。
3	トウカイレオ	佐々木	実12.9	△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50%と好調／前走勝利の勢い／267日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京51R 1着/16頭勝利 01/24 1中山83R 2着/16頭+0.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 267日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
4	ユイノカタリベ	内田博	実44.0	▽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 04/26 2東京23R 1着/16頭勝利 02/22 1東京81R 6着/16頭+1.3秒 02/15 1東京61R 5着/16頭+2.2秒 02/07 1東京32R 2着/16頭+0.5秒 12/14 5中京42R 9着/13頭+1.9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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	ハウリングウィンド	岡田	実54.1	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神712R 4着/15頭+0.4秒 03/21 1中京37R 6着/16頭+0.6秒 03/14 1阪神77R 3着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神17R 3着/16頭+0.6秒 12/13 5中京38R 10着/16頭+1.1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 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 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 1.2% (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。
6	ヘイルメリーラン	松岡	実420.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 01/24 1小倉19R 11着/12頭+1.7秒 11/03 門別12R 14着/14頭+3.2秒 10/13 佐賀6R 6着/11頭+1.8秒 09/14 佐賀1R 5着/10頭+1.1秒 08/13 門別6R 1着/7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ 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) +159%（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: 0.2%) ※ 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。
7	ユーティジャーニー	☆長浜	実13.9	▽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 04/12 3中山67R 8着/15頭+0.6秒 03/29 1中京69R 11着/15頭+0.8秒 03/07 2中山312R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5中京28R 8着/18頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 4着/14頭+0.1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 5.0着 ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
8	ノボリフジ	▲遠藤	実28.3	▽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／直近3走平均11.0着と低調／前走3着）
前5走 05/02 2東京35R 15着/18頭+1.4秒 03/29 3中山26R 11着/13頭+1.5秒 03/04 笠松9R 1着/9頭勝利 01/12 1中山51R 7着/16頭+1.2秒 12/21 5中山62R 12着/16頭+2.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
9	アンバサダネージュ	横山武	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 05/02 1新潟13R 1着/15頭勝利 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 11.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
10	タイセイブロウ	▲大久保	実103.8	▽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 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10着/16頭+1.2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 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) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
11	バルジール	田辺	実41.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟212R 3着/15頭+0.4秒 04/11 1福島18R 3着/16頭+0.9秒 01/10 1中山312R 14着/16頭+2.8秒 12/10 船橋7R 1着/12頭勝利 11/11 門別10R 2着/15頭+0.3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 ○ 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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	マーガレットクレア	原	実10.1	△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／前走2着）
前5走 03/29 3中山26R 8着/13頭+0.9秒 01/18 1中山71R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 4着/16頭+1.3秒 10/25 4東京81R 9着/15頭+1.8秒 10/05 4東京26R 6着/16頭+1.7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戦の調子平均 4.0着 × 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
13	アヴァランチ	岩田望	実2.9	◎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2着）
前5走 04/26 2東京23R 2着/16頭+0.0秒 02/07 1東京32R 6着/16頭+0.9秒 11/29 5東京71R 8着/13頭+1.7秒 11/08 5東京14R 3着/14頭+1.1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 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.1% (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。
14	アイファージェット	木幡巧	実456.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.3着と低調）
前5走 03/27 名古屋6R 2着/9頭+1.0秒 03/12 名古屋5R 1着/11頭勝利 02/27 名古屋5R 2着/11頭+0.1秒 02/11 名古屋1R 1着/12頭勝利 01/28 名古屋3R 4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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) +181%（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: 0.2%) ※ 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	プリプリプリン	▲佐藤	実4.2	○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／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/03 2東京42R 2着/16頭+0.3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 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 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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

カセノアステリア

騎手津村

14.0倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.0倍）を上回り、期待値 +28% 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（12着）

出走馬全15頭

◎13

アヴァランチ

岩田望

2.9倍

勝率 25%

›

○15

プリプリプリン

▲佐藤

4.2倍

勝率 16%

›

▲9

アンバサダネージュ

横山武

5.7倍

勝率 12%

›

△1

カセノアステリア

津村

14.0倍

勝率 9%

›

△12

マーガレットクレア

原

10.1倍

勝率 8%

›

△3

トウカイレオ

佐々木

12.9倍

勝率 7%

›

▽7

ユーティジャーニー

☆長浜

13.9倍

勝率 6%

›

▽2

シェリアドレ

マーカンド

16.0倍

勝率 5%

›

▽8

ノボリフジ

▲遠藤

28.3倍

勝率 4%

›

▽11

バルジール

田辺

41.1倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ユイノカタリベ

内田博

44.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ハウリングウィンド

岡田

54.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

タイセイブロウ

▲大久保

103.8倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ヘイルメリーラン

松岡

420.6倍

対象外勝率 1%

›

▽14

アイファージェット

木幡巧

456.6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1カセノアステリア不的中 12着

オッズ14.0倍予測時点
期待値+28%
推奨の幅11.0〜30.0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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