東京 8R 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。

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	ヒナノムサシ	▲遠藤	実81.8	▽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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/03 3京都46R 15着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神56R 9着/15頭+0.9秒 03/22 2中山83R 7着/14頭+1.6秒 02/21 1東京72R 14着/16頭+2.1秒 11/30 5東京81R 1着/16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 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	サトノエスケープ	田辺	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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 3中山57R 4着/16頭+1.1秒 01/25 1中山93R 1着/16頭勝利 01/05 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山21R 4着/16頭+0.5秒 09/28 4中山92R 12着/16頭+1.5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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (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。
3	グラスブランシュ	木幡巧	実226.2	▽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／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 01/18 1京都79R 14着/16頭+1.8秒 11/29 4京都78R 12着/16頭+0.9秒 11/02 3京都118R 7着/15頭+1.0秒 09/27 4中山812R 11着/16頭+1.0秒 07/19 2福島712R 1着/11頭勝利
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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +113%（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: 0.4%) ※ 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。
4	ショウナンカチドキ	吉村	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 04/15 大井10R 1着/14頭勝利 01/29 大井10R 11着/15頭+2.2秒 01/15 大井10R 9着/12頭+1.1秒 01/06 1中山21R 5着/16頭+0.5秒 12/15 5中山61R 2着/16頭+0.2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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 207日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
5	エアサロメ	岩田望	実3.5	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 2中山83R 4着/14頭+1.1秒 01/04 1中山13R 1着/15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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	キミハスコール	プーシャン	実15.1	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 6着/16頭+0.2秒 11/24 5東京65R 5着/16頭+0.7秒 11/08 5東京17R 2着/16頭+0.6秒 10/13 4東京512R 4着/16頭+0.3秒 08/17 2新潟89R 6着/15頭+1.0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 11走で勝率 18% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ラインジーク	津村	実5.1	▲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5走 04/05 3中山42R 1着/16頭勝利 03/15 1中京21R 2着/16頭+0.5秒 02/15 1東京61R 3着/16頭+1.5秒 11/30 5東京81R 3着/16頭+0.1秒 11/08 5東京11R 2着/15頭+0.6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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	フィールマイプラン	横山武	実10.8	△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67%と好調）
前5走 04/25 1福島54R 5着/16頭+0.7秒 03/21 2中山73R 6着/16頭+1.4秒 03/01 2中山23R 3着/16頭+1.0秒 01/12 1中山53R 12着/16頭+3.9秒 12/21 5中山65R 5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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
9	セキテイオー	▲佐藤	実143.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神84R 4着/14頭+1.8秒 03/29 2阪神24R 3着/14頭+0.5秒 02/07 1小倉54R 7着/12頭+3.4秒 10/18 4東京612R 12着/14頭+2.4秒 09/07 4中山29R 11着/16頭+1.7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 4.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35%（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: 0.7%) ※ 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	エコロボルト	菅原明	実27.6	▽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 05/03 1新潟22R 1着/15頭勝利 04/12 3中山63R 2着/14頭+0.2秒 03/22 1中京42R 5着/16頭+2.1秒 11/09 4京都21R 15着/16頭+2.2秒 06/22 3阪神65R 8着/10頭+1.4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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ニシノクードクール	野畑凌	実164.2	▽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走平均11.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京512R 15着/16頭+1.2秒 02/14 1東京58R 14着/16頭+2.0秒 11/09 5東京28R 8着/16頭+1.2秒 10/12 4東京412R 5着/16頭+1.1秒 09/20 4中山63R 1着/16頭勝利
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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（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: 0.6%) ※ 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。
12	ロイヤルスパイア	戸崎圭	実8.9	△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33%と好調）
前5走 03/29 1中京63R 1着/15頭勝利 03/14 2中山53R 2着/16頭+0.5秒 03/01 1小倉125R 4着/18頭+0.1秒 12/14 5中京42R 5着/13頭+1.0秒 11/29 5東京71R 2着/13頭+0.3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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
13	キングクー	☆長浜	実55.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/29 2阪神212R 10着/16頭+1.2秒 03/15 1中京29R 8着/15頭+1.1秒 02/14 1小倉710R 7着/14頭+0.8秒 01/25 1中山98R 5着/15頭+0.9秒 12/20 5中京510R 11着/16頭+0.9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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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。
14	ホウショウマリス	西村淳	実6.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 04/18 1福島311R 3着/15頭+0.3秒 01/18 1京都79R 4着/16頭+0.4秒 12/27 5阪神78R 5着/16頭+0.7秒 09/21 4阪神712R 7着/15頭+1.4秒 08/30 4中京39R 4着/16頭+0.6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 5.3着 ○ 前走実績前走 3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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。

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

エアサロメ

騎手岩田望

3.5倍

AI の勝率23%損益の分かれ目29%

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14頭

◎5

エアサロメ

岩田望

3.5倍

勝率 23%

›

○2

サトノエスケープ

田辺

4.5倍

勝率 18%

›

▲7

ラインジーク

津村

5.1倍

勝率 18%

›

△14

ホウショウマリス

西村淳

6.0倍

勝率 13%

›

△12

ロイヤルスパイア

戸崎圭

8.9倍

勝率 7%

›

△8

フィールマイプラン

横山武

10.8倍

勝率 6%

›

▽6

キミハスコール

プーシャン

15.1倍

勝率 5%

›

▽10

エコロボルト

菅原明

27.6倍

勝率 3%

›

▽4

ショウナンカチドキ

吉村

29.3倍

勝率 3%

›

▽13

キングクー

☆長浜

55.6倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ヒナノムサシ

▲遠藤

81.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

セキテイオー

▲佐藤

143.2倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ニシノクードクール

野畑凌

164.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

グラスブランシュ

木幡巧

226.2倍

対象外勝率 1%

›

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