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 14:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トクシーカイザー推奨	菅原明	実12.5	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/25 2東京110R 5着/15頭+1.0秒 02/14 1東京510R 3着/16頭+0.6秒 11/16 5東京49R 8着/14頭+1.2秒 11/02 4東京1110R 3着/12頭+0.8秒 10/12 4東京410R 5着/16頭+1.2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 6.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
2	エンセリオ	吉村	実84.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 04/25 2東京110R 11着/15頭+1.8秒 08/02 2新潟37R 8着/14頭+1.2秒 05/25 2東京108R 1着/16頭勝利 05/04 1新潟29R 4着/14頭+0.7秒 03/23 2中山812R 7着/15頭+0.8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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) +81%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (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。
3	セギレエルビエント	岩田望	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率33%と適性高）
前5走 03/21 1中京310R 3着/16頭+0.6秒 11/23 5東京58R 1着/16頭勝利 11/01 4東京106R 1着/15頭勝利 10/12 4東京46R 2着/15頭+0.1秒 07/19 2福島76R 9着/14頭+2.5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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
4	オレデイイノカ	内田博	実95.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 04/05 3中山410R 9着/16頭+1.8秒 01/17 1中山610R 15着/16頭+2.5秒 12/07 5中山210R 7着/16頭+1.0秒 10/25 4東京810R 11着/16頭+1.4秒 08/02 2新潟37R 6着/14頭+1.1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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (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	キョウエイフロイデ	原	実4.3	▲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 04/25 2東京112R 2着/13頭+0.0秒 02/14 1東京58R 2着/16頭+0.2秒 01/24 1中山88R 1着/11頭勝利 01/12 1中山57R 2着/15頭+1.2秒 11/23 5東京56R 7着/16頭+0.9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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	サトミノエンジェル	横山武	実19.0	△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 04/18 3中山710R 8着/13頭+1.0秒 02/21 1阪神112R 1着/13頭勝利 01/11 1中山47R 1着/16頭勝利 12/21 5中山68R 2着/15頭+0.0秒 08/31 2札幌46R 1着/14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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
7	メイショウタムシバ	津村	実26.1	▽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）
前5走 04/18 2阪神79R 12着/14頭+1.6秒 03/29 1中京612R 2着/16頭+0.1秒 11/09 4京都28R 5着/16頭+0.7秒 10/12 3京都48R 4着/14頭+1.0秒 09/07 2札幌69R 9着/14頭+1.2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) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	ワイドクリーガー	佐々木	実92.9	▽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）
前5走 04/05 2阪神47R 2着/15頭+0.5秒 01/24 1京都87R 1着/11頭勝利 01/18 1京都77R 6着/11頭+0.8秒 01/05 1京都27R 11着/15頭+2.6秒 08/16 3中京74R 1着/16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 14着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	グレイテストソング	大野	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/05 3中山410R 7着/16頭+1.4秒 01/17 1中山610R 10着/16頭+1.6秒 12/07 5中山210R 9着/16頭+1.3秒 07/20 1函館1210R 1着/12頭勝利 07/05 1函館710R 5着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
10	セボンサデッセ	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島610R 2着/15頭+0.1秒 03/01 1小倉1212R 1着/16頭勝利 01/12 1京都57R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.6% (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	シゲルソロソロ	戸崎圭	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/05 3中山410R 13着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神110R 5着/16頭+0.6秒 01/17 1京都611R 9着/16頭+1.2秒 08/23 4中京111R 13着/16頭+1.1秒 08/03 3中京46R 9着/16頭+0.4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 5.3着 ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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

トクシーカイザー

騎手菅原明

12.5倍

AI の勝率13%損益の分かれ目8%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.5倍）を上回り、期待値 +64% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（9着）

出走馬全11頭

×10

セボンサデッセ

ルメール

2.1倍

勝率 23%

›

○3

セギレエルビエント

岩田望

4.3倍

勝率 18%

›

▲5

キョウエイフロイデ

原

4.3倍

勝率 17%

›

△1

トクシーカイザー

菅原明

12.5倍

勝率 13%

›

△11

シゲルソロソロ

戸崎圭

12.3倍

勝率 9%

›

△6

サトミノエンジェル

横山武

19.0倍

勝率 5%

›

▽9

グレイテストソング

大野

23.6倍

勝率 5%

›

▽7

メイショウタムシバ

津村

26.1倍

勝率 4%

›

▽2

エンセリオ

吉村

84.4倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ワイドクリーガー

佐々木

92.9倍

対象外勝率 2%

›

▽4

オレデイイノカ

内田博

95.8倍

対象外勝率 2%

›

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トクシーカイザー不的中 9着

オッズ12.5倍予測時点
期待値+64%
推奨の幅10.0〜30.0倍
賭け金¥300

※ 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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