東京 9R 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。

9R 東京競馬場発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クロドラバール	菅原明	実134.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 02/28 2中山112R 7着/16頭+1.1秒 09/27 4阪神812R 8着/16頭+1.7秒 09/15 4阪神59R 8着/13頭+2.0秒 07/20 1函館1210R 10着/12頭+1.6秒 06/15 1函館210R 8着/14頭+0.8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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ホレーショ	ルメール	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山112R 3着/16頭+0.6秒 02/28 2中山112R 2着/16頭+0.3秒 12/06 5中山110R 6着/12頭+0.4秒 10/26 4東京99R 2着/13頭+0.1秒 09/28 4中山98R 4着/16頭+0.9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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (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。
3	ステアハート	プーシャン	実34.5	▽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 05/03 1新潟29R 3着/12頭+0.6秒 01/31 1小倉310R 8着/16頭+0.5秒 01/10 1京都39R 2着/8頭+0.8秒 10/26 3京都97R 1着/12頭勝利 10/13 3京都57R 3着/15頭+0.4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 10.7着 (不振) ○ 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 3.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
4	セブンマイスター	佐々木	実22.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/26 2東京27R 1着/16頭勝利 02/01 1東京26R 2着/15頭+0.6秒 10/26 4東京912R 2着/16頭+0.1秒 03/29 2中京58R 2着/16頭+0.1秒 11/16 5東京57R 5着/16頭+0.4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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ファイアマン	マーカンド	実2.3	◎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／前走2着）
前5走 03/14 2中山56R 6着/16頭+0.8秒 01/10 1中山39R 6着/10頭+1.4秒 12/14 5中山47R 9着/16頭+0.9秒 08/30 3新潟32R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟52R 5着/10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戦の調子平均 5.0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) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
6	マンダリンボレロ	松岡	実113.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/28 3中山112R 9着/16頭+1.3秒 03/08 2中山48R 4着/13頭+0.8秒 02/14 2京都58R 5着/13頭+0.2秒 01/24 1中山810R 6着/10頭+1.3秒 12/28 5中山88R 7着/13頭+2.4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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 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) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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	ブレゲアン	大野	実46.3	▽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3着）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3着/15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) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ハイライトニング	横山和	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／前走勝利の勢い）
前5走 03/14 2中山56R 10着/16頭+1.4秒 01/10 1中山39R 7着/10頭+1.5秒 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (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。
9	マクミランテソーロ	木幡巧	実68.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/04 3中山312R 3着/16頭+0.6秒 03/08 2中山46R 1着/16頭勝利 02/15 1東京67R 2着/16頭+0.2秒 11/30 5東京87R 7着/16頭+1.2秒 11/15 5東京37R 2着/16頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	レッドライトニング	津村	実72.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/18 1福島311R 2着/15頭+0.1秒 02/15 1東京68R 8着/14頭+0.7秒 01/10 1中山38R 3着/13頭+0.7秒 11/15 3福島310R 9着/15頭+1.6秒 07/06 1函館88R 1着/13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戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
11	ウリズンベー	戸崎圭	実12.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 04/05 3中山46R 5着/16頭+0.7秒 01/17 1中山62R 1着/16頭勝利 11/01 4東京101R 5着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 2着/16頭+0.0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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
12	ライジンマル	木幡初	実64.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 04/04 3中山310R 6着/15頭+0.6秒 03/08 2中山48R 5着/13頭+0.8秒 02/28 2中山112R 6着/16頭+0.6秒 01/24 1中山810R 8着/10頭+1.9秒 01/05 1中山29R 7着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
13	コスモストーム	横山武	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 02/14 1東京58R 8着/16頭+1.0秒 10/26 3京都912R 4着/16頭+0.5秒 10/05 3京都28R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 2着/15頭+0.7秒 04/06 2阪神49R 3着/15頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
14	タイセイジェイド	岩田康	実21.2	△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）
前5走 04/26 3京都26R 3着/11頭+0.3秒 04/05 2阪神45R 9着/13頭+1.5秒 03/01 2中山24R 4着/8頭+2.1秒 02/15 1東京63R 1着/16頭勝利 ―
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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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

ファイアマン

騎手マーカンド

2.3倍

AI の勝率25%損益の分かれ目43%

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

ファイアマン

マーカンド

2.3倍

勝率 25%

›

○13

コスモストーム

横山武

3.9倍

勝率 25%

›

▲2

ホレーショ

ルメール

5.5倍

勝率 14%

›

△8

ハイライトニング

横山和

8.9倍

勝率 8%

›

△11

ウリズンベー

戸崎圭

12.6倍

勝率 8%

›

△14

タイセイジェイド

岩田康

21.2倍

勝率 5%

›

▽4

セブンマイスター

佐々木

22.9倍

勝率 4%

›

▽3

ステアハート

プーシャン

34.5倍

対象外勝率 3%

›

▽7

ブレゲアン

大野

46.3倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ライジンマル

木幡初

64.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

マクミランテソーロ

木幡巧

68.0倍

対象外勝率 1%

›

▽10

レッドライトニング

津村

72.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

マンダリンボレロ

松岡

113.1倍

対象外勝率 1%

›

▽1

クロドラバール

菅原明

134.6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。

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