東京 11R 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。

11R 東京競馬場発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンフィーゴ	マーカンド	実20.2	▽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33%と適性高）
前5走 03/24 高知4R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12頭勝利 02/01 1東京211R 3着/16頭+0.2秒 12/21 5中京611R 1着/16頭勝利 11/16 5東京49R 1着/14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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
2	クールブロン	プーシャン	実88.9	▽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5走 01/31 1東京19R 5着/16頭+0.4秒 11/08 5東京110R 6着/11頭+0.9秒 10/19 4東京710R 1着/13頭勝利 10/05 4東京212R 5着/16頭+0.6秒 08/17 3中京86R 10着/16頭+1.2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) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
3	バトルクライ	原	実46.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率27%と適性高／111日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京210R 5着/15頭+0.6秒 04/04 2阪神310R 9着/16頭+0.6秒 02/01 1東京211R 2着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神211R 11着/16頭+0.7秒 11/15 5東京311R 15着/16頭+1.8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 15走で勝率 27% (得意) △ ローテーション 111日休養明け × 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 1.5% (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。
4	アピーリングルック	大野	実84.1	▽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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／185日ぶりの実戦）
前5走 02/11 船橋11R 4着/13頭+1.4秒 12/24 名古屋10R 1着/9頭勝利 10/19 4東京711R 1着/12頭勝利 09/20 4中山611R 8着/15頭+1.3秒 07/06 2福島411R 8着/15頭+1.6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 6走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 185日休養明け × 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 0.7% (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。
5	オメガギネス	岩田康	実12.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／98日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山211R 7着/15頭+1.2秒 02/22 1東京811R 5着/16頭+0.8秒 02/01 1東京211R 4着/16頭+0.4秒 11/15 5東京311R 7着/16頭+0.9秒 10/04 4東京111R 1着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
6	ドンインザムード	荻野極	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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 04/26 2東京210R 1着/15頭勝利 02/15 1東京610R 2着/16頭+0.1秒 12/21 5中京611R 2着/16頭+0.1秒 10/08 大井11R 11着/16頭+4.6秒 08/10 2新潟67R 1着/15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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け × 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 19.5% (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。
7	ヘニーガイスト	横山武	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率75%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 02/01 1東京14R 1着/13頭勝利 01/12 1中京47R 4着/16頭+0.1秒 11/23 5東京74R 1着/15頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
8	エンペラーワケア	西村淳	実12.2	△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40%と適性高／286日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京211R 6着/16頭+0.5秒 09/04 佐賀11R 2着/10頭+0.1秒 06/25 浦和11R 3着/12頭+1.0秒 03/25 高知5R 3着/12頭+1.0秒 02/23 1東京811R 5着/16頭+0.5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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 286日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	トリリオンボーイ	菅原明	実61.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16頭+1.4秒 12/21 5阪神69R 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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	ジェイパームス	田辺	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場11走で勝率55%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 04/18 2阪神711R 10着/16頭+1.4秒 01/25 1京都911R 7着/16頭+0.6秒 11/01 4東京1011R 1着/16頭勝利 10/05 4東京211R 6着/11頭+0.6秒 01/05 1中山111R 14着/18頭+1.0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 11走で勝率 55% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
11	ドンエレクトス	三浦	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/28 3中山110R 2着/10頭+0.6秒 03/14 1中京16R 1着/16頭勝利 02/22 1東京89R 2着/10頭+0.1秒 01/31 1東京17R 13着/16頭+2.6秒 11/29 5東京79R 2着/12頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
12	ロックターミガン	津村	実24.9	▽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／199日ぶりの実戦）
前5走 04/29 大井11R 2着/13頭+0.6秒 03/25 大井11R 1着/7頭勝利 12/20 5阪神59R 1着/10頭勝利 11/29 4京都711R 10着/11頭+1.6秒 09/27 4中山89R 4着/9頭+0.2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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 199日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ライノ	戸崎圭	実25.5	×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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 3京都212R 4着/14頭+1.2秒 04/05 2阪神47R 4着/15頭+0.7秒 02/14 1東京52R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉212R 3着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 2着/13頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
14	ハセドン	佐々木	実194.9	×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 04/04 2阪神310R 11着/16頭+1.0秒 06/21 3阪神511R 9着/16頭+0.9秒 12/17 4中京611R 6着/16頭+0.7秒 10/09 4東京311R 8着/16頭+1.4秒 06/25 1函館611R 7着/13頭+1.6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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -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。
15	ルヴァレドクール	横山和	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場8走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 05/02 2東京312R 1着/14頭勝利 02/21 1東京712R 1着/16頭勝利 11/29 5東京76R 3着/16頭+0.3秒 11/02 4東京117R 2着/15頭+0.2秒 02/02 1東京23R 1着/16頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
16	ジャスティンアース	ルメール	実28.3	×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 03/14 1阪神711R 1着/13頭勝利 11/30 4京都811R 5着/16頭+0.8秒 10/26 4東京911R 2着/16頭+0.1秒 08/10 1札幌611R 13着/16頭+0.4秒 07/06 1函館811R 3着/10頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。

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

ドンインザムード

騎手荻野極

3.5倍

AI の勝率20%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16頭

◎6

ドンインザムード

荻野極

3.5倍

勝率 20%

›

○7

ヘニーガイスト

横山武

4.1倍

勝率 14%

›

▲11

ドンエレクトス

三浦

8.0倍

勝率 11%

›

△10

ジェイパームス

田辺

8.7倍

勝率 10%

›

△15

ルヴァレドクール

横山和

9.7倍

勝率 9%

›

△8

エンペラーワケア

西村淳

12.2倍

勝率 9%

›

▽5

オメガギネス

岩田康

12.8倍

勝率 7%

›

▽1

ダノンフィーゴ

マーカンド

20.2倍

勝率 6%

›

▽12

ロックターミガン

津村

24.9倍

勝率 6%

›

×13

ライノ

戸崎圭

25.5倍

勝率 2%

›

×16

ジャスティンアース

ルメール

28.3倍

勝率 2%

›

▽3

バトルクライ

原

46.5倍

対象外勝率 1%

›

▽9

トリリオンボーイ

菅原明

61.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

クールブロン

プーシャン

88.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

アピーリングルック

大野

84.1倍

対象外勝率 1%

›

×14

ハセドン

佐々木

194.9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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