東京 12R 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。

12R 東京競馬場発走 16:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーネキング	横山武	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山511R 3着/15頭+0.3秒 03/15 2中山611R 12着/16頭+0.9秒 01/18 1中山711R 10着/15頭+0.6秒 12/27 5中山711R 12着/16頭+1.1秒 09/06 2札幌511R 2着/12頭+0.0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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	スタニングヴュー	津村	実114.2	▽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 04/25 2東京18R 1着/8頭勝利 04/12 1福島26R 5着/15頭+0.9秒 11/16 3福島412R 12着/16頭+1.1秒 09/06 4中山17R 2着/18頭+0.4秒 08/23 3新潟14R 4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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +7%（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: 0.9%) ※ 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。
3	シャンパンマーク	大野	実21.5	▽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412R 4着/12頭+0.9秒 03/15 2中山68R 5着/10頭+0.7秒 07/27 2新潟26R 6着/11頭+0.7秒 05/31 2東京1110R 15着/16頭+1.8秒 04/26 2東京18R 1着/12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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (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。
4	ジーティーマン	西村淳	実3.5	○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走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 04/05 2阪神48R 6着/11頭+0.3秒 02/15 2京都69R 2着/11頭+0.5秒 11/29 4京都77R 1着/18頭勝利 10/12 3京都412R 10着/18頭+0.8秒 04/05 2阪神311R 7着/11頭+0.6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戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (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。
5	コンテネレッツア	マーカンド	実37.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 2東京48R 2着/9頭+0.4秒 02/15 1東京68R 7着/14頭+0.7秒 11/09 5東京212R 15着/18頭+1.0秒 06/21 3東京510R 3着/14頭+0.0秒 05/18 2東京89R 3着/9頭+0.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
6	ノビリシマビジョン	プーシャン	実9.2	△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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/25 2東京19R 2着/9頭+0.0秒 03/14 2中山59R 4着/10頭+0.2秒 12/21 5中山69R 7着/11頭+1.0秒 04/19 3中山76R 1着/8頭勝利 03/01 2中山17R 3着/9頭+0.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	マサノユニコーン	菅原明	実56.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/26 2東京212R 7着/16頭+1.3秒 03/22 2中山89R 4着/16頭+0.6秒 02/22 1東京812R 4着/16頭+0.3秒 11/29 4京都78R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京812R 2着/13頭+0.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) +40%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
8	ウィンターベル	荻野極	実40.8	▽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／195日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京48R 6着/9頭+1.0秒 02/28 2中山18R 5着/13頭+0.4秒 12/14 5中山412R 1着/16頭勝利 01/26 1中山99R 7着/11頭+0.7秒 11/24 5東京88R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	デイジー	戸崎圭	実14.1	△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／前走勝利の勢い）
前5走 04/11 1福島19R 12着/16頭+1.2秒 01/11 1中山48R 3着/16頭+0.2秒 11/22 3福島59R 2着/16頭+0.0秒 11/09 3福島29R 3着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟44R 3着/16頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
10	ナハトナナレオン	佐々木	実42.2	▽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 03/28 3中山15R 1着/16頭勝利 03/01 2中山25R 3着/16頭+0.5秒 01/31 2京都16R 4着/16頭+0.3秒 01/05 1中山26R 14着/18頭+1.4秒 10/05 4東京22R 3着/11頭+0.7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 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
11	エーデルヴェーグ	ルメール	実3.2	◎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3着）
前5走 04/18 2阪神77R 1着/14頭勝利 03/15 1阪神87R 2着/13頭+0.1秒 02/21 1阪神19R 4着/18頭+0.4秒 11/01 3京都1012R 9着/15頭+0.3秒 08/09 3中京512R 2着/12頭+0.1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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 21.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	ルナルーチェット	田辺	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 04/12 3中山67R 3着/15頭+0.3秒 01/25 1小倉28R 14着/16頭+2.3秒 11/22 3福島58R 12着/16頭+1.2秒 10/13 4東京59R 15着/18頭+1.2秒 08/17 1札幌87R 5着/14頭+0.4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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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

見送りAI の 1 位の馬

エーデルヴェーグ

騎手ルメール

3.2倍

AI の勝率21%損益の分かれ目31%

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12頭

◎11

エーデルヴェーグ

ルメール

3.2倍

勝率 21%

›

○4

ジーティーマン

西村淳

3.5倍

勝率 21%

›

▲1

ジーネキング

横山武

4.0倍

勝率 20%

›

△6

ノビリシマビジョン

プーシャン

9.2倍

勝率 8%

›

△9

デイジー

戸崎圭

14.1倍

勝率 7%

›

△12

ルナルーチェット

田辺

11.3倍

勝率 6%

›

▽3

シャンパンマーク

大野

21.5倍

勝率 6%

›

▽5

コンテネレッツア

マーカンド

37.0倍

対象外勝率 3%

›

▽8

ウィンターベル

荻野極

40.8倍

対象外勝率 3%

›

▽10

ナハトナナレオン

佐々木

42.2倍

対象外勝率 3%

›

▽7

マサノユニコーン

菅原明

56.1倍

対象外勝率 3%

›

▽2

スタニングヴュー

津村

114.2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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