東京 5R 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。
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ペイヴザウェイ |
佐々木 |
実13.8 |
△詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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 |
チェンジオブペース |
菅原明 |
実19.4 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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 |
ヘルズゲート |
大野 |
実5.3 |
▲詳細▼ |
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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) ○AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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 |
ティルト |
木幡巧 |
実90.9 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 9位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +90%（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。 |
| 5 |
ラディオーサ |
プーシャン |
実4.1 |
○詳細▼ |
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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) ○AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (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。 |
| 6 |
ノーブルターゲット |
武藤 |
実58.9 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 7 |
グランツルッカ |
▲遠藤 |
実220.8 |
▽詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 10位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +347%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。 |
| 8 |
スターリーグロウ |
横山武 |
実5.4 |
△詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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 |
コルシカ |
内田博 |
実12.7 |
△詳細▼ |
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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) △AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。 |
| 10 |
ロンドンレガシー |
戸崎圭 |
実2.4 |
◎詳細▼ |
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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) ◎AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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
AI の勝率21%損益の分かれ目42%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10頭
◎AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.3% (オッズ暗示: 41.7%)
○AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.3% (オッズ暗示: 24.4%)
○AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
17.1% (オッズ暗示: 18.9%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.4% (オッズ暗示: 18.5%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 5位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 7.9%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 6位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 7.2%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 5.2%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外）
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 1.7%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 9位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+90%（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%)
△AIランク評価 (勝率のレース内順位)
レース内 10位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+347%（30倍を超える大穴は買う範囲の外）
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 0.5%)
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。
予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。
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