東京 8R 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。

8R 東京競馬場発走 13:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイルドゥレーヴェ	亀田	実173.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（64日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 6着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神24R 11着/14頭+3.5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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67%（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: 0.6%) ※ 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。
2	ヴァイザーブリック	内田博	実88.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（267日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京78R 6着/12頭+0.6秒 11/16 5東京48R 8着/13頭+0.9秒 06/08 3東京29R 6着/12頭+0.6秒 03/29 3中山18R 12着/12頭+2.2秒 02/22 1東京78R 5着/11頭+0.6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 6.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ ローテーション 267日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (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	ドッグウッド	戸崎圭	実4.5	○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／前走2着）
前5走 03/01 1阪神46R 2着/8頭+0.6秒 02/14 1小倉79R 4着/10頭+0.5秒 01/25 1小倉27R 1着/18頭勝利 12/20 5中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山15R 5着/18頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ディープキング	岩田康	実57.8	▽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）
前5走 05/03 2東京47R 14着/15頭+2.4秒 07/14 2福島68R 12着/16頭+1.5秒 02/18 1阪神37R 3着/8頭+0.2秒 12/28 5中山97R 15着/18頭+1.6秒 09/27 2中京711R 10着/18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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (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。
5	リッツパーティー	横山武	実1.7	×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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京79R 4着/7頭+0.3秒 01/31 1東京15R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	レイヤードレッド	菅原明	実79.3	▽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18R 4着/12頭+0.7秒 03/01 2中山29R 4着/10頭+1.0秒 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	コッツォリーノ	佐々木	実13.7	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山59R 2着/7頭+0.2秒 03/28 3中山16R 2着/11頭+0.0秒 11/24 5東京611R 10着/12頭+1.5秒 09/28 4中山93R 1着/16頭勝利 09/07 4中山25R 3着/12頭+0.1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
8	マイネルアズーロ	Ｍデムーロ	実9.6	△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5走 04/26 1福島69R 3着/13頭+0.1秒 03/29 1中京66R 4着/13頭+0.4秒 03/14 1中京19R 2着/10頭+0.4秒 08/10 2新潟65R 1着/18頭勝利 07/20 2福島88R 3着/14頭+0.6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) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
9	ビッグベルーガ	松岡	実331.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/19 1福島410R 9着/13頭+1.0秒 11/29 5東京78R 16着/16頭+13.5秒 08/23 2札幌18R 1着/9頭勝利 07/12 1函館98R 6着/11頭+1.6秒 07/05 1函館77R 6着/12頭+0.7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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220%（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: 0.3%) ※ 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。
10	グレーヌドジョワ	荻野琢	実40.6	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 04/04 3中山39R 11着/12頭+1.8秒 02/14 1小倉79R 7着/10頭+0.8秒 01/24 1京都89R 8着/13頭+1.4秒 12/14 5中京44R 1着/13頭勝利 11/22 3福島57R 4着/16頭+0.5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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.6% (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。
11	ダノンファンスター	プーシャン	実4.7	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 2中山65R 1着/18頭勝利 ― ― ― ―
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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
12	ホークマン	▲遠藤	実365.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/03 2東京48R 7着/9頭+1.3秒 01/10 1中山310R 15着/16頭+1.6秒 11/09 5東京212R 18着/18頭+1.7秒 10/11 3京都310R 13着/13頭+0.9秒 09/15 4阪神510R 7着/9頭+0.9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +252%（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: 0.3%) ※ 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。

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

リッツパーティー

騎手横山武

1.7倍

AI の勝率25%損益の分かれ目59%

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

×5

リッツパーティー

横山武

1.7倍

勝率 25%

›

○3

ドッグウッド

戸崎圭

4.5倍

勝率 20%

›

▲11

ダノンファンスター

プーシャン

4.7倍

勝率 19%

›

△8

マイネルアズーロ

Ｍデムーロ

9.6倍

勝率 14%

›

△7

コッツォリーノ

佐々木

13.7倍

勝率 7%

›

△10

グレーヌドジョワ

荻野琢

40.6倍

対象外勝率 5%

›

▽4

ディープキング

岩田康

57.8倍

対象外勝率 3%

›

▽6

レイヤードレッド

菅原明

79.3倍

対象外勝率 3%

›

▽2

ヴァイザーブリック

内田博

88.9倍

対象外勝率 2%

›

▽1

アイルドゥレーヴェ

亀田

173.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ビッグベルーガ

松岡

331.9倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ホークマン

▲遠藤

365.8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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