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 14:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キョウエイカンセ	菅原明	実9.4	△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 2東京212R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1東京812R 7着/16頭+0.7秒 02/10 1東京48R 4着/16頭+0.6秒 12/14 5中京48R 1着/16頭勝利 11/29 5東京76R 2着/16頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	アデランテ	内田博	実68.8	▽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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 02/14 1東京58R 1着/16頭勝利 10/12 4東京47R 1着/16頭勝利 08/10 2新潟610R 15着/15頭+7.2秒 05/11 2東京76R 2着/16頭+0.2秒 04/20 2東京16R 4着/16頭+0.3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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (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。
3	ディニトーソ	佐々木	実57.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/19 2阪神810R 9着/13頭+1.2秒 02/28 2中山110R 10着/16頭+1.3秒 02/10 2京都412R 1着/15頭勝利 11/16 3福島48R 1着/16頭勝利 10/18 4新潟18R 9着/15頭+0.9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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	レイズカイザー推奨	大野	実14.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/03 3京都412R 13着/16頭+2.3秒 02/14 1東京510R 9着/16頭+1.2秒 12/21 5阪神69R 4着/16頭+0.2秒 10/12 4東京410R 6着/16頭+1.3秒 04/20 2阪神810R 11着/16頭+1.2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 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
5	ビルカール	原	実75.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 04/25 1福島511R 6着/11頭+0.6秒 03/07 1阪神510R 3着/15頭+0.2秒 01/25 1中山910R 6着/16頭+0.8秒 12/13 5中山310R 10着/15頭+0.6秒 10/19 3京都710R 11着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
6	サトミノキラリ	横山武	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/26 2東京29R 8着/16頭+0.8秒 03/29 3中山210R 11着/15頭+0.7秒 02/01 1東京210R 5着/15頭+0.4秒 12/06 5中京111R 2着/12頭+0.0秒 11/15 5東京310R 16着/18頭+2.5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 6.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ウナギノボリ	遠藤	実126.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.3着と低調）
前5走 04/26 2東京29R 14着/16頭+1.1秒 04/05 2阪神410R 5着/18頭+0.5秒 03/21 1阪神910R 2着/16頭+0.2秒 01/25 1中山910R 16着/16頭+1.5秒 01/05 1京都210R 9着/16頭+1.1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戦の調子平均 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	トヨサカエ	吉田豊	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4走で勝率50%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 05/03 2東京46R 4着/16頭+0.3秒 03/07 2中山33R 1着/16頭勝利 02/15 1東京61R 2着/16頭+1.0秒 01/25 1中山91R 3着/16頭+0.3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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.2% (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。
9	パラサイコロジー	野中	実22.0	▽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走平均13.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 10着/16頭+0.7秒 11/24 5東京68R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟19R 5着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 1着/16頭勝利 03/22 2中山71R 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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	カフェニクス	長浜	実94.8	▽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38%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 12着/15頭+3.3秒 02/14 1東京510R 10着/16頭+1.5秒 11/02 4東京1110R 8着/12頭+1.1秒 10/12 4東京410R 8着/16頭+1.5秒 05/18 2東京812R 5着/16頭+0.4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戦の調子平均 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43%（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。
11	リゾートアイランド	戸崎圭	実6.9	○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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 04/04 2阪神311R 9着/14頭+1.3秒 01/04 1中山110R 1着/8頭勝利 12/20 5中山59R 2着/12頭+0.4秒 10/26 4東京93R 1着/11頭勝利 10/13 4東京55R 5着/13頭+0.3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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	ブリックワーク	木幡巧	実76.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 03/21 1阪神910R 4着/16頭+0.5秒 02/14 1小倉711R 6着/18頭+0.9秒 12/28 5阪神812R 8着/10頭+0.6秒 12/07 5阪神210R 14着/18頭+1.2秒 10/12 3京都410R 13着/13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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
13	ガンウルフ	石橋脩	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/05 2阪神412R 10着/16頭+1.1秒 02/14 1東京510R 6着/16頭+0.7秒 12/21 5阪神69R 12着/16頭+1.1秒 11/29 5東京710R 2着/16頭+0.1秒 11/02 4東京1110R 9着/12頭+1.3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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	サンマルノヴェル	岩田康	実9.5	▲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／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 1着/16頭勝利 02/07 2京都312R 2着/15頭+0.1秒 01/25 1京都96R 3着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 13着/16頭+1.4秒 10/26 3京都96R 2着/11頭+0.3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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
15	アタリダイキチ	武藤	実137.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/03 3京都48R 1着/15頭勝利 04/11 1福島110R 7着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉410R 13着/15頭+1.0秒 11/09 5東京212R 13着/18頭+0.9秒 09/27 4中山810R 6着/16頭+0.4秒
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戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
16	マッシャーブルム	Ｍデムーロ	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0秒 05/25 2京都1010R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京110R 10着/16頭+1.5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戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。

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

買うAI の推奨A

レイズカイザー

騎手大野

14.5倍

AI の勝率10%損益の分かれ目7%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.5倍）を上回り、期待値 +40% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（4着）

出走馬全16頭

×8

トヨサカエ

吉田豊

1.7倍

勝率 26%

›

○11

リゾートアイランド

戸崎圭

6.9倍

勝率 17%

›

▲14

サンマルノヴェル

岩田康

9.5倍

勝率 10%

›

△4

レイズカイザー

大野

14.5倍

勝率 10%

›

△1

キョウエイカンセ

菅原明

9.4倍

勝率 9%

›

△13

ガンウルフ

石橋脩

17.7倍

勝率 8%

›

▽16

マッシャーブルム

Ｍデムーロ

25.0倍

勝率 4%

›

▽9

パラサイコロジー

野中

22.0倍

勝率 4%

›

▽6

サトミノキラリ

横山武

23.0倍

勝率 4%

›

▽10

カフェニクス

長浜

94.8倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ディニトーソ

佐々木

57.1倍

対象外勝率 1%

›

▽2

アデランテ

内田博

68.8倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ビルカール

原

75.2倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ブリックワーク

木幡巧

76.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ウナギノボリ

遠藤

126.2倍

対象外勝率 1%

›

▽15

アタリダイキチ

武藤

137.2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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝4レイズカイザー不的中 4着

オッズ14.5倍予測時点
期待値+40%
推奨の幅10.4〜30.0倍
賭け金¥100

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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