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 15:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイベリング	石橋脩	実101.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 05/02 2東京311R 17着/18頭+1.2秒 02/21 1阪神111R 8着/18頭+0.9秒 01/24 1京都811R 1着/14頭勝利 11/29 5東京711R 14着/18頭+1.2秒 11/16 5東京411R 5着/18頭+0.5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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（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: 1.0%) ※ 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	エイシンディード	川又	実31.5	▽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中京311R 2着/17頭+0.2秒 11/15 4京都311R 4着/8頭+1.1秒 07/20 1函館1211R 1着/12頭勝利 06/18 門別4R 1着/12頭勝利 05/29 門別5R 2着/9頭+0.8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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ラケマーダ	吉田豊	実92.0	×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 05/02 2東京311R 4着/18頭+0.5秒 02/22 1小倉1011R 10着/16頭+1.0秒 02/14 2京都511R 9着/14頭+0.7秒 01/04 1京都111R 8着/18頭+0.4秒 11/29 5東京711R 6着/18頭+0.3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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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。
4	サンダーストラック	プーシャン	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 04/04 2阪神311R 12着/14頭+1.7秒 01/12 1京都511R 1着/16頭勝利 11/16 4京都49R 5着/8頭+0.5秒 09/15 4中山55R 1着/13頭勝利 ―
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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
5	マイネルチケット	横山武	実5.1	○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33%と好調）
前5走 05/02 2東京311R 3着/18頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 9着/18頭+1.0秒 01/24 1京都811R 2着/14頭+0.1秒 11/15 5東京310R 1着/18頭勝利 10/12 3京都410R 2着/13頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
6	メイショウチタン	長浜	実66.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2阪神211R 3着/13頭+0.4秒 02/21 1阪神111R 13着/18頭+1.2秒 02/10 1東京411R 14着/16頭+0.8秒 11/16 5東京411R 16着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 18着/18頭+3.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 189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 1.0% (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。
7	カンシン	佐々木	実15.6	×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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 2着/15頭+0.1秒 01/17 1中山612R 1着/16頭勝利 11/02 3京都1112R 4着/12頭+0.1秒 10/05 3京都212R 3着/16頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	マサノカナリア	Ｍデムーロ	実37.2	×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／85日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 17着/18頭+1.2秒 02/21 1阪神111R 10着/18頭+1.1秒 01/04 1京都111R 10着/18頭+0.4秒 05/18 2東京811R 14着/17頭+0.8秒 03/22 1阪神79R 1着/18頭勝利
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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	タマモブラックタイ	木幡巧	実50.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 04/12 3中山611R 8着/16頭+0.3秒 03/15 1阪神811R 1着/16頭勝利 02/15 1小倉811R 8着/18頭+0.6秒 11/09 3福島211R 4着/16頭+0.4秒 10/04 3京都111R 6着/18頭+0.5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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（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: 2.0%) ※ 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。
10	セフィロ	横山和	実9.3	△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27%と適性高／85日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京311R 2着/18頭+0.0秒 03/22 1中京411R 3着/18頭+0.2秒 01/24 1京都811R 8着/14頭+0.5秒 11/29 5東京711R 8着/18頭+0.4秒 10/12 4東京411R 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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
11	アルテヴェローチェ	菅原明	実50.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神111R 6着/18頭+0.8秒 02/01 2京都211R 13着/18頭+0.6秒 11/08 4京都111R 13着/16頭+1.2秒 10/13 3京都511R 15着/18頭+0.9秒 05/11 2東京611R 13着/18頭+0.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（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: 2.0%) ※ 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。
12	ルシード	野中	実59.2	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 1着/18頭勝利 03/01 2中山210R 2着/15頭+0.1秒 02/10 2京都48R 1着/13頭勝利 01/10 1京都310R 2着/18頭+0.3秒 12/27 5中山79R 12着/16頭+1.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
13	ブルクトーア	亀田	実55.8	▽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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山610R 11着/12頭+0.8秒 02/28 1阪神312R 1着/18頭勝利 01/04 1京都112R 2着/12頭+0.0秒 11/16 4京都48R 12着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 1着/18頭勝利
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 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	ロジケープ	田辺	実7.7	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 1着/16頭勝利 03/15 2中山67R 3着/15頭+0.4秒 02/22 1小倉102R 1着/18頭勝利 11/09 5東京23R 3着/18頭+0.5秒 10/18 4新潟11R 3着/13頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
15	エコロアルバ	大野	実3.9	◎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33%と適性高／前走3着）
前5走 12/21 5阪神611R 4着/14頭+0.3秒 10/11 4東京311R 1着/8頭勝利 07/26 2新潟13R 1着/18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戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
16	ミトノオルフェ	岩田康	実23.9	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/05 2阪神410R 1着/18頭勝利 03/21 1中京39R 1着/10頭勝利 01/10 1中山310R 4着/16頭+0.3秒 12/21 5中京68R 1着/16頭勝利 11/29 4京都77R 16着/18頭+1.1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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
17	タガノアラリア	原	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 03/21 1中京311R 4着/17頭+0.3秒 12/21 5阪神611R 8着/14頭+1.0秒 11/22 4京都59R 1着/9頭勝利 10/19 4東京76R 4着/8頭+0.3秒 07/20 1函館1211R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
18	フォーチュンタイム	戸崎圭	実6.9	▲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／273日ぶりの実戦）
前5走 02/15 キングアブドゥル6R 6着/13頭 12/27 5阪神711R 3着/16頭+0.2秒 11/16 5東京411R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟27R 9着/18頭+0.6秒 02/22 1京都711R 5着/18頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 273日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (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。

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

エコロアルバ

騎手大野

3.9倍

AI の勝率20%損益の分かれ目26%

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18頭

◎15

エコロアルバ

大野

3.9倍

勝率 20%

›

○5

マイネルチケット

横山武

5.1倍

勝率 15%

›

▲18

フォーチュンタイム

戸崎圭

6.9倍

勝率 14%

›

△14

ロジケープ

田辺

7.7倍

勝率 13%

›

△4

サンダーストラック

プーシャン

9.3倍

勝率 10%

›

△10

セフィロ

横山和

9.3倍

勝率 9%

›

×7

カンシン

佐々木

15.6倍

勝率 3%

›

▽16

ミトノオルフェ

岩田康

23.9倍

勝率 3%

›

▽17

タガノアラリア

原

25.5倍

勝率 3%

›

▽2

エイシンディード

川又

31.5倍

対象外勝率 3%

›

▽11

アルテヴェローチェ

菅原明

50.0倍

対象外勝率 2%

›

▽9

タマモブラックタイ

木幡巧

50.4倍

対象外勝率 2%

›

×8

マサノカナリア

Ｍデムーロ

37.2倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ブルクトーア

亀田

55.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ルシード

野中

59.2倍

対象外勝率 1%

›

▽6

メイショウチタン

長浜

66.0倍

対象外勝率 1%

›

▽1

レイベリング

石橋脩

101.0倍

対象外勝率 1%

›

×3

ラケマーダ

吉田豊

92.0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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