京都 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。

モデル

8R 京都競馬場発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロゼル	☆田山	実110.7	B▽ A▽勝率1% EV+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8.3着と低調）
前5走 07/05 2福島410R 8着/12頭+1.5秒 06/14 3東京49R 8着/11頭+0.8秒 05/24 3京都109R 9着/10頭+1.7秒 04/05 3中山412R 6着/12頭+1.2秒 03/15 2中山68R 7着/10頭+1.0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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 +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	エコテーラー	藤懸	実27.4	B▽ A▽勝率4% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/21 3阪神69R 6着/7頭+1.7秒 05/31 3京都128R 8着/8頭+1.2秒 03/29 2阪神28R 1着/7頭勝利 12/13 5阪神312R 8着/10頭+1.0秒 11/22 3福島58R 13着/16頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 +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。
3	オモイヲノセテ	幸	実18.3	B△ A△勝率5% EV-2% 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 07/05 2小倉48R 8着/10頭+1.8秒 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4着/9頭+1.4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 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -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	サトノアイボリー	川田	実4.7	B▲ A▲勝率19% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/05 2小倉48R 1着/10頭勝利 05/16 3京都79R 9着/10頭+1.4秒 04/18 2阪神75R 2着/5頭+0.1秒 02/10 2京都411R 8着/9頭+0.9秒 11/29 4京都711R 9着/11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 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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 16.4% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.7% / 期待値 -12% ※ 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	ブレットパス	荻野極	実5.7	B△ A△勝率18% EV+2% 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 06/13 3阪神39R 2着/9頭+0.1秒 04/25 3京都18R 1着/6頭勝利 02/28 2中山19R 2着/8頭+0.2秒 02/01 1東京29R 2着/12頭+0.1秒 12/06 5阪神14R 1着/9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 18.0% / 期待値 +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。
6	サミダレナイツ	酒井	実29.1	B▽ A▽勝率4% EV+27% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都87R 1着/12頭勝利 04/26 3京都27R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 期待値 +28% ※ 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	イベントホライゾン	松山	実4.5	B○ A○勝率19% EV-15% 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5走 04/18 2阪神75R 1着/5頭勝利 02/28 2中山19R 3着/8頭+0.4秒 01/24 1京都89R 3着/13頭+0.3秒 12/13 5中京35R 1着/12頭勝利 ―
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) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 期待値 -16% ※ 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	ヨシヒロ	小崎	実162.9	B▽ A▽勝率1% EV+49% 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 07/19 2福島810R 11着/12頭+1.6秒 07/05 2福島410R 12着/12頭+2.1秒 02/25 浦和9R 13着/13頭+2.0秒 02/09 船橋11R 10着/14頭+2.3秒 01/19 船橋11R 13着/13頭+2.7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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +27%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +50% ※ 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	アクロフェイズ	西村淳	実2.1	B◎ A×勝率23% EV-50% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉49R 1着/8頭勝利 04/19 3中山811R 16着/18頭+1.5秒 03/15 2中山611R 3着/16頭+0.0秒 01/24 1京都89R 2着/13頭+0.2秒 12/06 5中京15R 1着/14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 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.4% / 期待値 -51% ※ 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	キタノファーンヒル	富田	実213.0	B▽ A▽勝率1% EV+95% 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 06/14 3阪神47R 9着/11頭+1.3秒 06/06 3阪神19R 8着/9頭+1.0秒 04/25 3京都17R 14着/14頭+3.2秒 04/11 3中山59R 7着/7頭+2.3秒 03/28 2阪神19R 7着/7頭+1.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +96% ※ 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	ミカエルパシャ	北村友	実24.6	B△ A△勝率5% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神69R 5着/7頭+1.1秒 05/09 3京都510R 7着/8頭+1.5秒 03/07 1阪神59R 2着/9頭+0.5秒 02/21 1阪神112R 13着/13頭+3.4秒 01/05 1京都29R 10着/11頭+1.9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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +21% ※ 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

アクロフェイズ

騎手西村淳

2.1倍

AI の勝率32%損益の分かれ目48%

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11頭

◎A:×9

アクロフェイズ

西村淳

2.1倍

勝率 32%

›

○A:○7

イベントホライゾン

松山

4.5倍

勝率 16%

›

▲A:▲4

サトノアイボリー

川田

4.7倍

勝率 16%

›

△A:△5

ブレットパス

荻野極

5.7倍

勝率 16%

›

△A:△3

オモイヲノセテ

幸

18.3倍

勝率 5%

›

△A:△11

ミカエルパシャ

北村友

24.6倍

勝率 4%

›

▽A:▽2

エコテーラー

藤懸

27.4倍

勝率 4%

›

▽A:▽6

サミダレナイツ

酒井

29.1倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

ロゼル

☆田山

110.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

ヨシヒロ

小崎

162.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

キタノファーンヒル

富田

213.0倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

8R 京都競馬場発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロゼル	☆田山	実110.7	▽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 07/05 2福島410R 8着/12頭+1.5秒 06/14 3東京49R 8着/11頭+0.8秒 05/24 3京都109R 9着/10頭+1.7秒 04/05 3中山412R 6着/12頭+1.2秒 03/15 2中山68R 7着/10頭+1.0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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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。
2	エコテーラー	藤懸	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/21 3阪神69R 6着/7頭+1.7秒 05/31 3京都128R 8着/8頭+1.2秒 03/29 2阪神28R 1着/7頭勝利 12/13 5阪神312R 8着/10頭+1.0秒 11/22 3福島58R 13着/16頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
3	オモイヲノセテ	幸	実18.3	△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 07/05 2小倉48R 8着/10頭+1.8秒 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4着/9頭+1.4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 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	サトノアイボリー	川田	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/05 2小倉48R 1着/10頭勝利 05/16 3京都79R 9着/10頭+1.4秒 04/18 2阪神75R 2着/5頭+0.1秒 02/10 2京都411R 8着/9頭+0.9秒 11/29 4京都711R 9着/11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 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 18.7% (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。
5	ブレットパス	荻野極	実5.7	△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 06/13 3阪神39R 2着/9頭+0.1秒 04/25 3京都18R 1着/6頭勝利 02/28 2中山19R 2着/8頭+0.2秒 02/01 1東京29R 2着/12頭+0.1秒 12/06 5阪神14R 1着/9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
6	サミダレナイツ	酒井	実29.1	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都87R 1着/12頭勝利 04/26 3京都27R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
7	イベントホライゾン	松山	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5走 04/18 2阪神75R 1着/5頭勝利 02/28 2中山19R 3着/8頭+0.4秒 01/24 1京都89R 3着/13頭+0.3秒 12/13 5中京35R 1着/12頭勝利 ―
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) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (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。
8	ヨシヒロ	小崎	実162.9	▽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 07/19 2福島810R 11着/12頭+1.6秒 07/05 2福島410R 12着/12頭+2.1秒 02/25 浦和9R 13着/13頭+2.0秒 02/09 船橋11R 10着/14頭+2.3秒 01/19 船橋11R 13着/13頭+2.7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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +49%（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: 0.6%) ※ 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。
9	アクロフェイズ	西村淳	実2.1	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／90日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉49R 1着/8頭勝利 04/19 3中山811R 16着/18頭+1.5秒 03/15 2中山611R 3着/16頭+0.0秒 01/24 1京都89R 2着/13頭+0.2秒 12/06 5中京15R 1着/14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 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
10	キタノファーンヒル	富田	実213.0	▽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 06/14 3阪神47R 9着/11頭+1.3秒 06/06 3阪神19R 8着/9頭+1.0秒 04/25 3京都17R 14着/14頭+3.2秒 04/11 3中山59R 7着/7頭+2.3秒 03/28 2阪神19R 7着/7頭+1.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95%（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: 0.5%) ※ 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	ミカエルパシャ	北村友	実24.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神69R 5着/7頭+1.1秒 05/09 3京都510R 7着/8頭+1.5秒 03/07 1阪神59R 2着/9頭+0.5秒 02/21 1阪神112R 13着/13頭+3.4秒 01/05 1京都29R 10着/11頭+1.9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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

アクロフェイズ

騎手西村淳

2.1倍

AI の勝率23%損益の分かれ目48%

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11頭

×9

アクロフェイズ

西村淳

2.1倍

勝率 23%

›

○7

イベントホライゾン

松山

4.5倍

勝率 19%

›

▲4

サトノアイボリー

川田

4.7倍

勝率 19%

›

△5

ブレットパス

荻野極

5.7倍

勝率 18%

›

△3

オモイヲノセテ

幸

18.3倍

勝率 5%

›

△11

ミカエルパシャ

北村友

24.6倍

勝率 5%

›

▽6

サミダレナイツ

酒井

29.1倍

勝率 4%

›

▽2

エコテーラー

藤懸

27.4倍

勝率 4%

›

▽1

ロゼル

☆田山

110.7倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ヨシヒロ

小崎

162.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

キタノファーンヒル

富田

213.0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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