京都 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 京都競馬場発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベニバナ	田山	実6.5	B△ A△勝率15% EV-1% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 2中京32R 3着/13頭+0.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.1% / 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	エストレアボニータ	今村	実26.3	B△ A▽勝率4% EV+4% 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50%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2新潟31R 1着/11頭勝利 07/05 2福島46R 3着/13頭+0.2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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 +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	ギャルズマインド	浜中	実6.3	B▲ A▲勝率17% EV+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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌35R 3着/12頭+0.6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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.5% / 期待値 +10% ※ 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	セイウンリリーナ	幸	実32.3	B▽ A△勝率5% EV+67% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 2福島86R 7着/16頭+1.4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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 +67% ※ 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	ショウナンカノア推奨	吉村	実12.7	B△ A△勝率13% EV+70% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 07/19 1函館1211R 6着/13頭+0.6秒 07/04 1函館71R 1着/9頭勝利 06/13 1函館15R 6着/12頭+0.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.4% / 期待値 +70% ※ 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	ヴィヴェローネ	松山	実5.0	B○ A○勝率20% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/21 3阪神65R 3着/9頭+0.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 期待値 -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。
7	ラムラベイ	松若	実1.7	B◎ A×勝率22% EV-62% 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100%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京32R 1着/13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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 35.8% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.8% / 期待値 -63% ※ 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	ルジュエ	田野豊	実85.9	B▽ A▽勝率3% EV+181% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138%（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: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +181% ※ 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

ショウナンカノア

騎手吉村

12.7倍

AI の勝率9%損益の分かれ目8%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 12.7倍では期待値 +16% です。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全8頭

◎A:×7

ラムラベイ

松若

1.7倍

勝率 36%

›

○A:○6

ヴィヴェローネ

松山

5.0倍

勝率 17%

›

▲A:▲3

ギャルズマインド

浜中

6.3倍

勝率 15%

›

△A:△1

ベニバナ

田山

6.5倍

勝率 13%

›

△A:△5

ショウナンカノア

吉村

12.7倍

勝率 9%

›

△A:▽2

エストレアボニータ

今村

26.3倍

勝率 4%

›

▽A:△4

セイウンリリーナ

幸

32.3倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽8

ルジュエ

田野豊

85.9倍

対象外勝率 3%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 5 ショウナンカノア実12.7倍期待値 +16% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥300 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

9R 京都競馬場発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベニバナ	田山	実6.5	△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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 2中京32R 3着/13頭+0.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
2	エストレアボニータ	今村	実26.3	▽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50%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2新潟31R 1着/11頭勝利 07/05 2福島46R 3着/13頭+0.2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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
3	ギャルズマインド	浜中	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌35R 3着/12頭+0.6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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	セイウンリリーナ	幸	実32.3	△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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 2福島86R 7着/16頭+1.4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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 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 5.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ショウナンカノア推奨	吉村	実12.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+70%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 07/19 1函館1211R 6着/13頭+0.6秒 07/04 1函館71R 1着/9頭勝利 06/13 1函館15R 6着/12頭+0.7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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (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。
6	ヴィヴェローネ	松山	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/21 3阪神65R 3着/9頭+0.2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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	ラムラベイ	松若	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京32R 1着/13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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.8% (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。
8	ルジュエ	田野豊	実85.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +181%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

買うAI の推奨A

ショウナンカノア

騎手吉村

12.7倍

AI の勝率13%損益の分かれ目8%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.7倍）を上回り、期待値 +70% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全8頭

×7

ラムラベイ

松若

1.7倍

勝率 22%

›

○6

ヴィヴェローネ

松山

5.0倍

勝率 20%

›

▲3

ギャルズマインド

浜中

6.3倍

勝率 17%

›

△1

ベニバナ

田山

6.5倍

勝率 15%

›

△5

ショウナンカノア

吉村

12.7倍

勝率 13%

›

△4

セイウンリリーナ

幸

32.3倍

対象外勝率 5%

›

▽2

エストレアボニータ

今村

26.3倍

勝率 4%

›

▽8

ルジュエ

田野豊

85.9倍

対象外勝率 3%

›

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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 5 ショウナンカノア実12.7倍期待値 +70% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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