京都 10R 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

10R 京都競馬場発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマニンシュラ	Ｍデムーロ	実35.7	B▽ A▽勝率2% EV-36% 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／210日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神510R 14着/15頭+1.7秒 11/09 4京都210R 9着/12頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 1着/13頭勝利 08/16 3中京79R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉28R 2着/14頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -37% ※ 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	スペシャルナンバー	鮫島駿	実49.2	B▽ A▽勝率2% EV-20% 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 01/24 1京都88R 1着/15頭勝利 01/05 1京都28R 3着/15頭+0.2秒 12/14 5阪神48R 2着/11頭+0.2秒 11/15 4京都39R 3着/15頭+0.3秒 10/12 3京都49R 6着/14頭+1.0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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 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。
3	ハヤテノツバサ	斎藤	実13.1	B△ A△勝率6% EV-23% 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67%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 6着/11頭+0.8秒 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0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 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 7.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -24% ※ 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	イマージョン	西村淳	実26.3	B▽ A▽勝率4% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／84日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 7着/11頭+0.9秒 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0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 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 +13% ※ 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	ライジン	松若	実26.6	B▽ A▽勝率4% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/14 3阪神412R 9着/15頭+0.8秒 04/19 2阪神810R 4着/13頭+0.7秒 03/07 1阪神510R 7着/15頭+0.5秒 02/07 2京都39R 2着/16頭+0.2秒 11/23 4京都610R 14着/16頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 期待値 +14% ※ 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	ウルスクローム	田口	実3.6	B◎ A○勝率19% EV-33% 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2着）
前5走 06/14 3阪神412R 2着/15頭+0.1秒 05/30 3京都1112R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 7着/12頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1東京612R 13着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.6% / 期待値 -33% ※ 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	メイショウヤーキス推奨	菱田	実13.8	B△ A△勝率9% EV+30% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率22%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/24 3京都1010R 5着/14頭+0.5秒 02/21 1阪神110R 13着/16頭+1.2秒 01/05 1京都210R 6着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神110R 4着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +31% ※ 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	アメリカンチケット	小崎	実7.7	B△ A△勝率9% EV-27% 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 06/27 2福島19R 1着/16頭勝利 04/12 1福島210R 11着/16頭+1.1秒 02/10 2京都412R 15着/15頭+3.4秒 12/06 5中京110R 4着/13頭+0.7秒 03/02 1阪神212R 7着/16頭+0.9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 -27% ※ 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	ビルカール	北村友	実49.1	B▽ A▽勝率2% EV-20% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（161日ぶりの実戦）
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 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 5.0着 △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
10	カミーロ	角田和	実54.4	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（475日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神412R 7着/16頭+0.7秒 05/04 2京都412R 12着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神310R 2着/16頭+0.4秒 02/10 1京都39R 2着/13頭+0.0秒 11/30 7京都110R 9着/15頭+0.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 475日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.4% / 期待値 -24% ※ 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	テーオーグレーザー	松山	実5.8	B▲ A▲勝率10% EV-40% 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 06/13 3阪神310R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神49R 7着/12頭+0.8秒 03/15 1中京210R 2着/12頭+0.1秒 12/14 5阪神46R 1着/7頭勝利 10/18 3京都68R 3着/7頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -40% ※ 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	トーアジョウトウ	荻野極	実37.0	B▽ A▽勝率2% EV-40% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 12着/14頭+2.1秒 03/07 1阪神510R 4着/15頭+0.2秒 02/14 1小倉710R 1着/14頭勝利 02/01 1小倉43R 1着/14頭勝利 11/09 3福島212R 15着/16頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -40% ※ 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	ディニトーソ	長岡	実66.0	B▽ A▽勝率2% EV+6% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神412R 12着/15頭+1.2秒 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
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。
14	ルクスデイジー	川田	実3.3	B○ A◎勝率26% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神412R 5着/15頭+0.3秒 05/24 3京都1010R 2着/14頭+0.2秒 02/15 2京都612R 1着/16頭勝利 01/24 1京都84R 1着/16頭勝利 11/08 4京都17R 2着/16頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.2% / 期待値 -14% ※ 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	ジャーヴィス	藤懸	実66.3	B▽ A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/11 2小倉511R 4着/11頭+0.4秒 05/24 3京都1010R 7着/14頭+0.7秒 04/11 3中山510R 7着/13頭+1.1秒 02/21 1阪神110R 14着/16頭+1.3秒 01/17 1京都611R 2着/16頭+0.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 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 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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	ギーロカスタル	太宰	実154.8	B▽ A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/14 3阪神412R 10着/15頭+0.8秒 02/15 2京都610R 10着/10頭+3.5秒 01/04 1中山19R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5中山610R 11着/15頭+1.5秒 10/25 4東京810R 14着/16頭+1.8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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 -13% ※ 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AB

メイショウヤーキス

騎手菱田

13.8倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.8倍）を上回り、期待値 +28% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全16頭

◎A:○6

ウルスクローム

田口

3.6倍

勝率 26%

›

○A:◎14

ルクスデイジー

川田

3.3倍

勝率 14%

›

▲A:▲11

テーオーグレーザー

松山

5.8倍

勝率 11%

›

△A:△8

アメリカンチケット

小崎

7.7倍

勝率 9%

›

△A:△7

メイショウヤーキス

菱田

13.8倍

勝率 9%

›

△A:△3

ハヤテノツバサ

斎藤

13.1倍

勝率 7%

›

▽A:▽4

イマージョン

西村淳

26.3倍

勝率 4%

›

▽A:▽5

ライジン

松若

26.6倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

ヤマニンシュラ

Ｍデムーロ

35.7倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽12

トーアジョウトウ

荻野極

37.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽9

ビルカール

北村友

49.1倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

スペシャルナンバー

鮫島駿

49.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

カミーロ

角田和

54.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽13

ディニトーソ

長岡

66.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽15

ジャーヴィス

藤懸

66.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽16

ギーロカスタル

太宰

154.8倍

対象外勝率 0%

›

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 7 メイショウヤーキス実13.8倍期待値 +28% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 メイショウヤーキス実13.8倍期待値 +28% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

10R 京都競馬場発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマニンシュラ	Ｍデムーロ	実35.7	▽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／210日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神510R 14着/15頭+1.7秒 11/09 4京都210R 9着/12頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 1着/13頭勝利 08/16 3中京79R 1着/16頭勝利 06/29 2小倉28R 2着/14頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
2	スペシャルナンバー	鮫島駿	実49.2	▽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）
前5走 01/24 1京都88R 1着/15頭勝利 01/05 1京都28R 3着/15頭+0.2秒 12/14 5阪神48R 2着/11頭+0.2秒 11/15 4京都39R 3着/15頭+0.3秒 10/12 3京都49R 6着/14頭+1.0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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
3	ハヤテノツバサ	斎藤	実13.1	△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67%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 6着/11頭+0.8秒 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
4	イマージョン	西村淳	実26.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／84日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 7着/11頭+0.9秒 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0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 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
5	ライジン	松若	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/14 3阪神412R 9着/15頭+0.8秒 04/19 2阪神810R 4着/13頭+0.7秒 03/07 1阪神510R 7着/15頭+0.5秒 02/07 2京都39R 2着/16頭+0.2秒 11/23 4京都610R 14着/16頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
6	ウルスクローム	田口	実3.6	○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 06/14 3阪神412R 2着/15頭+0.1秒 05/30 3京都1112R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 7着/12頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1東京612R 13着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
7	メイショウヤーキス推奨	菱田	実13.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（当競馬場で勝率22%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/24 3京都1010R 5着/14頭+0.5秒 02/21 1阪神110R 13着/16頭+1.2秒 01/05 1京都210R 6着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神110R 4着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	アメリカンチケット	小崎	実7.7	△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 06/27 2福島19R 1着/16頭勝利 04/12 1福島210R 11着/16頭+1.1秒 02/10 2京都412R 15着/15頭+3.4秒 12/06 5中京110R 4着/13頭+0.7秒 03/02 1阪神212R 7着/16頭+0.9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (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。
9	ビルカール	北村友	実49.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（161日ぶりの実戦）
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 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 5.0着 △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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	カミーロ	角田和	実54.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（475日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神412R 7着/16頭+0.7秒 05/04 2京都412R 12着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神310R 2着/16頭+0.4秒 02/10 1京都39R 2着/13頭+0.0秒 11/30 7京都110R 9着/15頭+0.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 475日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
11	テーオーグレーザー	松山	実5.8	▲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 06/13 3阪神310R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神49R 7着/12頭+0.8秒 03/15 1中京210R 2着/12頭+0.1秒 12/14 5阪神46R 1着/7頭勝利 10/18 3京都68R 3着/7頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
12	トーアジョウトウ	荻野極	実37.0	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 12着/14頭+2.1秒 03/07 1阪神510R 4着/15頭+0.2秒 02/14 1小倉710R 1着/14頭勝利 02/01 1小倉43R 1着/14頭勝利 11/09 3福島212R 15着/16頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
13	ディニトーソ	長岡	実66.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神412R 12着/15頭+1.2秒 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
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
14	ルクスデイジー	川田	実3.3	◎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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神412R 5着/15頭+0.3秒 05/24 3京都1010R 2着/14頭+0.2秒 02/15 2京都612R 1着/16頭勝利 01/24 1京都84R 1着/16頭勝利 11/08 4京都17R 2着/16頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
15	ジャーヴィス	藤懸	実66.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/11 2小倉511R 4着/11頭+0.4秒 05/24 3京都1010R 7着/14頭+0.7秒 04/11 3中山510R 7着/13頭+1.1秒 02/21 1阪神110R 14着/16頭+1.3秒 01/17 1京都611R 2着/16頭+0.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
16	ギーロカスタル	太宰	実154.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/14 3阪神412R 10着/15頭+0.8秒 02/15 2京都610R 10着/10頭+3.5秒 01/04 1中山19R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5中山610R 11着/15頭+1.5秒 10/25 4東京810R 14着/16頭+1.8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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。

買うAI の推奨AB

メイショウヤーキス

騎手菱田

13.8倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.8倍）を上回り、期待値 +31% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全16頭

◎14

ルクスデイジー

川田

3.3倍

勝率 26%

›

○6

ウルスクローム

田口

3.6倍

勝率 19%

›

▲11

テーオーグレーザー

松山

5.8倍

勝率 10%

›

△8

アメリカンチケット

小崎

7.7倍

勝率 9%

›

△7

メイショウヤーキス

菱田

13.8倍

勝率 9%

›

△3

ハヤテノツバサ

斎藤

13.1倍

勝率 6%

›

▽4

イマージョン

西村淳

26.3倍

勝率 4%

›

▽5

ライジン

松若

26.6倍

勝率 4%

›

▽1

ヤマニンシュラ

Ｍデムーロ

35.7倍

対象外勝率 2%

›

▽12

トーアジョウトウ

荻野極

37.0倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ビルカール

北村友

49.1倍

対象外勝率 2%

›

▽2

スペシャルナンバー

鮫島駿

49.2倍

対象外勝率 2%

›

▽13

ディニトーソ

長岡

66.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

カミーロ

角田和

54.4倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ジャーヴィス

藤懸

66.3倍

対象外勝率 1%

›

▽16

ギーロカスタル

太宰

154.8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。

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 7 メイショウヤーキス実13.8倍期待値 +31% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 メイショウヤーキス実13.8倍期待値 +31% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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