京都 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。

モデル

11R 京都競馬場発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルチャーデイ	酒井	実16.4	B▽ A▽勝率6% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/31 3京都1210R 5着/17頭+0.4秒 03/15 1阪神811R 12着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 16着/16頭+3.2秒 11/30 4京都812R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 9着/16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戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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。
2	ショウナンアビアス	北村友	実62.0	B▽ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 2福島811R 14着/16頭+1.3秒 06/07 3阪神211R 2着/16頭+0.0秒 05/03 1新潟211R 3着/15頭+0.4秒 03/22 2中山811R 7着/16頭+0.7秒 03/07 1阪神510R 1着/15頭勝利
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) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 期待値 -39% ※ 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	タマモイカロス	松山	実8.5	B△ A△勝率10% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 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。
4	メイショウヨゾラ	吉村	実8.6	B▽ A△勝率8% EV-29% 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67%と好調）
前5走 07/11 2福島510R 1着/9頭勝利 04/18 3中山79R 1着/12頭勝利 01/24 1京都812R 9着/11頭+0.9秒 12/21 5中山612R 16着/16頭+1.8秒 10/25 3京都88R 9着/12頭+0.8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 67% (絶好調) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 -29% ※ 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	フィオライア	松若	実26.0	B▽ A▽勝率6% EV+57% 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走平均13.7着と低調）
前5走 03/29 1中京611R 18着/18頭+2.6秒 02/28 2中山111R 10着/16頭+0.4秒 02/01 2京都211R 1着/18頭勝利 01/11 1京都411R 6着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 13着/16頭+1.0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戦の調子平均 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +58% ※ 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	リリージョワ	浜中	実5.8	B○ A○勝率13% EV-22% 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 04/12 2阪神611R 11着/18頭+1.1秒 01/17 1京都610R 1着/9頭勝利 10/19 3京都79R 1着/7頭勝利 09/06 2札幌55R 1着/10頭勝利 ―
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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -22% ※ 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	テーオーダヴィンチ	菱田	実147.8	×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 06/28 2小倉211R 1着/8頭勝利 05/31 3京都1212R 13着/18頭+0.9秒 02/22 1阪神210R 4着/8頭+0.5秒 08/02 3中京37R 7着/12頭+0.7秒 07/19 2小倉711R 12着/17頭+0.6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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 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。
8	レッドエヴァンス	西村淳	実9.0	B△ A△勝率8% EV-25% 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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 2東京1010R 1着/14頭勝利 05/03 3京都410R 3着/18頭+0.6秒 03/01 2中山210R 3着/15頭+0.1秒 01/31 1小倉311R 3着/18頭+0.6秒 10/18 4新潟111R 6着/18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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 -26% ※ 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	幸	実47.7	B▽ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -53% ※ 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	ヒシアイラ	荻野極	実4.7	B◎ A◎勝率15% EV-31% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神310R 2着/9頭+0.1秒 01/12 1中山58R 1着/11頭勝利 12/20 5中山59R 5着/12頭+0.7秒 11/02 3京都115R 1着/15頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 21.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.6% / 期待値 -32% ※ 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	オタルエバー	角田和	実134.8	×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 07/05 2小倉411R 11着/13頭+1.6秒 05/16 3京都711R 6着/16頭+0.6秒 02/28 2中山111R 14着/16頭+0.7秒 02/01 2京都211R 16着/18頭+0.7秒 11/30 4京都812R 14着/18頭+1.4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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 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。
12	デイトナモード	斎藤	実93.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調）
前5走 05/16 3京都711R 10着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉811R 17着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 1着/18頭勝利 11/29 5東京710R 16着/16頭+3.0秒 09/27 4阪神810R 12着/16頭+0.7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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
13	クラスペディア	小崎	実17.3	B▽ A▽勝率6% EV+8% 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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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	ヤマニンアルリフラ	Ｍデムーロ	実53.4	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率29%と適性高）
前5走 07/05 2小倉411R 9着/13頭+1.0秒 04/15 大井11R 3着/14頭+0.7秒 03/29 1中京611R 14着/18頭+1.4秒 02/01 2京都211R 3着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 7着/18頭+0.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -60% ※ 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	タガノアラリア	鮫島駿	実26.3	B▽ A▽勝率3% EV-34% 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走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 7着/16頭+0.4秒 05/10 3京都610R 1着/11頭勝利 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
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.5% / 期待値 -34% ※ 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	フロムダスク推奨	中井	実13.3	B△ A▽勝率8% EV+9% 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／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/16 3京都711R 5着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神211R 10着/13頭+0.9秒 03/15 2中山610R 14着/16頭+1.0秒 11/08 4京都110R 1着/12頭勝利 08/24 3新潟29R 16着/18頭+1.6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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 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。
17	ヨシノイースター	坂井	実30.9	B▽ A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/05 2小倉411R 3着/13頭+0.1秒 05/31 3京都1210R 4着/17頭+0.2秒 03/29 1中京611R 12着/18頭+1.1秒 02/28 2中山111R 5着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神711R 6着/16頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.0% / 期待値 -39% ※ 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	ディアナザール	川田	実6.9	B▲ A▲勝率12% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/16 3京都711R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 4着/18頭+0.7秒 12/21 5阪神612R 1着/14頭勝利 08/03 3中京48R 1着/8頭勝利 11/24 5東京88R 1着/10頭勝利
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戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 -18% ※ 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B

フロムダスク

騎手中井

13.3倍

AI の勝率9%損益の分かれ目8%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 13.3倍）を上回り、期待値 +26% 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）

外れ

出走馬全18頭

◎A:◎10

ヒシアイラ

荻野極

4.7倍

勝率 12%

›

○A:○6

リリージョワ

浜中

5.8倍

勝率 12%

›

▲A:▲18

ディアナザール

川田

6.9倍

勝率 12%

›

△A:△3

タマモイカロス

松山

8.5倍

勝率 10%

›

△A:△8

レッドエヴァンス

西村淳

9.0倍

勝率 10%

›

△A:▽16

フロムダスク

中井

13.3倍

勝率 9%

›

▽A:△4

メイショウヨゾラ

吉村

8.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽1

カルチャーデイ

酒井

16.4倍

勝率 6%

›

▽A:▽13

クラスペディア

小崎

17.3倍

勝率 6%

›

▽A:▽15

タガノアラリア

鮫島駿

26.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽5

フィオライア

松若

26.0倍

勝率 4%

›

▽A:▽17

ヨシノイースター

坂井

30.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:×9

タマモブラックタイ

幸

47.7倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

ショウナンアビアス

北村友

62.0倍

対象外勝率 2%

›

×A:×14

ヤマニンアルリフラ

Ｍデムーロ

53.4倍

対象外勝率 1%

›

×12

デイトナモード

斎藤

93.5倍

対象外勝率 0%

›

×11

オタルエバー

角田和

134.8倍

対象外—

›

×7

テーオーダヴィンチ

菱田

147.8倍

対象外—

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 フロムダスク実13.3倍期待値 +26% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 京都競馬場発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルチャーデイ	酒井	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/31 3京都1210R 5着/17頭+0.4秒 03/15 1阪神811R 12着/16頭+0.7秒 12/14 5中山411R 16着/16頭+3.2秒 11/30 4京都812R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 9着/16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戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	ショウナンアビアス	北村友	実62.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 2福島811R 14着/16頭+1.3秒 06/07 3阪神211R 2着/16頭+0.0秒 05/03 1新潟211R 3着/15頭+0.4秒 03/22 2中山811R 7着/16頭+0.7秒 03/07 1阪神510R 1着/15頭勝利
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) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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: 1.6%) ※ 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	タマモイカロス	松山	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	メイショウヨゾラ	吉村	実8.6	△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67%と好調）
前5走 07/11 2福島510R 1着/9頭勝利 04/18 3中山79R 1着/12頭勝利 01/24 1京都812R 9着/11頭+0.9秒 12/21 5中山612R 16着/16頭+1.8秒 10/25 3京都88R 9着/12頭+0.8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 67% (絶好調) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
5	フィオライア	松若	実26.0	▽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33%と適性高／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 03/29 1中京611R 18着/18頭+2.6秒 02/28 2中山111R 10着/16頭+0.4秒 02/01 2京都211R 1着/18頭勝利 01/11 1京都411R 6着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 13着/16頭+1.0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戦の調子平均 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	リリージョワ	浜中	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 04/12 2阪神611R 11着/18頭+1.1秒 01/17 1京都610R 1着/9頭勝利 10/19 3京都79R 1着/7頭勝利 09/06 2札幌55R 1着/10頭勝利 ―
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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (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。
7	テーオーダヴィンチ	菱田	実147.8	×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 06/28 2小倉211R 1着/8頭勝利 05/31 3京都1212R 13着/18頭+0.9秒 02/22 1阪神210R 4着/8頭+0.5秒 08/02 3中京37R 7着/12頭+0.7秒 07/19 2小倉711R 12着/17頭+0.6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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 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。
8	レッドエヴァンス	西村淳	実9.0	△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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 2東京1010R 1着/14頭勝利 05/03 3京都410R 3着/18頭+0.6秒 03/01 2中山210R 3着/15頭+0.1秒 01/31 1小倉311R 3着/18頭+0.6秒 10/18 4新潟111R 6着/18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) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	タマモブラックタイ	幸	実47.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
10	ヒシアイラ	荻野極	実4.7	◎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33%と好調／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神310R 2着/9頭+0.1秒 01/12 1中山58R 1着/11頭勝利 12/20 5中山59R 5着/12頭+0.7秒 11/02 3京都115R 1着/15頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 14.6% (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。
11	オタルエバー	角田和	実134.8	×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 07/05 2小倉411R 11着/13頭+1.6秒 05/16 3京都711R 6着/16頭+0.6秒 02/28 2中山111R 14着/16頭+0.7秒 02/01 2京都211R 16着/18頭+0.7秒 11/30 4京都812R 14着/18頭+1.4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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 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。
12	デイトナモード	斎藤	実93.5	×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 05/16 3京都711R 10着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉811R 17着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 1着/18頭勝利 11/29 5東京710R 16着/16頭+3.0秒 09/27 4阪神810R 12着/16頭+0.7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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 18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。
13	クラスペディア	小崎	実17.3	▽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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	ヤマニンアルリフラ	Ｍデムーロ	実53.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率29%と適性高）
前5走 07/05 2小倉411R 9着/13頭+1.0秒 04/15 大井11R 3着/14頭+0.7秒 03/29 1中京611R 14着/18頭+1.4秒 02/01 2京都211R 3着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 7着/18頭+0.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
15	タガノアラリア	鮫島駿	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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 7着/16頭+0.4秒 05/10 3京都610R 1着/11頭勝利 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
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) × 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 2.5% (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。
16	フロムダスク推奨	中井	実13.3	▽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／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/16 3京都711R 5着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神211R 10着/13頭+0.9秒 03/15 2中山610R 14着/16頭+1.0秒 11/08 4京都110R 1着/12頭勝利 08/24 3新潟29R 16着/18頭+1.6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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 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 8.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
17	ヨシノイースター	坂井	実30.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/05 2小倉411R 3着/13頭+0.1秒 05/31 3京都1210R 4着/17頭+0.2秒 03/29 1中京611R 12着/18頭+1.1秒 02/28 2中山111R 5着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神711R 6着/16頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
18	ディアナザール	川田	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/16 3京都711R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神111R 4着/18頭+0.7秒 12/21 5阪神612R 1着/14頭勝利 08/03 3中京48R 1着/8頭勝利 11/24 5東京88R 1着/10頭勝利
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戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (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。

買うAI の推奨B

フロムダスク

騎手中井

13.3倍

AI の勝率8%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 13.3倍では期待値 +10% です。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全18頭

◎10

ヒシアイラ

荻野極

4.7倍

勝率 15%

›

○6

リリージョワ

浜中

5.8倍

勝率 13%

›

▲18

ディアナザール

川田

6.9倍

勝率 12%

›

△3

タマモイカロス

松山

8.5倍

勝率 10%

›

△4

メイショウヨゾラ

吉村

8.6倍

勝率 8%

›

△8

レッドエヴァンス

西村淳

9.0倍

勝率 8%

›

▽16

フロムダスク

中井

13.3倍

勝率 8%

›

▽1

カルチャーデイ

酒井

16.4倍

勝率 6%

›

▽13

クラスペディア

小崎

17.3倍

勝率 6%

›

▽5

フィオライア

松若

26.0倍

勝率 6%

›

▽15

タガノアラリア

鮫島駿

26.3倍

勝率 3%

›

▽17

ヨシノイースター

坂井

30.9倍

対象外勝率 2%

›

×14

ヤマニンアルリフラ

Ｍデムーロ

53.4倍

対象外勝率 1%

›

×9

タマモブラックタイ

幸

47.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ショウナンアビアス

北村友

62.0倍

対象外勝率 1%

›

×12

デイトナモード

斎藤

93.5倍

対象外—

›

×11

オタルエバー

角田和

134.8倍

対象外—

›

×7

テーオーダヴィンチ

菱田

147.8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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 フロムダスク実13.3倍期待値 +10% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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