京都 3R 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

3R 京都競馬場発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミホマル	横山和	実4.3	B○ A○勝率24% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.7% / 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	ダイヴ	角田和	実47.9	B▽ A▽勝率1% EV-30% 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 2 ◎ 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 10位 (中位評価) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -30% ※ 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	リアルハーン	酒井	実70.1	B▽ A▽勝率1% EV-11% 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 3 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -11% ※ 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	マカロンボイス	吉村	実14.0	B△ A△勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。
5	インユアスカイ	北村友	実5.7	B▲ A▲勝率12% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 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。
6	スリーオブスペイズ	☆田山	実28.4	B▽ A▽勝率4% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 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。
7	オージーブラック	古川吉	実168.2	B× A▽勝率1% EV+6% 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 7 ◎ 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 14位 (中位評価) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 +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。
8	マンノエンプレス	菱田	実16.5	B▽ A▽勝率4% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
9	アップルペアー	河原田菜々	実105.8	B▽ A▽勝率1% EV+33% 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 9 ◎ 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 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 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。
10	ランスオブナイト	太宰	実45.9	B▽ A▽勝率1% EV-32% 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 10 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
11	エリーマイラヴ	鮫島駿	実6.2	B△ A△勝率11% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 9.6% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 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。
12	フェイマスウルフ	秋山稔	実253.1	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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 16位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 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。
13	アマリス	Ｍデムーロ	実104.2	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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 +52% ※ 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	タガノゲイル	田口	実3.0	B◎ A◎勝率24% EV-28% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.7% / 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。
15	ラムネ	松山	実10.1	B△ A△勝率8% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -23% ※ 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	ギニー	国分優	実176.4	B▽ A▽勝率1% EV+11% 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 16 ◎ 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 15位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (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 15位 / 勝率 0.6% / 期待値 +11% ※ 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

タガノゲイル

騎手田口

3.0倍

AI の勝率24%損益の分かれ目33%

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16頭

◎A:◎14

タガノゲイル

田口

3.0倍

勝率 24%

›

○A:○1

ミホマル

横山和

4.3倍

勝率 21%

›

▲A:▲5

インユアスカイ

北村友

5.7倍

勝率 15%

›

△A:△11

エリーマイラヴ

鮫島駿

6.2倍

勝率 10%

›

△A:△15

ラムネ

松山

10.1倍

勝率 8%

›

△A:△4

マカロンボイス

吉村

14.0倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

マンノエンプレス

菱田

16.5倍

勝率 6%

›

▽A:▽6

スリーオブスペイズ

☆田山

28.4倍

勝率 3%

›

▽A:▽10

ランスオブナイト

太宰

45.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ダイヴ

角田和

47.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

リアルハーン

酒井

70.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽13

アマリス

Ｍデムーロ

104.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

アップルペアー

河原田菜々

105.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽7

オージーブラック

古川吉

168.2倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽16

ギニー

国分優

176.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽12

フェイマスウルフ

秋山稔

253.1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。

▶ 展開シミュレーション

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

3R 京都競馬場発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミホマル	横山和	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ダイヴ	角田和	実47.9	▽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 2 ◎ 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 10位 (中位評価) × 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 1.5% (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。
3	リアルハーン	酒井	実70.1	▽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 3 ◎ 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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
4	マカロンボイス	吉村	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	インユアスカイ	北村友	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (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	スリーオブスペイズ	☆田山	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	オージーブラック	古川吉	実168.2	▽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 7 ◎ 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 14位 (中位評価) △ 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 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。
8	マンノエンプレス	菱田	実16.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 7位 (中位評価) × 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 4.0% (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。
9	アップルペアー	河原田菜々	実105.8	▽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 9 ◎ 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 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
10	ランスオブナイト	太宰	実45.9	▽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 10 ◎ 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 9位 (中位評価) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	エリーマイラヴ	鮫島駿	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 10.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
12	フェイマスウルフ	秋山稔	実253.1	▽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 12 ◎ 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 16位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
13	アマリス	Ｍデムーロ	実104.2	▽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 13 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（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: 1.0%) ※ 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。
14	タガノゲイル	田口	実3.0	◎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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	ラムネ	松山	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
16	ギニー	国分優	実176.4	▽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 16 ◎ 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 15位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） 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。

見送りAI の 1 位の馬

タガノゲイル

騎手田口

3.0倍

AI の勝率24%損益の分かれ目33%

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16頭

◎14

タガノゲイル

田口

3.0倍

勝率 24%

›

○1

ミホマル

横山和

4.3倍

勝率 24%

›

▲5

インユアスカイ

北村友

5.7倍

勝率 12%

›

△11

エリーマイラヴ

鮫島駿

6.2倍

勝率 11%

›

△15

ラムネ

松山

10.1倍

勝率 8%

›

△4

マカロンボイス

吉村

14.0倍

勝率 5%

›

▽8

マンノエンプレス

菱田

16.5倍

勝率 4%

›

▽6

スリーオブスペイズ

☆田山

28.4倍

勝率 4%

›

▽10

ランスオブナイト

太宰

45.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ダイヴ

角田和

47.9倍

対象外勝率 1%

›

▽13

アマリス

Ｍデムーロ

104.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

リアルハーン

酒井

70.1倍

対象外勝率 1%

›

▽9

アップルペアー

河原田菜々

105.8倍

対象外勝率 1%

›

▽7

オージーブラック

古川吉

168.2倍

対象外勝率 1%

›

▽16

ギニー

国分優

176.4倍

対象外勝率 1%

›

▽12

フェイマスウルフ

秋山稔

253.1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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