京都 6R 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

6R 京都競馬場発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイリアル	◇古川奈	実39.3	B▽ A▽勝率6% EV+94% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/18 2京都86R 4着/11頭+0.6秒 02/03 2京都36R 3着/9頭+0.5秒 12/17 4中京69R 4着/11頭+0.8秒 11/19 5東京64R 1着/16頭勝利 ―
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 5.3着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54%（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: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.4% / 期待値 +94% ※ 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	エアアルチーナ	松山	実4.0	B◎ A◎勝率20% EV-26% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京24R 1着/15頭勝利 05/03 3京都44R 9着/11頭+1.6秒 04/11 2阪神54R 3着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神75R 6着/17頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.3% / 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。
3	メイショウソウテン	田口	実26.5	B▽ A▽勝率6% EV+77% 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25%と適性高）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +78% ※ 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	ブームバップビート	小沢	実7.9	B△ A△勝率8% EV-34% 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3走で勝率33%と適性高）
前5走 08/02 2中京410R 3着/14頭+0.5秒 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6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戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 8.0% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -35% ※ 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	エチゴドラゴン	荻野琢	実3.9	B○ A○勝率11% EV-48% 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79R 5着/10頭+0.2秒 04/18 2阪神75R 3着/5頭+0.2秒 03/21 1阪神911R 5着/12頭+0.7秒 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3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 ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.3% / 期待値 -48% ※ 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	ビナハイバン	松本	実98.1	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館512R 7着/10頭+1.4秒 06/21 1函館46R 1着/13頭勝利 05/16 3京都72R 8着/11頭+1.5秒 05/02 3京都32R 4着/15頭+1.5秒 02/28 1阪神32R 9着/14頭+2.3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 0% (苦戦) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
7	メイショウカスガイ	古川吉	実125.2	B× A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/05 2小倉412R 13着/16頭+3.1秒 06/13 3阪神37R 14着/16頭+4.4秒 04/19 2阪神88R 11着/11頭+13.3秒 03/22 1阪神108R 1着/10頭勝利 07/27 3中京22R 6着/16頭+0.8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 11.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 期待値 -17% ※ 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	テスタヴェローチェ	☆田山	実16.7	B▽ A▽勝率5% EV-29% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 8着/16頭+1.7秒 04/11 2阪神55R 8着/12頭+2.1秒 03/14 1中京16R 3着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 3着/13頭+1.3秒 01/17 1京都63R 1着/13頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 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。
9	インディゴ	富田	実53.9	B▽ A▽勝率2% EV-28% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 8着/12頭+1.2秒 03/21 1中京37R 9着/16頭+0.8秒 01/17 1京都67R 5着/15頭+0.7秒 12/28 5阪神87R 9着/16頭+1.5秒 12/07 5中京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
10	テイエムスターラン	高倉	実49.1	B▽ A▽勝率2% EV-34% 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 04/26 3京都22R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神42R 2着/12頭+0.3秒 03/15 1阪神82R 3着/14頭+0.5秒 02/28 1阪神34R 4着/14頭+0.5秒 02/07 2京都34R 9着/16頭+2.2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) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
11	ビゾー	Ｍデムーロ	実81.0	B▽ A▽勝率2% EV+5% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/20 3阪神57R 14着/16頭+3.4秒 03/08 1阪神67R 8着/9頭+1.5秒 01/26 1中京96R 1着/16頭勝利 01/11 1中山35R 6着/18頭+0.5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 9.3着 (不振) △ 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 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 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。
12	マーゴットバディ	鮫島駿	実4.9	B▲ A▲勝率11% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/20 3阪神58R 13着/16頭+3.6秒 04/19 2阪神81R 1着/16頭勝利 04/04 2阪神33R 2着/14頭+0.5秒 03/14 1中京13R 3着/13頭+0.4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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 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。
13	ホウオウストライク	吉村	実11.9	B▽ A△勝率8% EV-11% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 1着/12頭勝利 02/22 1小倉105R 11着/13頭+2.1秒 11/29 4京都72R 5着/11頭+1.8秒 11/15 3福島35R 3着/16頭+0.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 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。
14	ゴンタ	小崎	実10.4	B△ A△勝率10% EV-6% 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5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 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。
15	サントルドパリ	角田和	実21.6	B△ A▽勝率8% EV+64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉57R 11着/12頭+2.8秒 06/20 3阪神58R 5着/16頭+2.2秒 04/04 2阪神39R 7着/9頭+1.8秒 03/08 1阪神69R 4着/6頭+0.8秒 01/25 1中山99R 9着/12頭+1.7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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 期待値 +64% ※ 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	シャインベック	亀田	実103.7	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/12 2小倉612R 9着/17頭+1.4秒 04/18 2阪神77R 12着/14頭+1.2秒 03/29 2阪神27R 9着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神39R 7着/18頭+0.5秒 05/11 2京都67R 5着/8頭+1.4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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 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。

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

エアアルチーナ

騎手松山

4.0倍

AI の勝率20%損益の分かれ目25%

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:◎2

エアアルチーナ

松山

4.0倍

勝率 20%

›

○A:○5

エチゴドラゴン

荻野琢

3.9倍

勝率 15%

›

▲A:▲12

マーゴットバディ

鮫島駿

4.9倍

勝率 15%

›

△A:△14

ゴンタ

小崎

10.4倍

勝率 8%

›

△A:△4

ブームバップビート

小沢

7.9倍

勝率 8%

›

△A:▽15

サントルドパリ

角田和

21.6倍

勝率 7%

›

▽A:△13

ホウオウストライク

吉村

11.9倍

勝率 7%

›

▽A:▽3

メイショウソウテン

田口

26.5倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

テスタヴェローチェ

☆田山

16.7倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

タイセイリアル

◇古川奈

39.3倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽10

テイエムスターラン

高倉

49.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

インディゴ

富田

53.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

ビゾー

Ｍデムーロ

81.0倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽16

シャインベック

亀田

103.7倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽6

ビナハイバン

松本

98.1倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽7

メイショウカスガイ

古川吉

125.2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

6R 京都競馬場発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイリアル	◇古川奈	実39.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/18 2京都86R 4着/11頭+0.6秒 02/03 2京都36R 3着/9頭+0.5秒 12/17 4中京69R 4着/11頭+0.8秒 11/19 5東京64R 1着/16頭勝利 ―
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 5.3着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
2	エアアルチーナ	松山	実4.0	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京24R 1着/15頭勝利 05/03 3京都44R 9着/11頭+1.6秒 04/11 2阪神54R 3着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神75R 6着/17頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	メイショウソウテン	田口	実26.5	▽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25%と適性高）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
4	ブームバップビート	小沢	実7.9	△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3走で勝率33%と適性高）
前5走 08/02 2中京410R 3着/14頭+0.5秒 03/01 1阪神44R 3着/8頭+0.9秒 01/17 1京都66R 5着/8頭+1.6秒 11/15 4京都33R 1着/10頭勝利 10/18 3京都62R 3着/10頭+1.6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戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
5	エチゴドラゴン	荻野琢	実3.9	○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79R 5着/10頭+0.2秒 04/18 2阪神75R 3着/5頭+0.2秒 03/21 1阪神911R 5着/12頭+0.7秒 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3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 ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
6	ビナハイバン	松本	実98.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館512R 7着/10頭+1.4秒 06/21 1函館46R 1着/13頭勝利 05/16 3京都72R 8着/11頭+1.5秒 05/02 3京都32R 4着/15頭+1.5秒 02/28 1阪神32R 9着/14頭+2.3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 0% (苦戦) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	メイショウカスガイ	古川吉	実125.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/05 2小倉412R 13着/16頭+3.1秒 06/13 3阪神37R 14着/16頭+4.4秒 04/19 2阪神88R 11着/11頭+13.3秒 03/22 1阪神108R 1着/10頭勝利 07/27 3中京22R 6着/16頭+0.8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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	テスタヴェローチェ	☆田山	実16.7	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 8着/16頭+1.7秒 04/11 2阪神55R 8着/12頭+2.1秒 03/14 1中京16R 3着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉117R 3着/13頭+1.3秒 01/17 1京都63R 1着/13頭勝利
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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	インディゴ	富田	実53.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（127日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 8着/12頭+1.2秒 03/21 1中京37R 9着/16頭+0.8秒 01/17 1京都67R 5着/15頭+0.7秒 12/28 5阪神87R 9着/16頭+1.5秒 12/07 5中京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	テイエムスターラン	高倉	実49.1	▽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 04/26 3京都22R 1着/15頭勝利 04/05 2阪神42R 2着/12頭+0.3秒 03/15 1阪神82R 3着/14頭+0.5秒 02/28 1阪神34R 4着/14頭+0.5秒 02/07 2京都34R 9着/16頭+2.2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) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 1.5% (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。
11	ビゾー	Ｍデムーロ	実81.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/20 3阪神57R 14着/16頭+3.4秒 03/08 1阪神67R 8着/9頭+1.5秒 01/26 1中京96R 1着/16頭勝利 01/11 1中山35R 6着/18頭+0.5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 9.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（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: 1.2%) ※ 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	マーゴットバディ	鮫島駿	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/20 3阪神58R 13着/16頭+3.6秒 04/19 2阪神81R 1着/16頭勝利 04/04 2阪神33R 2着/14頭+0.5秒 03/14 1中京13R 3着/13頭+0.4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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 11.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ホウオウストライク	吉村	実11.9	△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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟86R 1着/12頭勝利 02/22 1小倉105R 11着/13頭+2.1秒 11/29 4京都72R 5着/11頭+1.8秒 11/15 3福島35R 3着/16頭+0.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
14	ゴンタ	小崎	実10.4	△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33%と好調）
前5走 04/04 2阪神33R 1着/14頭勝利 01/17 1中山63R 8着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
15	サントルドパリ	角田和	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉57R 11着/12頭+2.8秒 06/20 3阪神58R 5着/16頭+2.2秒 04/04 2阪神39R 7着/9頭+1.8秒 03/08 1阪神69R 4着/6頭+0.8秒 01/25 1中山99R 9着/12頭+1.7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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
16	シャインベック	亀田	実103.7	▽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25%と適性高／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/12 2小倉612R 9着/17頭+1.4秒 04/18 2阪神77R 12着/14頭+1.2秒 03/29 2阪神27R 9着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神39R 7着/18頭+0.5秒 05/11 2京都67R 5着/8頭+1.4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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.8% (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。

見送りAI の 1 位の馬

エアアルチーナ

騎手松山

4.0倍

AI の勝率20%損益の分かれ目25%

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

◎2

エアアルチーナ

松山

4.0倍

勝率 20%

›

○5

エチゴドラゴン

荻野琢

3.9倍

勝率 11%

›

▲12

マーゴットバディ

鮫島駿

4.9倍

勝率 11%

›

△14

ゴンタ

小崎

10.4倍

勝率 10%

›

△4

ブームバップビート

小沢

7.9倍

勝率 8%

›

△13

ホウオウストライク

吉村

11.9倍

勝率 8%

›

▽15

サントルドパリ

角田和

21.6倍

勝率 8%

›

▽3

メイショウソウテン

田口

26.5倍

勝率 6%

›

▽1

タイセイリアル

◇古川奈

39.3倍

対象外勝率 6%

›

▽8

テスタヴェローチェ

☆田山

16.7倍

勝率 5%

›

▽10

テイエムスターラン

高倉

49.1倍

対象外勝率 2%

›

▽9

インディゴ

富田

53.9倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ビゾー

Ｍデムーロ

81.0倍

対象外勝率 2%

›

▽16

シャインベック

亀田

103.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ビナハイバン

松本

98.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

メイショウカスガイ

古川吉

125.2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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