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	ロードラディウス	吉村	実85.0	B× A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調／224日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神211R 12着/12頭+1.6秒 11/30 4京都811R 16着/16頭+4.0秒 11/08 4京都111R 9着/16頭+0.7秒 10/05 3京都210R 9着/16頭+1.6秒 05/04 1新潟211R 5着/15頭+0.3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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 224日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 -38% ※ 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	グッジョブ	Ｍデムーロ	実93.6	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 10着/16頭+0.8秒 05/03 1新潟211R 9着/15頭+1.2秒 01/10 1京都311R 11着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 15着/16頭+2.1秒 11/23 5東京511R 7着/16頭+0.9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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 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。
3	アガシ	田口	実23.8	B▽ A▽勝率6% EV+46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神211R 14着/16頭+1.4秒 03/22 2中山811R 10着/16頭+1.2秒 02/10 2京都410R 3着/16頭+0.2秒 11/09 4京都210R 1着/12頭勝利 06/15 3阪神412R 8着/16頭+0.9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +47% ※ 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	ロードアウォード	横山和	実19.2	B▽ A▽勝率5% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 8着/16頭+0.7秒 06/20 3阪神511R 7着/15頭+0.8秒 01/18 1中山710R 8着/16頭+0.8秒 02/09 1京都410R 1着/16頭勝利 01/19 1中山710R 3着/16頭+0.3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 7.7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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 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。
5	ロードフロンティア	川須	実8.8	B△ A△勝率8% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 06/07 3阪神211R 5着/16頭+0.6秒 03/22 2中山811R 15着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 11着/16頭+1.6秒 11/30 4京都811R 8着/16頭+1.3秒 05/18 2京都811R 10着/16頭+0.9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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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。
6	ペプチドヤマト	高倉	実35.7	B▽ A×勝率2% EV-50% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神211R 11着/16頭+1.1秒 04/25 3京都111R 3着/12頭+0.2秒 02/10 2京都410R 8着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神511R 12着/15頭+0.8秒 12/07 5阪神211R 10着/16頭+0.6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戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 -51% ※ 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	メイショウホウレン	浜中	実5.0	B○ A○勝率14% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 4着/16頭+0.1秒 04/25 3京都111R 5着/12頭+0.3秒 03/22 2中山811R 12着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神211R 1着/16頭勝利 11/08 4京都111R 2着/16頭+0.1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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.5% / 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。
8	コンクイスタ	北村友	実7.9	B▲ A▲勝率10% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/07 3阪神211R 4着/16頭+0.5秒 04/19 3中山810R 2着/15頭+0.0秒 02/22 1阪神211R 1着/12頭勝利 12/28 5阪神811R 4着/16頭+0.2秒 11/23 5東京511R 14着/16頭+1.7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戦の調子平均 3.3着 × 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 8.5% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -19% ※ 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	エンヤラヴフェイス	松山	実16.8	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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都1010R 4着/14頭+0.5秒 04/11 3中山510R 5着/13頭+0.8秒 02/07 2京都39R 5着/16頭+0.3秒 01/05 1京都210R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 6着/15頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
10	スマートフォルス	鮫島駿	実17.6	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8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神511R 8着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神211R 3着/16頭+0.0秒 04/19 3中山810R 13着/15頭+1.0秒 02/10 2京都410R 5着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神211R 4着/16頭+0.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
11	ケイアイアニラ	高杉	実103.2	B▽ A▽勝率2% EV+53% 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14.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 15着/16頭+2.1秒 06/20 3阪神511R 15着/15頭+3.3秒 04/25 3京都111R 12着/12頭+1.9秒 01/19 1中山710R 8着/16頭+0.7秒 12/22 5中山812R 1着/16頭勝利
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 14.0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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.5% / 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。
12	サトノカルナバル	菱田	実11.9	B△ A△勝率8% EV-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8.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 5着/14頭+0.3秒 02/14 2京都511R 12着/14頭+0.7秒 12/20 5阪神511R 9着/15頭+0.7秒 06/15 3東京411R 14着/14頭+4.2秒 05/11 2東京611R 6着/18頭+0.5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 8.7着 (不振) △ ローテーション 147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 7.4% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -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	ドンレパルス	田山	実28.9	B▽ A▽勝率2% EV-49% 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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/06 3東京111R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京310R 8着/16頭+0.8秒 02/28 2中山110R 4着/16頭+0.4秒 01/25 1中山910R 4着/16頭+0.3秒 01/12 1中山510R 2着/16頭+0.3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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 -50% ※ 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	ゼットエール	松本	実3.0	B◎ A◎勝率20% EV-37% 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67%と好調／前走勝利の勢い／168日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神810R 1着/13頭勝利 01/05 1京都210R 3着/16頭+0.3秒 12/06 5中京110R 1着/13頭勝利 09/14 4阪神412R 1着/16頭勝利 08/16 3中京79R 2着/16頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.2% / 期待値 -38% ※ 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	ルージュラナキラ	斎藤	実13.0	B△ A△勝率7% EV-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／99日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館511R 12着/14頭+0.6秒 02/28 2中山111R 8着/16頭+0.4秒 01/17 1中山611R 5着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 3着/16頭+0.5秒 09/07 4中山210R 1着/12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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 期待値 -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。
16	エコロエイト	江田照	実35.9	B▽ A▽勝率2% EV-42% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山810R 9着/15頭+0.9秒 03/28 3中山19R 1着/16頭勝利 02/28 2中山110R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 15着/15頭+3.1秒 09/20 4中山612R 1着/16頭勝利
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 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168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 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.7% / 期待値 -42% ※ 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

ゼットエール

騎手松本

3.0倍

AI の勝率21%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

ゼットエール

松本

3.0倍

勝率 21%

›

○A:○7

メイショウホウレン

浜中

5.0倍

勝率 16%

›

▲A:▲8

コンクイスタ

北村友

7.9倍

勝率 8%

›

△A:△5

ロードフロンティア

川須

8.8倍

勝率 8%

›

△A:△12

サトノカルナバル

菱田

11.9倍

勝率 7%

›

△A:△15

ルージュラナキラ

斎藤

13.0倍

勝率 7%

›

▽A:▽10

スマートフォルス

鮫島駿

17.6倍

勝率 7%

›

▽A:▽4

ロードアウォード

横山和

19.2倍

勝率 7%

›

▽A:▽9

エンヤラヴフェイス

松山

16.8倍

勝率 5%

›

▽A:▽3

アガシ

田口

23.8倍

勝率 4%

›

▽A:▽13

ドンレパルス

田山

28.9倍

勝率 4%

›

▽A:×6

ペプチドヤマト

高倉

35.7倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽16

エコロエイト

江田照

35.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

ケイアイアニラ

高杉

103.2倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽1

ロードラディウス

吉村

85.0倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽2

グッジョブ

Ｍデムーロ

93.6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

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	ロードラディウス	吉村	実85.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調／224日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神211R 12着/12頭+1.6秒 11/30 4京都811R 16着/16頭+4.0秒 11/08 4京都111R 9着/16頭+0.7秒 10/05 3京都210R 9着/16頭+1.6秒 05/04 1新潟211R 5着/15頭+0.3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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 224日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	グッジョブ	Ｍデムーロ	実93.6	▽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走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 10着/16頭+0.8秒 05/03 1新潟211R 9着/15頭+1.2秒 01/10 1京都311R 11着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 15着/16頭+2.1秒 11/23 5東京511R 7着/16頭+0.9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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.8% (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。
3	アガシ	田口	実23.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神211R 14着/16頭+1.4秒 03/22 2中山811R 10着/16頭+1.2秒 02/10 2京都410R 3着/16頭+0.2秒 11/09 4京都210R 1着/12頭勝利 06/15 3阪神412R 8着/16頭+0.9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	ロードアウォード	横山和	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 8着/16頭+0.7秒 06/20 3阪神511R 7着/15頭+0.8秒 01/18 1中山710R 8着/16頭+0.8秒 02/09 1京都410R 1着/16頭勝利 01/19 1中山710R 3着/16頭+0.3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 7.7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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
5	ロードフロンティア	川須	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 06/07 3阪神211R 5着/16頭+0.6秒 03/22 2中山811R 15着/16頭+1.6秒 12/28 5阪神811R 11着/16頭+1.6秒 11/30 4京都811R 8着/16頭+1.3秒 05/18 2京都811R 10着/16頭+0.9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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
6	ペプチドヤマト	高倉	実35.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神211R 11着/16頭+1.1秒 04/25 3京都111R 3着/12頭+0.2秒 02/10 2京都410R 8着/16頭+0.6秒 12/20 5阪神511R 12着/15頭+0.8秒 12/07 5阪神211R 10着/16頭+0.6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戦の調子平均 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	メイショウホウレン	浜中	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 4着/16頭+0.1秒 04/25 3京都111R 5着/12頭+0.3秒 03/22 2中山811R 12着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神211R 1着/16頭勝利 11/08 4京都111R 2着/16頭+0.1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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (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。
8	コンクイスタ	北村友	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/07 3阪神211R 4着/16頭+0.5秒 04/19 3中山810R 2着/15頭+0.0秒 02/22 1阪神211R 1着/12頭勝利 12/28 5阪神811R 4着/16頭+0.2秒 11/23 5東京511R 14着/16頭+1.7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戦の調子平均 3.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (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。
9	エンヤラヴフェイス	松山	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都1010R 4着/14頭+0.5秒 04/11 3中山510R 5着/13頭+0.8秒 02/07 2京都39R 5着/16頭+0.3秒 01/05 1京都210R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 6着/15頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	スマートフォルス	鮫島駿	実17.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神511R 8着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神211R 3着/16頭+0.0秒 04/19 3中山810R 13着/15頭+1.0秒 02/10 2京都410R 5着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神211R 4着/16頭+0.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 106日休養明け △ 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: 5.7%) ※ 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。
11	ケイアイアニラ	高杉	実103.2	▽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14.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 15着/16頭+2.1秒 06/20 3阪神511R 15着/15頭+3.3秒 04/25 3京都111R 12着/12頭+1.9秒 01/19 1中山710R 8着/16頭+0.7秒 12/22 5中山812R 1着/16頭勝利
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 14.0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) +53%（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。
12	サトノカルナバル	菱田	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟411R 5着/14頭+0.3秒 02/14 2京都511R 12着/14頭+0.7秒 12/20 5阪神511R 9着/15頭+0.7秒 06/15 3東京411R 14着/14頭+4.2秒 05/11 2東京611R 6着/18頭+0.5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 8.7着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
13	ドンレパルス	田山	実28.9	▽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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/06 3東京111R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京310R 8着/16頭+0.8秒 02/28 2中山110R 4着/16頭+0.4秒 01/25 1中山910R 4着/16頭+0.3秒 01/12 1中山510R 2着/16頭+0.3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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
14	ゼットエール	松本	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／168日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神810R 1着/13頭勝利 01/05 1京都210R 3着/16頭+0.3秒 12/06 5中京110R 1着/13頭勝利 09/14 4阪神412R 1着/16頭勝利 08/16 3中京79R 2着/16頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.2% (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	ルージュラナキラ	斎藤	実13.0	△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／99日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館511R 12着/14頭+0.6秒 02/28 2中山111R 8着/16頭+0.4秒 01/17 1中山611R 5着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 3着/16頭+0.5秒 09/07 4中山210R 1着/12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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 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: 7.7%) ※ 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	エコロエイト	江田照	実35.9	▽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／168日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山810R 9着/15頭+0.9秒 03/28 3中山19R 1着/16頭勝利 02/28 2中山110R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山310R 15着/15頭+3.1秒 09/20 4中山612R 1着/16頭勝利
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 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。

見送りAI の 1 位の馬

ゼットエール

騎手松本

3.0倍

AI の勝率20%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

ゼットエール

松本

3.0倍

勝率 20%

›

○7

メイショウホウレン

浜中

5.0倍

勝率 14%

›

▲8

コンクイスタ

北村友

7.9倍

勝率 10%

›

△5

ロードフロンティア

川須

8.8倍

勝率 8%

›

△12

サトノカルナバル

菱田

11.9倍

勝率 8%

›

△15

ルージュラナキラ

斎藤

13.0倍

勝率 7%

›

▽9

エンヤラヴフェイス

松山

16.8倍

勝率 6%

›

▽10

スマートフォルス

鮫島駿

17.6倍

勝率 6%

›

▽3

アガシ

田口

23.8倍

勝率 6%

›

▽4

ロードアウォード

横山和

19.2倍

勝率 5%

›

▽13

ドンレパルス

田山

28.9倍

勝率 2%

›

×6

ペプチドヤマト

高倉

35.7倍

対象外勝率 2%

›

▽16

エコロエイト

江田照

35.9倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ケイアイアニラ

高杉

103.2倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ロードラディウス

吉村

85.0倍

対象外勝率 1%

›

▽2

グッジョブ

Ｍデムーロ

93.6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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