京都 4R 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

4R 京都競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウウネビ	中村	実176.5	B▽ A▽勝率1% EV+108% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山54R 13着/14頭+8.8秒 01/24 1小倉14R 8着/12頭+5.5秒 11/22 3福島55R 7着/14頭+1.8秒 11/01 3京都104R 1着/11頭勝利 09/28 4阪神91R 8着/12頭+3.7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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105%（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: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.2% / 期待値 +109% ※ 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	ルドヴィクス	上野	実7.9	B△ A△勝率9% EV-31% 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／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 1着/11頭勝利 01/31 1小倉34R 5着/12頭+1.5秒 12/20 5阪神54R 2着/14頭+0.6秒 08/30 3新潟31R 7着/13頭+1.9秒 08/03 2新潟41R 1着/14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 154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 11.0% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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	ミレニアムヒロイン	草野	実3.3	B◎ A◎勝率24% EV-20% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 06/27 2福島14R 1着/10頭勝利 04/04 3中山34R 1着/14頭勝利 03/22 2中山84R 3着/14頭+0.6秒 02/28 1小倉114R 5着/12頭+5.5秒 10/12 3京都48R 14着/14頭+3.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 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 19.9% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 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。
4	ホウオウプレシャス	▲水沼	実8.2	B△ A△勝率9% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/26 2新潟25R 6着/15頭+1.2秒 01/10 1京都38R 4着/11頭+1.2秒 10/18 3京都64R 1着/11頭勝利 09/28 4阪神91R 2着/12頭+0.0秒 09/06 4中山11R 6着/9頭+2.2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 6.0着 ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 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。
5	ソレルビュレット	△坂口	実14.1	B▽ A▽勝率6% EV-13% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京39R 1着/11頭勝利 05/09 1新潟31R 4着/13頭+2.0秒 02/28 1小倉114R 11着/12頭+7.5秒 11/24 5東京610R 11着/16頭+1.9秒 09/21 4中山710R 12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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
6	アスクオンディープ	▲井上	実39.5	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／217日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山34R 14着/14頭+21.3秒 01/18 1中山74R 1着/14頭勝利 12/07 5中山24R 2着/11頭+0.6秒 11/16 3福島45R 2着/11頭+0.5秒 10/18 3京都64R 11着/11頭+13.2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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -41% ※ 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	リッケンバッカー推奨	小牧加	実16.8	B△ A△勝率8% EV+34% 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／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/01 2中京39R 5着/11頭+2.9秒 07/05 2小倉41R 9着/12頭+4.5秒 04/12 2阪神610R 10着/15頭+0.7秒 01/04 1京都110R 7着/9頭+0.5秒 12/28 5阪神810R 7着/11頭+0.7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 9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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6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。
8	ライツフォル	難波	実17.1	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（当競馬場6走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神51R 4着/9頭+0.9秒 05/17 1新潟61R 1着/14頭勝利 04/26 3京都24R 4着/14頭+1.4秒 02/22 1小倉104R 8着/12頭+2.6秒 01/10 1京都311R 12着/16頭+1.8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 6走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 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。
9	パープルアドミラル	金子	実76.2	B▽ A▽勝率1% EV+4% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/25 2新潟19R 7着/10頭+4.8秒 05/23 1新潟74R 4着/13頭+2.4秒 05/02 1新潟14R 1着/11頭勝利 04/11 3中山54R 11着/14頭+5.2秒 02/21 1小倉95R 4着/12頭+1.2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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
10	コスモチプリア	伴	実113.2	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（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2福島51R 10着/11頭+3.0秒 03/21 2中山78R 9着/10頭+3.0秒 02/21 1小倉95R 6着/12頭+1.6秒 01/24 1小倉14R 4着/12頭+2.4秒 12/14 5中京46R 9着/18頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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	シャンドゥレール	▲小林凌	実30.9	B▽ A▽勝率5% EV+52% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 06/27 2福島14R 9着/10頭+3.8秒 05/02 2東京36R 7着/7頭+3.6秒 04/11 3中山54R 5着/14頭+1.2秒 02/28 1小倉115R 8着/12頭+2.1秒 12/20 5阪神54R 9着/14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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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 3.3% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 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。
12	アメリカンピース	小坂	実60.2	B▽ A▽勝率2% EV-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）
前5走 07/25 2新潟19R 3着/10頭+1.5秒 06/27 2福島14R 5着/10頭+1.7秒 05/02 1新潟14R 9着/11頭+1.5秒 03/07 2中山34R 11着/14頭+5.9秒 12/20 5阪神54R 3着/14頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
13	ヴェールランス	五十嵐	実3.9	B○ A○勝率16% EV-38% 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 06/27 2福島14R 2着/10頭+0.5秒 05/17 1新潟64R 1着/14頭勝利 01/25 1小倉24R 9着/12頭+4.5秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 02/22 1東京710R 6着/12頭+1.0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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.7% / 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。
14	フォージドブリック	大江圭	実6.2	B▲ A▲勝率11% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6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 04/18 3中山711R 3着/10頭+3.0秒 03/21 2中山78R 1着/10頭勝利 01/05 1中山28R 3着/9頭+0.4秒 12/06 5中山18R 6着/12頭+1.0秒 09/13 4中山34R 2着/13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 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 175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 11.0% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 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。

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A

リッケンバッカー

騎手小牧加

16.8倍

AI の勝率7%損益の分かれ目6%

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 16.8倍では期待値 +19% です。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（11着）

出走馬全14頭

◎A:◎3

ミレニアムヒロイン

草野

3.3倍

勝率 20%

›

○A:○13

ヴェールランス

五十嵐

3.9倍

勝率 20%

›

▲A:▲14

フォージドブリック

大江圭

6.2倍

勝率 11%

›

△A:△2

ルドヴィクス

上野

7.9倍

勝率 11%

›

△A:△4

ホウオウプレシャス

▲水沼

8.2倍

勝率 9%

›

△A:△7

リッケンバッカー

小牧加

16.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽5

ソレルビュレット

△坂口

14.1倍

勝率 7%

›

▽A:▽8

ライツフォル

難波

17.1倍

勝率 6%

›

▽A:▽11

シャンドゥレール

▲小林凌

30.9倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

アスクオンディープ

▲井上

39.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

アメリカンピース

小坂

60.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

パープルアドミラル

金子

76.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

メイショウウネビ

中村

176.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

コスモチプリア

伴

113.2倍

対象外勝率 1%

›

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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 7 リッケンバッカー実16.8倍期待値 +19% 推奨 14.1〜30.0倍 ¥100 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

4R 京都競馬場発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウウネビ	中村	実176.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山54R 13着/14頭+8.8秒 01/24 1小倉14R 8着/12頭+5.5秒 11/22 3福島55R 7着/14頭+1.8秒 11/01 3京都104R 1着/11頭勝利 09/28 4阪神91R 8着/12頭+3.7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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108%（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: 0.6%) ※ 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。
2	ルドヴィクス	上野	実7.9	△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／前走勝利の勢い／154日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 1着/11頭勝利 01/31 1小倉34R 5着/12頭+1.5秒 12/20 5阪神54R 2着/14頭+0.6秒 08/30 3新潟31R 7着/13頭+1.9秒 08/03 2新潟41R 1着/14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 154日休養明け × 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 8.7% (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。
3	ミレニアムヒロイン	草野	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 06/27 2福島14R 1着/10頭勝利 04/04 3中山34R 1着/14頭勝利 03/22 2中山84R 3着/14頭+0.6秒 02/28 1小倉114R 5着/12頭+5.5秒 10/12 3京都48R 14着/14頭+3.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 24.0% (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。
4	ホウオウプレシャス	▲水沼	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/26 2新潟25R 6着/15頭+1.2秒 01/10 1京都38R 4着/11頭+1.2秒 10/18 3京都64R 1着/11頭勝利 09/28 4阪神91R 2着/12頭+0.0秒 09/06 4中山11R 6着/9頭+2.2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 6.0着 ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ソレルビュレット	△坂口	実14.1	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京39R 1着/11頭勝利 05/09 1新潟31R 4着/13頭+2.0秒 02/28 1小倉114R 11着/12頭+7.5秒 11/24 5東京610R 11着/16頭+1.9秒 09/21 4中山710R 12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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	アスクオンディープ	▲井上	実39.5	▽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走で勝率33%と好調／217日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山34R 14着/14頭+21.3秒 01/18 1中山74R 1着/14頭勝利 12/07 5中山24R 2着/11頭+0.6秒 11/16 3福島45R 2着/11頭+0.5秒 10/18 3京都64R 11着/11頭+13.2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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 217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 1.5% (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。
7	リッケンバッカー推奨	小牧加	実16.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続）
前5走 08/01 2中京39R 5着/11頭+2.9秒 07/05 2小倉41R 9着/12頭+4.5秒 04/12 2阪神610R 10着/15頭+0.7秒 01/04 1京都110R 7着/9頭+0.5秒 12/28 5阪神810R 7着/11頭+0.7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 9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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (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。
8	ライツフォル	難波	実17.1	▽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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神51R 4着/9頭+0.9秒 05/17 1新潟61R 1着/14頭勝利 04/26 3京都24R 4着/14頭+1.4秒 02/22 1小倉104R 8着/12頭+2.6秒 01/10 1京都311R 12着/16頭+1.8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 6走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
9	パープルアドミラル	金子	実76.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/25 2新潟19R 7着/10頭+4.8秒 05/23 1新潟74R 4着/13頭+2.4秒 05/02 1新潟14R 1着/11頭勝利 04/11 3中山54R 11着/14頭+5.2秒 02/21 1小倉95R 4着/12頭+1.2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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（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: 1.3%) ※ 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。
10	コスモチプリア	伴	実113.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2福島51R 10着/11頭+3.0秒 03/21 2中山78R 9着/10頭+3.0秒 02/21 1小倉95R 6着/12頭+1.6秒 01/24 1小倉14R 4着/12頭+2.4秒 12/14 5中京46R 9着/18頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 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 1.2% (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。
11	シャンドゥレール	▲小林凌	実30.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 06/27 2福島14R 9着/10頭+3.8秒 05/02 2東京36R 7着/7頭+3.6秒 04/11 3中山54R 5着/14頭+1.2秒 02/28 1小倉115R 8着/12頭+2.1秒 12/20 5阪神54R 9着/14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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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 4.9% (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。
12	アメリカンピース	小坂	実60.2	▽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）
前5走 07/25 2新潟19R 3着/10頭+1.5秒 06/27 2福島14R 5着/10頭+1.7秒 05/02 1新潟14R 9着/11頭+1.5秒 03/07 2中山34R 11着/14頭+5.9秒 12/20 5阪神54R 3着/14頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ヴェールランス	五十嵐	実3.9	○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 06/27 2福島14R 2着/10頭+0.5秒 05/17 1新潟64R 1着/14頭勝利 01/25 1小倉24R 9着/12頭+4.5秒 05/03 2東京39R 14着/16頭+1.7秒 02/22 1東京710R 6着/12頭+1.0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 2着 (好走) × 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 15.7% (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。
14	フォージドブリック	大江圭	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6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 04/18 3中山711R 3着/10頭+3.0秒 03/21 2中山78R 1着/10頭勝利 01/05 1中山28R 3着/9頭+0.4秒 12/06 5中山18R 6着/12頭+1.0秒 09/13 4中山34R 2着/13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 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 175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 11.3% (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。

買うAI の推奨A

リッケンバッカー

騎手小牧加

16.8倍

AI の勝率8%損益の分かれ目6%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.8倍）を上回り、期待値 +35% 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）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（11着）

出走馬全14頭

◎3

ミレニアムヒロイン

草野

3.3倍

勝率 24%

›

○13

ヴェールランス

五十嵐

3.9倍

勝率 16%

›

▲14

フォージドブリック

大江圭

6.2倍

勝率 11%

›

△2

ルドヴィクス

上野

7.9倍

勝率 9%

›

△4

ホウオウプレシャス

▲水沼

8.2倍

勝率 9%

›

△7

リッケンバッカー

小牧加

16.8倍

勝率 8%

›

▽5

ソレルビュレット

△坂口

14.1倍

勝率 6%

›

▽8

ライツフォル

難波

17.1倍

勝率 6%

›

▽11

シャンドゥレール

▲小林凌

30.9倍

対象外勝率 5%

›

▽6

アスクオンディープ

▲井上

39.5倍

対象外勝率 2%

›

▽12

アメリカンピース

小坂

60.2倍

対象外勝率 2%

›

▽9

パープルアドミラル

金子

76.2倍

対象外勝率 1%

›

▽10

コスモチプリア

伴

113.2倍

対象外勝率 1%

›

▽1

メイショウウネビ

中村

176.5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。

▶ 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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 7 リッケンバッカー実16.8倍期待値 +35% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥100 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

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