京都 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 京都競馬場発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デュアルロール	中井	実94.6	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（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉712R 10着/14頭+1.8秒 06/27 2小倉17R 5着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 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。
2	アパレイユ	坂井	実5.1	B○ A○勝率13% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/21 3阪神67R 6着/16頭+0.9秒 05/31 3京都126R 3着/14頭+0.4秒 03/07 1阪神52R 1着/16頭勝利 02/15 2京都63R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中京24R 8着/14頭+0.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 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。
3	チャチャピンク	秋山稔	実101.8	B▽ A▽勝率1% EV+42% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉712R 8着/14頭+1.5秒 06/28 2小倉212R 5着/16頭+1.0秒 04/26 3京都28R 6着/15頭+1.5秒 04/11 1福島17R 5着/15頭+0.5秒 02/07 1小倉58R 4着/12頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.4% / 期待値 +43% ※ 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	マテンロウミラクル	富田	実10.8	B△ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神58R 7着/16頭+2.5秒 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.5% / 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。
5	ケイエイト	▲森田	実194.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/19 3京都73R 11着/12頭+1.4秒 09/15 4阪神512R 13着/15頭+1.3秒 08/24 4中京212R 6着/14頭+1.4秒 06/14 3阪神312R 15着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟512R 15着/15頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	テーオーパーセル	藤懸	実5.3	B▲ A▲勝率10% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／160日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 8着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神65R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都54R 1着/16頭勝利 02/01 2京都24R 2着/16頭+0.0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 33% (得意) △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -45% ※ 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	グランデスフィーダ	☆田山	実9.9	B△ A△勝率10% EV-5% 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6走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/14 3阪神46R 7着/16頭+0.5秒 05/24 1新潟87R 2着/15頭+0.0秒 05/16 3京都76R 2着/15頭+0.2秒 04/11 1福島18R 6着/16頭+1.0秒 03/22 1中京412R 3着/16頭+0.2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 5.3着 × 当競馬場適性 6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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
8	エナジーガンツ	酒井	実41.4	B▽ A▽勝率4% EV+78% 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33%と適性高／前走2着／377日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神97R 2着/16頭+0.3秒 08/02 3中京310R 10着/13頭+1.7秒 06/01 2京都126R 6着/14頭+0.7秒 05/17 2東京77R 6着/14頭+1.5秒 05/04 2京都45R 7着/15頭+0.8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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 377日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.3% / 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。
9	オウケンブラッド	北村友	実2.3	B◎ A◎勝率28% EV-35% 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（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2着）
前5走 05/09 3京都51R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神52R 2着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神13R 3着/15頭+0.4秒 01/25 1京都94R 2着/10頭+0.1秒 01/10 1京都33R 4着/16頭+0.6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 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.1% / 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。
10	サトノロザリー	幸	実33.6	B▽ A▽勝率2% EV-45% 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 07/18 2小倉73R 1着/14頭勝利 07/05 2小倉44R 4着/14頭+0.4秒 05/10 3京都62R 2着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 14着/17頭+0.9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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -46% ※ 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	ウォーターパラディ	国分恭	実20.1	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 05/24 3京都1012R 12着/16頭+0.9秒 05/02 3京都38R 3着/13頭+0.8秒 04/18 1福島38R 5着/15頭+0.2秒 02/21 1小倉97R 2着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉112R 4着/15頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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。
12	エシェックオロワ	Ｍデムーロ	実31.4	B▽ A▽勝率4% EV+35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 7着/16頭+1.1秒 03/28 2阪神16R 10着/11頭+1.4秒 03/21 1阪神96R 13着/16頭+3.2秒 12/21 5中京69R 8着/16頭+1.0秒 10/18 3京都61R 1着/9頭勝利
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 10.0着 (不振) × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 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。
13	ナムラドロン	菱田	実92.9	B▽ A▽勝率2% EV+65% 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／378日ぶりの実戦）
前5走 09/27 4阪神89R 8着/8頭+2.3秒 08/31 4中京411R 10着/13頭+2.4秒 07/19 2小倉75R 1着/9頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 378日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 +65% ※ 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	モズイージス	◇永島	実110.9	B× A▽勝率1% EV-42% 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 06/14 3阪神46R 13着/16頭+1.5秒 03/14 1中京18R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神19R 12着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉68R 7着/16頭+0.5秒 11/30 高知4R 1着/8頭勝利
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 9.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -43% ※ 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	リアルアルバ	西塚	実91.7	B▽ A▽勝率1% EV+28% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉612R 16着/17頭+2.5秒 07/04 2小倉39R 10着/12頭+1.5秒 06/28 2小倉27R 8着/10頭+1.5秒 06/13 3阪神312R 11着/14頭+0.8秒 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8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 11.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16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) +18%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
16	フィアーブル推奨	吉村	実18.9	B△ A△勝率10% EV+79% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/31 3京都126R 6着/14頭+1.1秒 05/17 2東京86R 6着/8頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 7着/13頭+1.8秒 02/01 2京都26R 9着/16頭+1.0秒 10/19 3京都71R 1着/12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戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +80% ※ 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AB

フィアーブル

騎手吉村

18.9倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 18.9倍）を上回り、期待値 +65% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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16頭

◎A:◎9

オウケンブラッド

北村友

2.3倍

勝率 32%

›

○A:○2

アパレイユ

坂井

5.1倍

勝率 16%

›

▲A:▲6

テーオーパーセル

藤懸

5.3倍

勝率 9%

›

△A:△7

グランデスフィーダ

☆田山

9.9倍

勝率 9%

›

△A:△16

フィアーブル

吉村

18.9倍

勝率 9%

›

△A:△4

マテンロウミラクル

富田

10.8倍

勝率 8%

›

▽A:▽11

ウォーターパラディ

国分恭

20.1倍

勝率 5%

›

▽A:▽8

エナジーガンツ

酒井

41.4倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽12

エシェックオロワ

Ｍデムーロ

31.4倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

サトノロザリー

幸

33.6倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽13

ナムラドロン

菱田

92.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

チャチャピンク

秋山稔

101.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽15

リアルアルバ

西塚

91.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

デュアルロール

中井

94.6倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽14

モズイージス

◇永島

110.9倍

対象外勝率 0%

›

▽5

ケイエイト

▲森田

194.4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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 16 フィアーブル実18.9倍期待値 +65% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥200 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 16 フィアーブル実18.9倍期待値 +65% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥200 不的中11着

※ オッズは予測時点の値です。

9R 京都競馬場発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デュアルロール	中井	実94.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉712R 10着/14頭+1.8秒 06/27 2小倉17R 5着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（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: 1.1%) ※ 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	アパレイユ	坂井	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/21 3阪神67R 6着/16頭+0.9秒 05/31 3京都126R 3着/14頭+0.4秒 03/07 1阪神52R 1着/16頭勝利 02/15 2京都63R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中京24R 8着/14頭+0.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 13.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	チャチャピンク	秋山稔	実101.8	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉712R 8着/14頭+1.5秒 06/28 2小倉212R 5着/16頭+1.0秒 04/26 3京都28R 6着/15頭+1.5秒 04/11 1福島17R 5着/15頭+0.5秒 02/07 1小倉58R 4着/12頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（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: 1.0%) ※ 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。
4	マテンロウミラクル	富田	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神58R 7着/16頭+2.5秒 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
5	ケイエイト	▲森田	実194.4	×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 10/19 3京都73R 11着/12頭+1.4秒 09/15 4阪神512R 13着/15頭+1.3秒 08/24 4中京212R 6着/14頭+1.4秒 06/14 3阪神312R 15着/16頭+1.4秒 05/17 1新潟512R 15着/15頭+1.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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) -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。
6	テーオーパーセル	藤懸	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／160日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 8着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神65R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都54R 1着/16頭勝利 02/01 2京都24R 2着/16頭+0.0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 33% (得意) △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
7	グランデスフィーダ	☆田山	実9.9	△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6走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/14 3阪神46R 7着/16頭+0.5秒 05/24 1新潟87R 2着/15頭+0.0秒 05/16 3京都76R 2着/15頭+0.2秒 04/11 1福島18R 6着/16頭+1.0秒 03/22 1中京412R 3着/16頭+0.2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 5.3着 × 当競馬場適性 6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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
8	エナジーガンツ	酒井	実41.4	▽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33%と適性高／前走2着／377日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神97R 2着/16頭+0.3秒 08/02 3中京310R 10着/13頭+1.7秒 06/01 2京都126R 6着/14頭+0.7秒 05/17 2東京77R 6着/14頭+1.5秒 05/04 2京都45R 7着/15頭+0.8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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 377日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	オウケンブラッド	北村友	実2.3	◎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（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2着）
前5走 05/09 3京都51R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神52R 2着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神13R 3着/15頭+0.4秒 01/25 1京都94R 2着/10頭+0.1秒 01/10 1京都33R 4着/16頭+0.6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 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 28.1% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
10	サトノロザリー	幸	実33.6	▽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 07/18 2小倉73R 1着/14頭勝利 07/05 2小倉44R 4着/14頭+0.4秒 05/10 3京都62R 2着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 14着/17頭+0.9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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ウォーターパラディ	国分恭	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/24 3京都1012R 12着/16頭+0.9秒 05/02 3京都38R 3着/13頭+0.8秒 04/18 1福島38R 5着/15頭+0.2秒 02/21 1小倉97R 2着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉112R 4着/15頭+1.1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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	エシェックオロワ	Ｍデムーロ	実31.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 7着/16頭+1.1秒 03/28 2阪神16R 10着/11頭+1.4秒 03/21 1阪神96R 13着/16頭+3.2秒 12/21 5中京69R 8着/16頭+1.0秒 10/18 3京都61R 1着/9頭勝利
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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (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。
13	ナムラドロン	菱田	実92.9	▽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／378日ぶりの実戦）
前5走 09/27 4阪神89R 8着/8頭+2.3秒 08/31 4中京411R 10着/13頭+2.4秒 07/19 2小倉75R 1着/9頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 378日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65%（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: 1.1%) ※ 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。
14	モズイージス	◇永島	実110.9	▽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 06/14 3阪神46R 13着/16頭+1.5秒 03/14 1中京18R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神19R 12着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉68R 7着/16頭+0.5秒 11/30 高知4R 1着/8頭勝利
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 9.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
15	リアルアルバ	西塚	実91.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉612R 16着/17頭+2.5秒 07/04 2小倉39R 10着/12頭+1.5秒 06/28 2小倉27R 8着/10頭+1.5秒 06/13 3阪神312R 11着/14頭+0.8秒 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8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 11.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 16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) +28%（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: 1.1%) ※ 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。
16	フィアーブル推奨	吉村	実18.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/31 3京都126R 6着/14頭+1.1秒 05/17 2東京86R 6着/8頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 7着/13頭+1.8秒 02/01 2京都26R 9着/16頭+1.0秒 10/19 3京都71R 1着/12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戦の調子平均 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

フィアーブル

騎手吉村

18.9倍

AI の勝率10%損益の分かれ目5%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 18.9倍）を上回り、期待値 +80% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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16頭

◎9

オウケンブラッド

北村友

2.3倍

勝率 28%

›

○2

アパレイユ

坂井

5.1倍

勝率 13%

›

▲6

テーオーパーセル

藤懸

5.3倍

勝率 10%

›

△7

グランデスフィーダ

☆田山

9.9倍

勝率 10%

›

△16

フィアーブル

吉村

18.9倍

勝率 10%

›

△4

マテンロウミラクル

富田

10.8倍

勝率 8%

›

▽11

ウォーターパラディ

国分恭

20.1倍

勝率 4%

›

▽12

エシェックオロワ

Ｍデムーロ

31.4倍

対象外勝率 4%

›

▽8

エナジーガンツ

酒井

41.4倍

対象外勝率 4%

›

▽13

ナムラドロン

菱田

92.9倍

対象外勝率 2%

›

▽10

サトノロザリー

幸

33.6倍

対象外勝率 2%

›

▽15

リアルアルバ

西塚

91.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

デュアルロール

中井

94.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

チャチャピンク

秋山稔

101.8倍

対象外勝率 1%

›

▽14

モズイージス

◇永島

110.9倍

対象外勝率 1%

›

×5

ケイエイト

▲森田

194.4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。

▶ 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 16 フィアーブル実18.9倍期待値 +80% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥200 不的中11着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 16 フィアーブル実18.9倍期待値 +80% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥200 不的中11着

※ オッズは予測時点の値です。

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