京都 12R 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

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リテラシー	松本	実27.1	B▽ A×勝率2% EV-52% 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 1札幌33R 1着/11頭勝利 07/18 2小倉76R 3着/13頭+1.0秒 05/23 1新潟75R 10着/16頭+0.7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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 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。
2	ゼルダ	高倉	実22.8	B▽ A▽勝率4% EV+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／125日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神24R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神61R 6着/16頭+1.0秒 01/12 1京都53R 8着/16頭+1.2秒 12/13 5阪神31R 2着/15頭+0.0秒 11/22 4京都55R 4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) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 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。
3	スレッドザニードル	国分恭	実114.4	B× A▽勝率1% EV-21% 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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/19 2小倉88R 7着/14頭+0.9秒 06/27 2小倉112R 6着/8頭+1.4秒 06/06 3阪神112R 10着/16頭+1.6秒 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -68% (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 14位 / 勝率 0.7% / 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	キアヌ	藤懸	実119.4	B▽ A▽勝率1% EV-17% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神67R 12着/16頭+1.8秒 10/04 3京都16R 11着/16頭+1.5秒 04/20 2阪神86R 11着/16頭+1.4秒 03/30 2阪神26R 10着/16頭+2.3秒 11/23 5東京79R 15着/16頭+2.7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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37%（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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 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。
5	ペプチドレオン	坂井	実3.1	B◎ A◎勝率26% EV-15% 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4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 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 期待値 -16% ※ 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	レイム	酒井	実94.1	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8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/26 2中京210R 9着/16頭+1.3秒 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
7	ガビーズブラザー	▲森田	実15.2	B▽ A△勝率7% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 +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	テーオーカイザー	川田	実4.2	B○ A○勝率19% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/28 3中山110R 7着/10頭+3.6秒 02/28 1阪神34R 1着/14頭勝利 01/25 1京都91R 4着/11頭+0.3秒 01/05 1京都26R 3着/14頭+0.3秒 10/11 4東京35R 2着/14頭+0.0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 5.0着 ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.4% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 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	ララバッカナール	☆田山	実5.5	B▲ A▲勝率10% EV-43% 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 05/24 3京都1012R 10着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1中京26R 2着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 5着/15頭+0.4秒 12/20 5阪神58R 6着/13頭+0.7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 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 12着 (大敗) × 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 12.2% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -44% ※ 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	クリノセーラーマン	田口	実98.1	B▽ A▽勝率1% EV+35% 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10.3着と低調）
前5走 05/23 3京都96R 14着/16頭+1.5秒 04/26 3京都26R 8着/11頭+1.6秒 04/02 笠松9R 1着/8頭勝利 12/06 5阪神11R 15着/16頭+3.8秒 11/22 4京都55R 14着/17頭+1.9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戦の調子平均 10.3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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 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 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 期待値 +36% ※ 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	ダディーズアイル	Ｍデムーロ	実38.6	B▽ A▽勝率2% 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8.7着と低調）
前5走 05/16 3京都76R 12着/15頭+1.0秒 05/03 1新潟212R 7着/15頭+0.7秒 02/07 2京都312R 12着/15頭+1.0秒 01/25 1京都96R 6着/15頭+0.9秒 10/19 3京都73R 12着/12頭+1.8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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
12	ジャカルタバオ	浜中	実6.4	B△ A△勝率10% EV-33% 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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都82R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 3着/16頭+0.1秒 03/28 1中京51R 5着/16頭+0.9秒 03/15 1中京21R 4着/16頭+1.2秒 12/13 5中京31R 11着/14頭+2.2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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 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。
13	シャープインサイト	菱田	実97.3	B▽ A▽勝率1% EV+34% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/26 2中京210R 13着/16頭+3.0秒 03/29 2阪神23R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神72R 8着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉121R 11着/15頭+1.2秒 02/08 1小倉61R 14着/16頭+3.5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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（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 12位 / 勝率 1.4% / 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。
14	コンテナライン	鮫島駿	実220.2	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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神27R 11着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神57R 8着/11頭+1.0秒 03/14 1阪神76R 4着/13頭+0.9秒 02/10 2京都47R 6着/8頭+0.8秒 12/14 5阪神47R 9着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +27%（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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
15	テイクイットオール	△柴田裕	実14.4	B△ A△勝率7% EV+5% 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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/05 2小倉412R 6着/16頭+1.8秒 04/18 2阪神77R 11着/14頭+1.0秒 02/21 1小倉912R 16着/18頭+1.4秒 11/15 4京都312R 6着/18頭+0.3秒 11/01 3京都1012R 12着/15頭+0.6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 6.7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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
16	モズジェネラル	小沢	実14.2	B△ A▽勝率6% EV-16% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神24R 4着/16頭+0.6秒 04/04 2阪神32R 4着/16頭+1.4秒 03/21 1阪神94R 4着/15頭+1.4秒 02/08 1小倉61R 11着/16頭+2.7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 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 -16% ※ 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

ペプチドレオン

騎手坂井

3.1倍

AI の勝率22%損益の分かれ目32%

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:◎5

ペプチドレオン

坂井

3.1倍

勝率 22%

›

○A:○8

テーオーカイザー

川田

4.2倍

勝率 20%

›

▲A:▲9

ララバッカナール

☆田山

5.5倍

勝率 12%

›

△A:△12

ジャカルタバオ

浜中

6.4倍

勝率 12%

›

△A:▽16

モズジェネラル

小沢

14.2倍

勝率 6%

›

△A:△15

テイクイットオール

△柴田裕

14.4倍

勝率 6%

›

▽A:△7

ガビーズブラザー

▲森田

15.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽2

ゼルダ

高倉

22.8倍

勝率 4%

›

▽A:×1

リテラシー

松本

27.1倍

勝率 4%

›

▽A:▽11

ダディーズアイル

Ｍデムーロ

38.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

レイム

酒井

94.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽13

シャープインサイト

菱田

97.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

クリノセーラーマン

田口

98.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

キアヌ

藤懸

119.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

コンテナライン

鮫島駿

220.2倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

スレッドザニードル

国分恭

114.4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

両モデルとも見送り

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リテラシー	松本	実27.1	×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 1札幌33R 1着/11頭勝利 07/18 2小倉76R 3着/13頭+1.0秒 05/23 1新潟75R 10着/16頭+0.7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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
2	ゼルダ	高倉	実22.8	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神24R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神61R 6着/16頭+1.0秒 01/12 1京都53R 8着/16頭+1.2秒 12/13 5阪神31R 2着/15頭+0.0秒 11/22 4京都55R 4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) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
3	スレッドザニードル	国分恭	実114.4	▽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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/19 2小倉88R 7着/14頭+0.9秒 06/27 2小倉112R 6着/8頭+1.4秒 06/06 3阪神112R 10着/16頭+1.6秒 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) 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。
4	キアヌ	藤懸	実119.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神67R 12着/16頭+1.8秒 10/04 3京都16R 11着/16頭+1.5秒 04/20 2阪神86R 11着/16頭+1.4秒 03/30 2阪神26R 10着/16頭+2.3秒 11/23 5東京79R 15着/16頭+2.7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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	ペプチドレオン	坂井	実3.1	◎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4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 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
6	レイム	酒井	実94.1	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/26 2中京210R 9着/16頭+1.3秒 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 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 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。
7	ガビーズブラザー	▲森田	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	テーオーカイザー	川田	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/28 3中山110R 7着/10頭+3.6秒 02/28 1阪神34R 1着/14頭勝利 01/25 1京都91R 4着/11頭+0.3秒 01/05 1京都26R 3着/14頭+0.3秒 10/11 4東京35R 2着/14頭+0.0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 5.0着 ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ララバッカナール	☆田山	実5.5	▲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 05/24 3京都1012R 10着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 2着/16頭+0.1秒 03/15 1中京26R 2着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 5着/15頭+0.4秒 12/20 5阪神58R 6着/13頭+0.7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 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 12着 (大敗) × 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 10.4% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	クリノセーラーマン	田口	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走平均10.3着と低調）
前5走 05/23 3京都96R 14着/16頭+1.5秒 04/26 3京都26R 8着/11頭+1.6秒 04/02 笠松9R 1着/8頭勝利 12/06 5阪神11R 15着/16頭+3.8秒 11/22 4京都55R 14着/17頭+1.9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戦の調子平均 10.3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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 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 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。
11	ダディーズアイル	Ｍデムーロ	実38.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/16 3京都76R 12着/15頭+1.0秒 05/03 1新潟212R 7着/15頭+0.7秒 02/07 2京都312R 12着/15頭+1.0秒 01/25 1京都96R 6着/15頭+0.9秒 10/19 3京都73R 12着/12頭+1.8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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ジャカルタバオ	浜中	実6.4	△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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都82R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 3着/16頭+0.1秒 03/28 1中京51R 5着/16頭+0.9秒 03/15 1中京21R 4着/16頭+1.2秒 12/13 5中京31R 11着/14頭+2.2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 19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 10.4% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
13	シャープインサイト	菱田	実97.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/26 2中京210R 13着/16頭+3.0秒 03/29 2阪神23R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神72R 8着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉121R 11着/15頭+1.2秒 02/08 1小倉61R 14着/16頭+3.5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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（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。
14	コンテナライン	鮫島駿	実220.2	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神27R 11着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神57R 8着/11頭+1.0秒 03/14 1阪神76R 4着/13頭+0.9秒 02/10 2京都47R 6着/8頭+0.8秒 12/14 5阪神47R 9着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
15	テイクイットオール	△柴田裕	実14.4	△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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/05 2小倉412R 6着/16頭+1.8秒 04/18 2阪神77R 11着/14頭+1.0秒 02/21 1小倉912R 16着/18頭+1.4秒 11/15 4京都312R 6着/18頭+0.3秒 11/01 3京都1012R 12着/15頭+0.6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 6.7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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	モズジェネラル	小沢	実14.2	▽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／118日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神24R 4着/16頭+0.6秒 04/04 2阪神32R 4着/16頭+1.4秒 03/21 1阪神94R 4着/15頭+1.4秒 02/08 1小倉61R 11着/16頭+2.7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 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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

ペプチドレオン

騎手坂井

3.1倍

AI の勝率26%損益の分かれ目32%

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

◎5

ペプチドレオン

坂井

3.1倍

勝率 26%

›

○8

テーオーカイザー

川田

4.2倍

勝率 19%

›

▲9

ララバッカナール

☆田山

5.5倍

勝率 10%

›

△12

ジャカルタバオ

浜中

6.4倍

勝率 10%

›

△15

テイクイットオール

△柴田裕

14.4倍

勝率 7%

›

△7

ガビーズブラザー

▲森田

15.2倍

勝率 7%

›

▽16

モズジェネラル

小沢

14.2倍

勝率 6%

›

▽2

ゼルダ

高倉

22.8倍

勝率 4%

›

×1

リテラシー

松本

27.1倍

勝率 2%

›

▽11

ダディーズアイル

Ｍデムーロ

38.6倍

対象外勝率 2%

›

▽6

レイム

酒井

94.1倍

対象外勝率 1%

›

▽13

シャープインサイト

菱田

97.3倍

対象外勝率 1%

›

▽10

クリノセーラーマン

田口

98.1倍

対象外勝率 1%

›

▽3

スレッドザニードル

国分恭

114.4倍

対象外勝率 1%

›

▽4

キアヌ

藤懸

119.4倍

対象外勝率 1%

›

▽14

コンテナライン

鮫島駿

220.2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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