京都 9R 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

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	メイショウバルク推奨	田山	実15.0	B△ A△勝率8% EV+23% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/09 2東京510R 10着/15頭+2.9秒 03/07 1阪神56R 1着/12頭勝利 02/14 2京都52R 1着/16頭勝利 01/18 1京都73R 2着/16頭+0.1秒 01/04 1京都13R 3着/16頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 5.8% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
2	レッドレベンディス	武豊	実22.2	B▽ A△勝率4% EV-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67%と好調）
前5走 06/14 3阪神46R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神33R 3着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 12/21 5阪神62R 5着/16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 67% (絶好調) ○ ローテーション 15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 3.7% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -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。
3	ストラテージュ	菅原明	実109.4	B▽ A▽勝率2% EV+63% 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9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神49R 7着/13頭+0.4秒 05/30 3京都1112R 11着/16頭+0.7秒 03/08 1阪神612R 9着/13頭+2.4秒 02/14 1小倉710R 6着/14頭+0.7秒 01/05 1京都28R 8着/15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 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.6% / 期待値 +63% ※ 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	ルクスレイモンド	坂井	実26.5	B▽ A▽勝率4% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/02 2中京48R 3着/11頭+0.4秒 06/27 2福島19R 6着/16頭+1.9秒 04/05 2阪神49R 11着/12頭+1.6秒 03/15 1中京210R 3着/12頭+0.3秒 12/07 5中山26R 1着/6頭勝利
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 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。
5	クインズシフォン	吉田隼	実87.2	B▽ A▽勝率2% EV+32% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/02 1札幌49R 3着/12頭+0.5秒 06/07 3東京210R 13着/16頭+2.1秒 04/11 3中山512R 6着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉63R 1着/13頭勝利 01/17 1中山66R 3着/16頭+0.1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 6.7着 △ 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 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 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。
6	セルヴァンス	長岡	実69.1	B▽ A▽勝率2% EV+8% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京48R 8着/11頭+1.5秒 05/24 1新潟810R 2着/15頭+0.3秒 05/02 3京都310R 3着/12頭+0.3秒 03/01 1阪神412R 8着/16頭+0.5秒 12/06 5中京12R 1着/13頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
7	タカスタカスタカス	松山	実1.5	B◎ A◎勝率34% EV-49% 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2着）
前5走 06/21 3東京69R 5着/16頭+0.2秒 04/11 3中山57R 1着/16頭勝利 03/22 2中山83R 2着/14頭+0.2秒 02/21 1東京72R 2着/16頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 1着/10頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.7% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.8% / 期待値 -49% ※ 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	タイセイディアマン	田口	実6.0	B○ A○勝率18% EV+12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/02 3京都310R 2着/12頭+0.1秒 04/11 2阪神512R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神912R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神37R 6着/16頭+1.0秒 11/01 3京都107R 7着/16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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 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 9.7% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.2% / 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。
9	フェアリーライズ	川須	実114.2	B▽ A▽勝率1% 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10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館612R 8着/14頭+0.4秒 06/14 1函館211R 9着/16頭+0.3秒 03/14 2中山511R 14着/16頭+2.0秒 11/19 笠松12R 2着/10頭+0.4秒 10/26 盛岡11R 2着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 105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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.4% / 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。
10	ダノンプリマ	角田和	実37.3	B▽ A▽勝率2% EV-35% 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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉512R 1着/16頭勝利 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92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: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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	フレンズプラス	荻野琢	実89.4	B▽ A▽勝率1% EV+20% 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／前走3着）
前5走 07/19 1函館128R 1着/10頭勝利 06/27 1函館58R 3着/11頭+0.8秒 06/14 1函館27R 5着/12頭+0.5秒 05/09 1新潟33R 1着/15頭勝利 04/19 1福島41R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.4% / 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。
12	アオイレーギーナ	幸	実10.5	B▲ A▲勝率10% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/03 3京都48R 15着/15頭+0.9秒 04/18 3中山79R 9着/12頭+0.4秒 03/08 2中山412R 6着/16頭+0.2秒 02/10 2京都48R 2着/13頭+0.1秒 10/26 3京都98R 2着/14頭+0.1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 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +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。
13	バッハアルプゼー	鮫島駿	実23.5	B△ A▽勝率4% EV-3% 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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/16 4京都46R 1着/16頭勝利 10/19 3京都77R 3着/12頭+0.4秒 06/14 3阪神37R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2京都91R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神52R 10着/16頭+2.1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 67% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 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。
14	カワキタマナレア	斎藤	実37.9	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟26R 10着/11頭+1.3秒 06/27 2福島19R 5着/16頭+1.8秒 05/30 3京都1112R 2着/16頭+0.2秒 04/11 2阪神512R 10着/16頭+0.9秒 03/14 2中山512R 6着/16頭+0.5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 5.7着 × 当競馬場適性 7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) -47% (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 1.7% / 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。
15	パールフロント	北村友	実23.4	B△ A△勝率4% EV+7% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/02 1札幌49R 2着/12頭+0.3秒 07/04 2小倉310R 2着/12頭+0.1秒 04/12 1福島210R 7着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉710R 5着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉39R 4着/14頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
16	セールヴォラン	松若	実81.6	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（99日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2小倉310R 8着/12頭+0.7秒 06/13 3阪神310R 4着/16頭+0.8秒 05/30 3京都1112R 5着/16頭+0.4秒 05/02 3京都310R 8着/12頭+0.7秒 04/11 2阪神512R 5着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 99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 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.6% / 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。

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

メイショウバルク

騎手田山

15.0倍

AI の勝率6%損益の分かれ目7%

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 15.0倍では期待値 -13% 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）。

的中 100円→1,580円

出走馬全16頭

◎A:◎7

タカスタカスタカス

松山

1.5倍

勝率 52%

›

○A:○8

タイセイディアマン

田口

6.0倍

勝率 10%

›

▲A:▲12

アオイレーギーナ

幸

10.5倍

勝率 7%

›

△A:△1

メイショウバルク

田山

15.0倍

勝率 6%

›

△A:△15

パールフロント

北村友

23.4倍

勝率 6%

›

△A:▽13

バッハアルプゼー

鮫島駿

23.5倍

勝率 4%

›

▽A:△2

レッドレベンディス

武豊

22.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽4

ルクスレイモンド

坂井

26.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽10

ダノンプリマ

角田和

37.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽14

カワキタマナレア

斎藤

37.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

セールヴォラン

松若

81.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

クインズシフォン

吉田隼

87.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

セルヴァンス

長岡

69.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

フレンズプラス

荻野琢

89.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

ストラテージュ

菅原明

109.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

フェアリーライズ

川須

114.2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 1 メイショウバルク確定15.8倍期待値 -13% 推奨 17.1〜30.0倍 ¥100 的中1着確定 15.8倍1,580円

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。

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	メイショウバルク推奨	田山	実15.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/09 2東京510R 10着/15頭+2.9秒 03/07 1阪神56R 1着/12頭勝利 02/14 2京都52R 1着/16頭勝利 01/18 1京都73R 2着/16頭+0.1秒 01/04 1京都13R 3着/16頭+0.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	レッドレベンディス	武豊	実22.2	△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67%と好調）
前5走 06/14 3阪神46R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神33R 3着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 12/21 5阪神62R 5着/16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 67% (絶好調) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
3	ストラテージュ	菅原明	実109.4	▽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9.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神49R 7着/13頭+0.4秒 05/30 3京都1112R 11着/16頭+0.7秒 03/08 1阪神612R 9着/13頭+2.4秒 02/14 1小倉710R 6着/14頭+0.7秒 01/05 1京都28R 8着/15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 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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	ルクスレイモンド	坂井	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/02 2中京48R 3着/11頭+0.4秒 06/27 2福島19R 6着/16頭+1.9秒 04/05 2阪神49R 11着/12頭+1.6秒 03/15 1中京210R 3着/12頭+0.3秒 12/07 5中山26R 1着/6頭勝利
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
5	クインズシフォン	吉田隼	実87.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/02 1札幌49R 3着/12頭+0.5秒 06/07 3東京210R 13着/16頭+2.1秒 04/11 3中山512R 6着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉63R 1着/13頭勝利 01/17 1中山66R 3着/16頭+0.1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 6.7着 △ 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 1.6% (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。
6	セルヴァンス	長岡	実69.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京48R 8着/11頭+1.5秒 05/24 1新潟810R 2着/15頭+0.3秒 05/02 3京都310R 3着/12頭+0.3秒 03/01 1阪神412R 8着/16頭+0.5秒 12/06 5中京12R 1着/13頭勝利
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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 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 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	タカスタカスタカス	松山	実1.5	◎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2着）
前5走 06/21 3東京69R 5着/16頭+0.2秒 04/11 3中山57R 1着/16頭勝利 03/22 2中山83R 2着/14頭+0.2秒 02/21 1東京72R 2着/16頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 1着/10頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.8% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
8	タイセイディアマン	田口	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/02 3京都310R 2着/12頭+0.1秒 04/11 2阪神512R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神912R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神37R 6着/16頭+1.0秒 11/01 3京都107R 7着/16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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	フェアリーライズ	川須	実114.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館612R 8着/14頭+0.4秒 06/14 1函館211R 9着/16頭+0.3秒 03/14 2中山511R 14着/16頭+2.0秒 11/19 笠松12R 2着/10頭+0.4秒 10/26 盛岡11R 2着/12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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（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: 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。
10	ダノンプリマ	角田和	実37.3	▽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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉512R 1着/16頭勝利 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	フレンズプラス	荻野琢	実89.4	▽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／前走3着）
前5走 07/19 1函館128R 1着/10頭勝利 06/27 1函館58R 3着/11頭+0.8秒 06/14 1函館27R 5着/12頭+0.5秒 05/09 1新潟33R 1着/15頭勝利 04/19 1福島41R 2着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +20%（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。
12	アオイレーギーナ	幸	実10.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/03 3京都48R 15着/15頭+0.9秒 04/18 3中山79R 9着/12頭+0.4秒 03/08 2中山412R 6着/16頭+0.2秒 02/10 2京都48R 2着/13頭+0.1秒 10/26 3京都98R 2着/14頭+0.1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 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
13	バッハアルプゼー	鮫島駿	実23.5	▽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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/16 4京都46R 1着/16頭勝利 10/19 3京都77R 3着/12頭+0.4秒 06/14 3阪神37R 3着/16頭+0.3秒 05/24 2京都91R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神52R 10着/16頭+2.1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 67% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
14	カワキタマナレア	斎藤	実37.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟26R 10着/11頭+1.3秒 06/27 2福島19R 5着/16頭+1.8秒 05/30 3京都1112R 2着/16頭+0.2秒 04/11 2阪神512R 10着/16頭+0.9秒 03/14 2中山512R 6着/16頭+0.5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 5.7着 × 当競馬場適性 7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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
15	パールフロント	北村友	実23.4	△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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/02 1札幌49R 2着/12頭+0.3秒 07/04 2小倉310R 2着/12頭+0.1秒 04/12 1福島210R 7着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉710R 5着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉39R 4着/14頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
16	セールヴォラン	松若	実81.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（99日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2小倉310R 8着/12頭+0.7秒 06/13 3阪神310R 4着/16頭+0.8秒 05/30 3京都1112R 5着/16頭+0.4秒 05/02 3京都310R 8着/12頭+0.7秒 04/11 2阪神512R 5着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 99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 1.6% (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。

買うAI の推奨A

メイショウバルク

騎手田山

15.0倍

AI の勝率8%損益の分かれ目7%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 15.0倍）を上回り、期待値 +23% 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）。

的中 100円→1,580円

出走馬全16頭

◎7

タカスタカスタカス

松山

1.5倍

勝率 34%

›

○8

タイセイディアマン

田口

6.0倍

勝率 18%

›

▲12

アオイレーギーナ

幸

10.5倍

勝率 10%

›

△1

メイショウバルク

田山

15.0倍

勝率 8%

›

△2

レッドレベンディス

武豊

22.2倍

勝率 4%

›

△15

パールフロント

北村友

23.4倍

勝率 4%

›

▽4

ルクスレイモンド

坂井

26.5倍

勝率 4%

›

▽13

バッハアルプゼー

鮫島駿

23.5倍

勝率 4%

›

▽10

ダノンプリマ

角田和

37.3倍

対象外勝率 2%

›

▽14

カワキタマナレア

斎藤

37.9倍

対象外勝率 2%

›

▽6

セルヴァンス

長岡

69.1倍

対象外勝率 2%

›

▽16

セールヴォラン

松若

81.6倍

対象外勝率 2%

›

▽5

クインズシフォン

吉田隼

87.2倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ストラテージュ

菅原明

109.4倍

対象外勝率 2%

›

▽11

フレンズプラス

荻野琢

89.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

フェアリーライズ

川須

114.2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。

▶ 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 1 メイショウバルク確定15.8倍期待値 +24% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 的中1着確定 15.8倍1,580円

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。

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