京都 10R 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

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	アルトゥーム	角田和	実102.8	B▽ A▽勝率1% EV-16% 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）
前5走 07/04 2小倉311R 8着/14頭+1.1秒 04/05 3中山411R 15着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神710R 8着/11頭+0.8秒 03/01 1小倉1211R 5着/17頭+0.7秒 01/11 1京都410R 10着/15頭+1.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) 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 16位 / 勝率 0.8% / 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。
2	スーサンアッシャー	城戸	実105.9	B× A▽勝率1% 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／直近3走平均9.7着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 7着/18頭+1.0秒 03/21 1阪神910R 14着/16頭+1.3秒 12/21 5阪神612R 8着/14頭+0.4秒 08/02 3中京37R 5着/12頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 12着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (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 0.9% / 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。
3	リゾートアイランド	北村友	実32.7	B△ A△勝率7% EV+133% 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 05/10 2東京611R 16着/18頭+1.9秒 04/04 2阪神311R 9着/14頭+1.3秒 01/04 1中山110R 1着/8頭勝利 12/20 5中山59R 2着/12頭+0.4秒 10/26 4東京93R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 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 4.6% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +133% ※ 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	トミーバローズ	坂井	実1.7	B◎ A◎勝率30% 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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/02 2中京46R 1着/9頭勝利 05/17 2東京87R 1着/8頭勝利 01/31 1東京110R 5着/15頭+0.2秒 01/12 1京都511R 12着/16頭+1.2秒 11/29 4京都73R 1着/14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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.8% / 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。
5	ハギノアルデバラン	鮫島駿	実80.6	B× A▽勝率1% EV+19% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/04 2小倉311R 3着/14頭+0.5秒 06/06 3阪神111R 11着/11頭+1.3秒 05/16 2東京711R 13着/15頭+1.6秒 04/26 3京都210R 8着/18頭+0.5秒 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 期待値 +20% ※ 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	モズカトレア	松若	実77.5	B× A▽勝率1% EV+15% 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12.0着と低調）
前5走 07/19 2小倉810R 10着/16頭+1.7秒 05/02 1新潟111R 14着/15頭+5.5秒 01/31 2京都111R 9着/13頭+1.3秒 01/10 1京都39R 1着/8頭勝利 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 期待値 +15% ※ 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	アヴィオン	菱田	実4.0	B○ A○勝率20% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神59R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神87R 1着/8頭勝利 02/15 2京都66R 1着/18頭勝利 01/25 1京都95R 2着/18頭+0.0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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 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。
8	ミッキージュエリー推奨	中井	実19.4	B▲ A△勝率9% EV+74% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 07/11 1函館911R 10着/13頭+0.8秒 04/19 2阪神811R 10着/10頭+1.5秒 03/08 1阪神610R 14着/14頭+1.4秒 01/11 1京都410R 2着/15頭+0.1秒 11/08 4京都110R 2着/12頭+0.1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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (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 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +75% ※ 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	サクセスアイ	藤懸	実103.6	B× A▽勝率1% EV-18% 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 05/31 3京都1212R 9着/18頭+0.8秒 04/05 2阪神410R 8着/18頭+1.1秒 01/25 1京都910R 6着/18頭+0.2秒 10/25 3京都810R 7着/13頭+0.3秒 09/14 4阪神410R 8着/11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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 11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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.8% / 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。
10	モアリジット	古川奈	実100.5	B× A▽勝率1% EV-18% 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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 2小倉311R 13着/14頭+3.1秒 04/05 2阪神48R 1着/11頭勝利 03/22 1阪神109R 5着/8頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 2着/10頭+0.1秒 01/17 1京都612R 2着/18頭+0.2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) × 当競馬場適性 5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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
11	フェアリーライク推奨	富田	実15.0	B△ A▲勝率9% EV+35% 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／当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 04/25 3京都112R 1着/11頭勝利 04/05 2阪神48R 4着/11頭+0.1秒 03/22 1阪神109R 3着/8頭+0.1秒 02/22 1東京88R 6着/16頭+0.4秒 11/09 4京都29R 2着/8頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
12	キングメーカー	武豊	実35.9	B▽ A▽勝率5% EV+69% 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29%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京37R 11着/11頭+1.5秒 05/31 2東京1210R 13着/17頭+0.7秒 05/17 3京都810R 3着/13頭+0.1秒 04/26 3京都210R 6着/18頭+0.5秒 02/10 2京都49R 9着/13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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 3.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 +69% ※ 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	クスクス	酒井	実42.4	B▽ A▽勝率1% EV-36% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉89R 1着/8頭勝利 05/24 3京都109R 6着/10頭+0.8秒 05/09 3京都59R 3着/11頭+0.4秒 04/25 3京都112R 11着/11頭+2.0秒 02/01 2京都212R 4着/7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 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 -37% ※ 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	ノクナレア	松山	実14.0	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（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／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京37R 4着/11頭+0.2秒 05/31 3京都1212R 6着/18頭+0.7秒 03/28 1中京512R 1着/16頭勝利 12/21 5中京66R 1着/16頭勝利 07/26 3中京112R 3着/10頭+0.3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 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +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	ウォータークラーク	幸	実27.5	B▽ A▽勝率2% EV-48% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/09 3京都59R 1着/11頭勝利 02/22 1阪神29R 3着/10頭+0.0秒 02/01 2京都212R 2着/7頭+0.2秒 01/05 1京都29R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5阪神412R 2着/10頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -48% ※ 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	エポックヴィーナス	田山	実23.9	B▽ A▽勝率5% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/01 2中京37R 7着/11頭+0.3秒 06/14 3阪神410R 8着/14頭+0.6秒 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 +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。
17	マトラコーニッシュ	西塚	実25.9	B▽ A×勝率2% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/04 2小倉311R 4着/14頭+0.8秒 05/23 3京都910R 15着/16頭+1.2秒 04/26 3京都210R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉89R 1着/7頭勝利 11/30 4京都88R 6着/8頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。

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

ミッキージュエリー

騎手中井

19.4倍

AI の勝率7%損益の分かれ目5%

AI の勝率 7% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.4倍）を上回り、期待値 +44% 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（5着）

ほかの買い目: 11番フェアリーライク（15.0倍）

出走馬全17頭

◎A:◎4

トミーバローズ

坂井

1.7倍

勝率 43%

›

○A:○7

アヴィオン

菱田

4.0倍

勝率 18%

›

▲A:△8

ミッキージュエリー

中井

19.4倍

勝率 7%

›

△A:△14

ノクナレア

松山

14.0倍

勝率 6%

›

△A:▲11

フェアリーライク

富田

15.0倍

勝率 5%

›

△A:△3

リゾートアイランド

北村友

32.7倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽16

エポックヴィーナス

田山

23.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽12

キングメーカー

武豊

35.9倍

対象外勝率 4%

›

▽A:×17

マトラコーニッシュ

西塚

25.9倍

勝率 3%

›

▽A:▽15

ウォータークラーク

幸

27.5倍

勝率 3%

›

▽A:▽13

クスクス

酒井

42.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

アルトゥーム

角田和

102.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽6

モズカトレア

松若

77.5倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽5

ハギノアルデバラン

鮫島駿

80.6倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽2

スーサンアッシャー

城戸

105.9倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽9

サクセスアイ

藤懸

103.6倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽10

モアリジット

古川奈

100.5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 8 ミッキージュエリー実19.4倍期待値 +44% 推奨 13.5〜30.0倍 ¥200 不的中5着
単勝 11 フェアリーライク実15.0倍期待値 -30% 推奨 21.5〜30.0倍 ¥100 不的中3着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 8 ミッキージュエリー実19.4倍期待値 +44% 推奨 13.5〜30.0倍 ¥200 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

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	アルトゥーム	角田和	実102.8	▽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）
前5走 07/04 2小倉311R 8着/14頭+1.1秒 04/05 3中山411R 15着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神710R 8着/11頭+0.8秒 03/01 1小倉1211R 5着/17頭+0.7秒 01/11 1京都410R 10着/15頭+1.0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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	スーサンアッシャー	城戸	実105.9	▽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走平均9.7着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 7着/18頭+1.0秒 03/21 1阪神910R 14着/16頭+1.3秒 12/21 5阪神612R 8着/14頭+0.4秒 08/02 3中京37R 5着/12頭+0.5秒 06/01 2京都1212R 12着/14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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
3	リゾートアイランド	北村友	実32.7	△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 05/10 2東京611R 16着/18頭+1.9秒 04/04 2阪神311R 9着/14頭+1.3秒 01/04 1中山110R 1着/8頭勝利 12/20 5中山59R 2着/12頭+0.4秒 10/26 4東京93R 1着/11頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
4	トミーバローズ	坂井	実1.7	◎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25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/02 2中京46R 1着/9頭勝利 05/17 2東京87R 1着/8頭勝利 01/31 1東京110R 5着/15頭+0.2秒 01/12 1京都511R 12着/16頭+1.2秒 11/29 4京都73R 1着/14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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 29.8% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ハギノアルデバラン	鮫島駿	実80.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/04 2小倉311R 3着/14頭+0.5秒 06/06 3阪神111R 11着/11頭+1.3秒 05/16 2東京711R 13着/15頭+1.6秒 04/26 3京都210R 8着/18頭+0.5秒 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) +19%（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: 1.2%) ※ 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。
6	モズカトレア	松若	実77.5	▽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走平均12.0着と低調）
前5走 07/19 2小倉810R 10着/16頭+1.7秒 05/02 1新潟111R 14着/15頭+5.5秒 01/31 2京都111R 9着/13頭+1.3秒 01/10 1京都39R 1着/8頭勝利 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15%（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: 1.3%) ※ 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。
7	アヴィオン	菱田	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神59R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神87R 1着/8頭勝利 02/15 2京都66R 1着/18頭勝利 01/25 1京都95R 2着/18頭+0.0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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113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 19.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ミッキージュエリー推奨	中井	実19.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（当競馬場5走で勝率40%と適性高）
前5走 07/11 1函館911R 10着/13頭+0.8秒 04/19 2阪神811R 10着/10頭+1.5秒 03/08 1阪神610R 14着/14頭+1.4秒 01/11 1京都410R 2着/15頭+0.1秒 11/08 4京都110R 2着/12頭+0.1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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。
9	サクセスアイ	藤懸	実103.6	▽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 05/31 3京都1212R 9着/18頭+0.8秒 04/05 2阪神410R 8着/18頭+1.1秒 01/25 1京都910R 6着/18頭+0.2秒 10/25 3京都810R 7着/13頭+0.3秒 09/14 4阪神410R 8着/11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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 11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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	モアリジット	古川奈	実100.5	▽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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 2小倉311R 13着/14頭+3.1秒 04/05 2阪神48R 1着/11頭勝利 03/22 1阪神109R 5着/8頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 2着/10頭+0.1秒 01/17 1京都612R 2着/18頭+0.2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) × 当競馬場適性 5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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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	フェアリーライク推奨	富田	実15.0	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 04/25 3京都112R 1着/11頭勝利 04/05 2阪神48R 4着/11頭+0.1秒 03/22 1阪神109R 3着/8頭+0.1秒 02/22 1東京88R 6着/16頭+0.4秒 11/09 4京都29R 2着/8頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (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。
12	キングメーカー	武豊	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7走で勝率29%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京37R 11着/11頭+1.5秒 05/31 2東京1210R 13着/17頭+0.7秒 05/17 3京都810R 3着/13頭+0.1秒 04/26 3京都210R 6着/18頭+0.5秒 02/10 2京都49R 9着/13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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.7% (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。
13	クスクス	酒井	実42.4	▽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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉89R 1着/8頭勝利 05/24 3京都109R 6着/10頭+0.8秒 05/09 3京都59R 3着/11頭+0.4秒 04/25 3京都112R 11着/11頭+2.0秒 02/01 2京都212R 4着/7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 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
14	ノクナレア	松山	実14.0	△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／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京37R 4着/11頭+0.2秒 05/31 3京都1212R 6着/18頭+0.7秒 03/28 1中京512R 1着/16頭勝利 12/21 5中京66R 1着/16頭勝利 07/26 3中京112R 3着/10頭+0.3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 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (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。
15	ウォータークラーク	幸	実27.5	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/09 3京都59R 1着/11頭勝利 02/22 1阪神29R 3着/10頭+0.0秒 02/01 2京都212R 2着/7頭+0.2秒 01/05 1京都29R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5阪神412R 2着/10頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	エポックヴィーナス	田山	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/01 2中京37R 7着/11頭+0.3秒 06/14 3阪神410R 8着/14頭+0.6秒 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (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。
17	マトラコーニッシュ	西塚	実25.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/04 2小倉311R 4着/14頭+0.8秒 05/23 3京都910R 15着/16頭+1.2秒 04/26 3京都210R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉89R 1着/7頭勝利 11/30 4京都88R 6着/8頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。

買うAI の推奨A

フェアリーライク

騎手富田

15.0倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 15.0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（3着）

ほかの買い目: 8番ミッキージュエリー（19.4倍）

出走馬全17頭

◎4

トミーバローズ

坂井

1.7倍

勝率 30%

›

○7

アヴィオン

菱田

4.0倍

勝率 20%

›

▲11

フェアリーライク

富田

15.0倍

勝率 9%

›

△8

ミッキージュエリー

中井

19.4倍

勝率 9%

›

△14

ノクナレア

松山

14.0倍

勝率 8%

›

△3

リゾートアイランド

北村友

32.7倍

対象外勝率 7%

›

▽12

キングメーカー

武豊

35.9倍

対象外勝率 5%

›

▽16

エポックヴィーナス

田山

23.9倍

勝率 5%

›

×17

マトラコーニッシュ

西塚

25.9倍

勝率 2%

›

▽15

ウォータークラーク

幸

27.5倍

勝率 2%

›

▽13

クスクス

酒井

42.4倍

対象外勝率 1%

›

▽6

モズカトレア

松若

77.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ハギノアルデバラン

鮫島駿

80.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

スーサンアッシャー

城戸

105.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

モアリジット

古川奈

100.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アルトゥーム

角田和

102.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

サクセスアイ

藤懸

103.6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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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 8 ミッキージュエリー実19.4倍期待値 +75% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 不的中5着
単勝 11 フェアリーライク実15.0倍期待値 +35% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥100 不的中3着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 8 ミッキージュエリー実19.4倍期待値 +75% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 不的中5着

※ オッズは予測時点の値です。

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