京都 2R 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

2R 京都競馬場発走 10:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バクソウシャチョウ	川田	実1.6	B◎ A×勝率27% EV-56% 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
前5走 07/11 2小倉51R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神65R 6着/9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戦の調子平均 3.3着 × 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 37.5% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.2% / 期待値 -56% ※ 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	ナムラサフラン	太宰	実233.1	B▽ A▽勝率2% EV+431% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京32R 11着/13頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.3% / 期待値 +432% ※ 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	アンジェリカ	△柴田裕	実428.1	B▽ A▽勝率2% EV+877% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +273%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.3% / 期待値 +877% ※ 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	タガノレクシア	秋山稔	実27.5	B△ A△勝率5% EV+50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京12R 8着/13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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 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。
5	ココモフィーバー	松山	実26.5	B△ A△勝率5% EV+45% 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35R 4着/13頭+0.6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 ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 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。
6	コルベータ	西村淳	実3.5	B○ A○勝率24% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 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 22.0% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 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。
7	ウォータージェード	松若	実18.2	B△ A△勝率5% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 期待値 -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	ユイチャンファイト	藤懸	実180.8	B▽ A▽勝率2% EV+312% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2新潟12R 14着/14頭+3.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +197%（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: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 +313% ※ 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	エルダークローネ	☆田山	実5.1	B▲ A▲勝率19% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/25 2中京11R 4着/9頭+1.5秒 06/28 2小倉25R 2着/10頭+0.4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 3.7着 ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.2% / 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。
10	トワイライトローズ	中井	実130.2	B▽ A▽勝率2% EV+207% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113%（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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 +207% ※ 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	ラッキーハナコ	鮫島駿	実64.2	B▽ A▽勝率4% EV+149% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/02 2中京42R 7着/8頭+4.5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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 +149% ※ 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

バクソウシャチョウ

騎手川田

1.6倍

AI の勝率37%損益の分かれ目62%

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11頭

◎A:×1

バクソウシャチョウ

川田

1.6倍

勝率 37%

›

○A:○6

コルベータ

西村淳

3.5倍

勝率 22%

›

▲A:▲9

エルダークローネ

☆田山

5.1倍

勝率 17%

›

△A:△7

ウォータージェード

松若

18.2倍

勝率 7%

›

△A:△5

ココモフィーバー

松山

26.5倍

勝率 5%

›

△A:△4

タガノレクシア

秋山稔

27.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽11

ラッキーハナコ

鮫島駿

64.2倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽10

トワイライトローズ

中井

130.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

ユイチャンファイト

藤懸

180.8倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

ナムラサフラン

太宰

233.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

アンジェリカ

△柴田裕

428.1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

両モデルとも見送り

2R 京都競馬場発走 10:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バクソウシャチョウ	川田	実1.6	×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
前5走 07/11 2小倉51R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神65R 6着/9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戦の調子平均 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
2	ナムラサフラン	太宰	実233.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京32R 11着/13頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +431%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	アンジェリカ	△柴田裕	実428.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +877%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
4	タガノレクシア	秋山稔	実27.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京12R 8着/13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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
5	ココモフィーバー	松山	実26.5	△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35R 4着/13頭+0.6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 ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (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。
6	コルベータ	西村淳	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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 24.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
7	ウォータージェード	松若	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.0着 ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
8	ユイチャンファイト	藤懸	実180.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2新潟12R 14着/14頭+3.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (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。
9	エルダークローネ	☆田山	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/25 2中京11R 4着/9頭+1.5秒 06/28 2小倉25R 2着/10頭+0.4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 3.7着 ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (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。
10	トワイライトローズ	中井	実130.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +207%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
11	ラッキーハナコ	鮫島駿	実64.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/02 2中京42R 7着/8頭+4.5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 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

バクソウシャチョウ

騎手川田

1.6倍

AI の勝率27%損益の分かれ目62%

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11頭

×1

バクソウシャチョウ

川田

1.6倍

勝率 27%

›

○6

コルベータ

西村淳

3.5倍

勝率 24%

›

▲9

エルダークローネ

☆田山

5.1倍

勝率 19%

›

△7

ウォータージェード

松若

18.2倍

勝率 5%

›

△5

ココモフィーバー

松山

26.5倍

勝率 5%

›

△4

タガノレクシア

秋山稔

27.5倍

勝率 5%

›

▽11

ラッキーハナコ

鮫島駿

64.2倍

対象外勝率 4%

›

▽10

トワイライトローズ

中井

130.2倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ユイチャンファイト

藤懸

180.8倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ナムラサフラン

太宰

233.1倍

対象外勝率 2%

›

▽3

アンジェリカ

△柴田裕

428.1倍

対象外勝率 2%

›

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

両モデルとも見送り

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