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	コパノエビータ	嶋田	実130.9	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 06/28 1函館610R 5着/11頭+1.3秒 06/07 3東京212R 14着/16頭+2.6秒 05/17 2東京810R 10着/15頭+1.0秒 03/22 2中山812R 13着/16頭+3.1秒 05/11 1新潟410R 14着/15頭+1.9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 6.7着 ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.6% / 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	エルサトアナ	△柴田裕	実225.9	B▽ A▽勝率1% EV+27% 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13.3着と低調）
前5走 07/11 1函館910R 12着/14頭+1.6秒 06/28 1函館612R 13着/14頭+0.7秒 04/12 2阪神67R 9着/11頭+1.4秒 03/15 1阪神812R 7着/13頭+0.4秒 01/18 1京都79R 16着/16頭+3.8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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 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。
3	マヴィ	Ｍデムーロ	実26.9	B▽ A▽勝率4% EV0% 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5走 07/11 2小倉58R 1着/11頭勝利 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 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。
4	プレアデスグループ	☆田山	実125.9	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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山512R 11着/16頭+0.9秒 03/29 2阪神212R 5着/16頭+0.7秒 01/24 1京都88R 12着/15頭+1.1秒 01/05 1京都28R 5着/15頭+0.4秒 10/12 3京都49R 8着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
5	ワイズギャング	古川吉	実5.2	B○ A▲勝率11% EV-39% 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40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/25 2中京19R 7着/16頭+1.5秒 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14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 21.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -39% ※ 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	メイショウリリー	田口	実61.6	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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/05 2小倉410R 13着/16頭+2.8秒 06/14 3阪神48R 5着/9頭+1.0秒 05/03 1新潟29R 4着/12頭+0.7秒 02/28 1阪神38R 14着/15頭+2.3秒 11/09 4京都28R 16着/16頭+3.8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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -29% ※ 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	ジャンヌドゥレーヴ	中井	実4.4	B▲ A○勝率24% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都96R 2着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神31R 1着/16頭勝利 01/31 2京都11R 6着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 14.7% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 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	ワイノナオミ	浜中	実35.3	B▽ A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京48R 11着/11頭+2.3秒 07/05 2小倉410R 3着/16頭+1.0秒 05/30 3京都1112R 6着/16頭+0.4秒 05/09 2東京512R 10着/16頭+0.6秒 04/18 2阪神79R 7着/14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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 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。
9	ランスオブセヘル	川田	実11.2	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/30 3京都1112R 16着/16頭+2.2秒 05/10 3京都612R 2着/14頭+0.1秒 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
10	メイショウザンゲツ	藤懸	実73.9	B▽ A▽勝率1% EV-1% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉710R 11着/12頭+3.3秒 12/27 5阪神78R 14着/16頭+1.7秒 09/21 4阪神712R 10着/15頭+1.6秒 05/11 2京都68R 1着/14頭勝利 03/23 2中京46R 16着/16頭+2.9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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
11	ルビドゥソレイユ	松山	実2.6	B◎ A◎勝率25% EV-34% 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67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京19R 1着/16頭勝利 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 23.8% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.2% / 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	ラピダリア	富田	実68.2	B▽ A▽勝率1% EV-24% 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9.3着と低調）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -25% ※ 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	ローマンレイク	角田和	実26.6	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/12 2福島612R 10着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神17R 6着/12頭+1.1秒 02/01 1小倉47R 13着/15頭+1.5秒 11/16 3福島42R 11着/15頭+2.2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 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
14	ホウショウマリス	西村淳	実8.1	B△ A△勝率9% EV-29% 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7走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉710R 9着/12頭+2.2秒 07/05 2小倉410R 4着/16頭+1.0秒 05/09 2東京512R 6着/16頭+0.5秒 04/18 1福島311R 3着/15頭+0.3秒 01/18 1京都79R 4着/16頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け × 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 8.1% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -29% ※ 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	インフローレ	西塚	実101.2	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 06/14 3阪神49R 2着/13頭+0.1秒 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +20%（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 1.3% / 期待値 +18% ※ 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	ラヴオントップ推奨	鮫島駿	実14.7	B△ A△勝率8% EV+20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 07/26 2新潟26R 8着/11頭+1.1秒 06/07 3阪神29R 3着/16頭+0.3秒 04/04 2阪神312R 11着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1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 7.3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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。

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B

ラヴオントップ

騎手鮫島駿

14.7倍

AI の勝率8%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 14.7倍では期待値 +19% 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）。

外れ（8着）

出走馬全16頭

◎A:◎11

ルビドゥソレイユ

松山

2.6倍

勝率 24%

›

○A:▲5

ワイズギャング

古川吉

5.2倍

勝率 21%

›

▲A:○7

ジャンヌドゥレーヴ

中井

4.4倍

勝率 15%

›

△A:△14

ホウショウマリス

西村淳

8.1倍

勝率 8%

›

△A:△16

ラヴオントップ

鮫島駿

14.7倍

勝率 8%

›

△A:△9

ランスオブセヘル

川田

11.2倍

勝率 8%

›

▽A:▽13

ローマンレイク

角田和

26.6倍

勝率 4%

›

▽A:▽3

マヴィ

Ｍデムーロ

26.9倍

勝率 3%

›

▽A:▽8

ワイノナオミ

浜中

35.3倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽6

メイショウリリー

田口

61.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

ラピダリア

富田

68.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

メイショウザンゲツ

藤懸

73.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽15

インフローレ

西塚

101.2倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽4

プレアデスグループ

☆田山

125.9倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽1

コパノエビータ

嶋田

130.9倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽2

エルサトアナ

△柴田裕

225.9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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 16 ラヴオントップ実14.7倍期待値 +19% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 不的中8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	コパノエビータ	嶋田	実130.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 06/28 1函館610R 5着/11頭+1.3秒 06/07 3東京212R 14着/16頭+2.6秒 05/17 2東京810R 10着/15頭+1.0秒 03/22 2中山812R 13着/16頭+3.1秒 05/11 1新潟410R 14着/15頭+1.9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 6.7着 ○ ローテーション 25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 0.6% (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。
2	エルサトアナ	△柴田裕	実225.9	▽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13.3着と低調）
前5走 07/11 1函館910R 12着/14頭+1.6秒 06/28 1函館612R 13着/14頭+0.7秒 04/12 2阪神67R 9着/11頭+1.4秒 03/15 1阪神812R 7着/13頭+0.4秒 01/18 1京都79R 16着/16頭+3.8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 13.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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) +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: 0.4%) ※ 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	マヴィ	Ｍデムーロ	実26.9	▽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5走 07/11 2小倉58R 1着/11頭勝利 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
4	プレアデスグループ	☆田山	実125.9	▽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9.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 04/11 3中山512R 11着/16頭+0.9秒 03/29 2阪神212R 5着/16頭+0.7秒 01/24 1京都88R 12着/15頭+1.1秒 01/05 1京都28R 5着/15頭+0.4秒 10/12 3京都49R 8着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4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) -36% (大幅な期待値マイナス) 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	ワイズギャング	古川吉	実5.2	▲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40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/25 2中京19R 7着/16頭+1.5秒 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14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 10.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	メイショウリリー	田口	実61.6	▽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走平均9.3着と低調）
前5走 07/05 2小倉410R 13着/16頭+2.8秒 06/14 3阪神48R 5着/9頭+1.0秒 05/03 1新潟29R 4着/12頭+0.7秒 02/28 1阪神38R 14着/15頭+2.3秒 11/09 4京都28R 16着/16頭+3.8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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
7	ジャンヌドゥレーヴ	中井	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都96R 2着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神31R 1着/16頭勝利 01/31 2京都11R 6着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ワイノナオミ	浜中	実35.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京48R 11着/11頭+2.3秒 07/05 2小倉410R 3着/16頭+1.0秒 05/30 3京都1112R 6着/16頭+0.4秒 05/09 2東京512R 10着/16頭+0.6秒 04/18 2阪神79R 7着/14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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.6% (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。
9	ランスオブセヘル	川田	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/30 3京都1112R 16着/16頭+2.2秒 05/10 3京都612R 2着/14頭+0.1秒 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	メイショウザンゲツ	藤懸	実73.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉710R 11着/12頭+3.3秒 12/27 5阪神78R 14着/16頭+1.7秒 09/21 4阪神712R 10着/15頭+1.6秒 05/11 2京都68R 1着/14頭勝利 03/23 2中京46R 16着/16頭+2.9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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91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 1.5% (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。
11	ルビドゥソレイユ	松山	実2.6	◎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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京19R 1着/16頭勝利 03/29 1中京61R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神81R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神74R 8着/15頭+0.8秒 12/06 5阪神13R 4着/17頭+0.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 25.2% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
12	ラピダリア	富田	実68.2	▽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9.3着と低調）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ローマンレイク	角田和	実26.6	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/12 2福島612R 10着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神17R 6着/12頭+1.1秒 02/01 1小倉47R 13着/15頭+1.5秒 11/16 3福島42R 11着/15頭+2.2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 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
14	ホウショウマリス	西村淳	実8.1	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉710R 9着/12頭+2.2秒 07/05 2小倉410R 4着/16頭+1.0秒 05/09 2東京512R 6着/16頭+0.5秒 04/18 1福島311R 3着/15頭+0.3秒 01/18 1京都79R 4着/16頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
15	インフローレ	西塚	実101.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/14 3阪神49R 2着/13頭+0.1秒 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +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: 1.0%) ※ 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。
16	ラヴオントップ推奨	鮫島駿	実14.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 07/26 2新潟26R 8着/11頭+1.1秒 06/07 3阪神29R 3着/16頭+0.3秒 04/04 2阪神312R 11着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1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 7.3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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。

買うAI の推奨B

ラヴオントップ

騎手鮫島駿

14.7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 ÷ 14.7倍）を上回り、期待値 +20% 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（8着）

出走馬全16頭

◎11

ルビドゥソレイユ

松山

2.6倍

勝率 25%

›

○7

ジャンヌドゥレーヴ

中井

4.4倍

勝率 24%

›

▲5

ワイズギャング

古川吉

5.2倍

勝率 11%

›

△14

ホウショウマリス

西村淳

8.1倍

勝率 9%

›

△9

ランスオブセヘル

川田

11.2倍

勝率 8%

›

△16

ラヴオントップ

鮫島駿

14.7倍

勝率 8%

›

▽13

ローマンレイク

角田和

26.6倍

勝率 4%

›

▽3

マヴィ

Ｍデムーロ

26.9倍

勝率 4%

›

▽8

ワイノナオミ

浜中

35.3倍

対象外勝率 2%

›

▽10

メイショウザンゲツ

藤懸

73.9倍

対象外勝率 1%

›

▽6

メイショウリリー

田口

61.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ラピダリア

富田

68.2倍

対象外勝率 1%

›

▽15

インフローレ

西塚

101.2倍

対象外勝率 1%

›

▽4

プレアデスグループ

☆田山

125.9倍

対象外勝率 1%

›

▽1

コパノエビータ

嶋田

130.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エルサトアナ

△柴田裕

225.9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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 16 ラヴオントップ実14.7倍期待値 +12% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥100 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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