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	アメジストブラック	田山	実81.2	B▽ A▽勝率4% EV+192% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（104日ぶりの実戦）
前5走 07/05 1函館810R 10着/11頭+1.3秒 06/27 1函館510R 6着/11頭+0.6秒 11/09 4京都27R 4着/7頭+0.6秒 06/21 3東京59R 6着/9頭+1.6秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5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 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 期待値 +193% ※ 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	エイシンビーコン推奨	Ｍデムーロ	実11.2	B△ A△勝率15% EV+65% 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／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/11 2小倉57R 2着/12頭+0.3秒 05/31 3京都125R 1着/18頭勝利 05/10 3京都64R 6着/16頭+0.3秒 03/07 1阪神55R 4着/18頭+0.6秒 02/21 1小倉96R 4着/16頭+0.4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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.8% / 期待値 +66% ※ 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	メイショウナルカミ	松若	実7.9	B▲ A▲勝率16% EV+28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/02 2中京411R 1着/6頭勝利 03/29 1中京68R 7着/7頭+6.1秒 03/15 1中京25R 1着/15頭勝利 02/22 1小倉105R 2着/13頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 2着/5頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 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。
4	アルベリック	柴田裕	実183.2	B▽ A▽勝率2% EV+355% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 04/26 3京都29R 6着/11頭+0.8秒 04/11 2阪神59R 5着/8頭+0.7秒 02/01 2京都29R 6着/11頭+0.7秒 01/18 1京都710R 7着/16頭+0.6秒 11/23 4京都68R 11着/14頭+1.9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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +234%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +355% ※ 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	アットアブラスト	田口	実52.9	B▽ A▽勝率4% EV+113% 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5走 06/13 3阪神39R 9着/9頭+2.0秒 05/10 3京都66R 1着/10頭勝利 04/18 2阪神78R 4着/9頭+0.4秒 03/22 1阪神107R 9着/10頭+1.4秒 02/07 2京都37R 8着/9頭+1.0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 15走で勝率 7% ○ 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) +97%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 +114% ※ 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	チェルヴァーラ	西村淳	実1.3	B◎ A×勝率24% EV-68% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神44R 1着/17頭勝利 05/23 1新潟77R 2着/16頭+0.0秒 08/30 4中京31R 3着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 3着/8頭+0.3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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.3% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.1% / 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。
7	トリニティ	鮫島駿	実5.7	B○ A○勝率19% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 2東京1011R 10着/18頭+0.6秒 05/02 3京都39R 1着/9頭勝利 03/28 2阪神19R 3着/7頭+0.5秒 12/21 5阪神65R 1着/12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 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。
8	エアビッグマム	西塚	実38.7	B△ A△勝率4% EV+70% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京26R 8着/10頭+1.5秒 03/21 1中京38R 1着/13頭勝利 02/28 1小倉118R 3着/13頭+0.6秒 02/08 1小倉68R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 3着/18頭+0.4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 5.3着 ○ 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) +53%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +70% ※ 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	セイキュート推奨	松山	実15.2	B△ A△勝率11% EV+69% 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／適度な間隔で状態万全）
前5走 03/22 1阪神107R 1着/10頭勝利 02/22 1阪神27R 2着/9頭+0.0秒 11/23 4京都67R 6着/18頭+0.9秒 11/02 3京都117R 10着/16頭+0.6秒 09/07 4中山211R 11着/13頭+0.8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 10着 (大敗) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 期待値 +70% ※ 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

エイシンビーコン

騎手Ｍデムーロ

11.2倍

AI の勝率11%損益の分かれ目9%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.2倍）を上回り、期待値 +24% 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（2着）

ほかの買い目: 9番セイキュート（15.2倍）

出走馬全9頭

◎A:×6

チェルヴァーラ

西村淳

1.3倍

勝率 40%

›

○A:○7

トリニティ

鮫島駿

5.7倍

勝率 14%

›

▲A:▲3

メイショウナルカミ

松若

7.9倍

勝率 14%

›

△A:△2

エイシンビーコン

Ｍデムーロ

11.2倍

勝率 11%

›

△A:△9

セイキュート

松山

15.2倍

勝率 7%

›

△A:△8

エアビッグマム

西塚

38.7倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽5

アットアブラスト

田口

52.9倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽1

アメジストブラック

田山

81.2倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽4

アルベリック

柴田裕

183.2倍

対象外勝率 2%

›

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 9 セイキュート実15.2倍期待値 +9% 推奨 13.9〜30.0倍 ¥200 不的中6着
単勝 2 エイシンビーコン実11.2倍期待値 +24% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 エイシンビーコン実11.2倍期待値 +24% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中2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	アメジストブラック	田山	実81.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（104日ぶりの実戦）
前5走 07/05 1函館810R 10着/11頭+1.3秒 06/27 1函館510R 6着/11頭+0.6秒 11/09 4京都27R 4着/7頭+0.6秒 06/21 3東京59R 6着/9頭+1.6秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5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 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192%（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: 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。
2	エイシンビーコン推奨	Ｍデムーロ	実11.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/11 2小倉57R 2着/12頭+0.3秒 05/31 3京都125R 1着/18頭勝利 05/10 3京都64R 6着/16頭+0.3秒 03/07 1阪神55R 4着/18頭+0.6秒 02/21 1小倉96R 4着/16頭+0.4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 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.8% (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。
3	メイショウナルカミ	松若	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/02 2中京411R 1着/6頭勝利 03/29 1中京68R 7着/7頭+6.1秒 03/15 1中京25R 1着/15頭勝利 02/22 1小倉105R 2着/13頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 2着/5頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	アルベリック	柴田裕	実183.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 04/26 3京都29R 6着/11頭+0.8秒 04/11 2阪神59R 5着/8頭+0.7秒 02/01 2京都29R 6着/11頭+0.7秒 01/18 1京都710R 7着/16頭+0.6秒 11/23 4京都68R 11着/14頭+1.9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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +355%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
5	アットアブラスト	田口	実52.9	▽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5走 06/13 3阪神39R 9着/9頭+2.0秒 05/10 3京都66R 1着/10頭勝利 04/18 2阪神78R 4着/9頭+0.4秒 03/22 1阪神107R 9着/10頭+1.4秒 02/07 2京都37R 8着/9頭+1.0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 15走で勝率 7% ○ 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) +113%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	チェルヴァーラ	西村淳	実1.3	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神44R 1着/17頭勝利 05/23 1新潟77R 2着/16頭+0.0秒 08/30 4中京31R 3着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 3着/8頭+0.3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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
7	トリニティ	鮫島駿	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 2東京1011R 10着/18頭+0.6秒 05/02 3京都39R 1着/9頭勝利 03/28 2阪神19R 3着/7頭+0.5秒 12/21 5阪神65R 1着/12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 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	エアビッグマム	西塚	実38.7	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京26R 8着/10頭+1.5秒 03/21 1中京38R 1着/13頭勝利 02/28 1小倉118R 3着/13頭+0.6秒 02/08 1小倉68R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 3着/18頭+0.4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 5.3着 ○ 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) +70%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (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。
9	セイキュート推奨	松山	実15.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／適度な間隔で状態万全）
前5走 03/22 1阪神107R 1着/10頭勝利 02/22 1阪神27R 2着/9頭+0.0秒 11/23 4京都67R 6着/18頭+0.9秒 11/02 3京都117R 10着/16頭+0.6秒 09/07 4中山211R 11着/13頭+0.8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 10着 (大敗) ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (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。

買うAI の推奨AB

エイシンビーコン

騎手Ｍデムーロ

11.2倍

AI の勝率15%損益の分かれ目9%

AI の勝率 15% が損益の分かれ目 9%（1 ÷ 11.2倍）を上回り、期待値 +66% 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（2着）

ほかの買い目: 9番セイキュート（15.2倍）

出走馬全9頭

×6

チェルヴァーラ

西村淳

1.3倍

勝率 24%

›

○7

トリニティ

鮫島駿

5.7倍

勝率 19%

›

▲3

メイショウナルカミ

松若

7.9倍

勝率 16%

›

△2

エイシンビーコン

Ｍデムーロ

11.2倍

勝率 15%

›

△9

セイキュート

松山

15.2倍

勝率 11%

›

△8

エアビッグマム

西塚

38.7倍

対象外勝率 4%

›

▽5

アットアブラスト

田口

52.9倍

対象外勝率 4%

›

▽1

アメジストブラック

田山

81.2倍

対象外勝率 4%

›

▽4

アルベリック

柴田裕

183.2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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 9 セイキュート実15.2倍期待値 +70% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中6着
単勝 2 エイシンビーコン実11.2倍期待値 +66% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 エイシンビーコン実11.2倍期待値 +66% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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