京都 11R 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

11R 京都競馬場発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィンターダフネ	柴田裕	実27.7	B▽ A×勝率2% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／118日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神610R 12着/16頭+2.5秒 05/02 1新潟111R 3着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神812R 1着/10頭勝利 02/28 1阪神38R 6着/15頭+0.8秒 11/09 4京都28R 10着/16頭+1.1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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -53% ※ 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	コンドゥイア推奨	松若	実19.4	B▽ A▽勝率9% EV+74% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 07/18 2福島711R 5着/16頭+0.3秒 05/23 3京都910R 13着/16頭+1.0秒 04/19 1福島411R 15着/16頭+1.7秒 03/28 1中京511R 14着/16頭+1.5秒 01/11 1中山49R 1着/13頭勝利
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) × 当競馬場適性 5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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 +74% ※ 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	メイショウオーロラ	菱田	実72.7	B▽ A▽勝率1% EV-3% 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11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉810R 15着/16頭+2.7秒 05/30 3京都1110R 12着/16頭+1.7秒 03/29 1中京610R 8着/15頭+1.1秒 03/15 1阪神810R 12着/14頭+2.1秒 01/31 2京都111R 6着/13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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 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。
4	サイモンブーケ	古川吉	実108.1	B× A▽勝率1% EV-29% 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11.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 13着/15頭+4.4秒 03/21 2中山710R 9着/13頭+0.7秒 01/31 2京都111R 12着/13頭+7.3秒 12/14 5阪神410R 15着/16頭+1.8秒 11/30 4京都810R 7着/16頭+1.4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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (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 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -30% ※ 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	ジューンエオス	高倉	実10.6	B▽ A▽勝率7% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉810R 2着/16頭+0.1秒 06/27 2小倉111R 3着/15頭+0.5秒 03/21 2中山710R 11着/13頭+0.9秒 02/28 1小倉1110R 1着/16頭勝利 12/28 5中山88R 12着/13頭+5.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 -27% ※ 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	エルフストラック	西村淳	実4.6	B○ A○勝率13% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/01 1札幌311R 13着/16頭+0.8秒 05/23 3京都910R 4着/16頭+0.3秒 05/02 1新潟111R 2着/15頭+0.8秒 03/22 2中山812R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神38R 2着/15頭+0.5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 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -42% ※ 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	エリカサファイア	松山	実9.9	B△ A△勝率10% EV-3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 5着/15頭+1.5秒 03/21 2中山710R 8着/13頭+0.6秒 11/24 5東京610R 6着/16頭+1.5秒 04/19 3中山710R 2着/16頭+0.1秒 03/08 2中山310R 8着/16頭+1.5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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.8% / 期待値 -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。
8	スマートケープ	田山	実29.5	B▽ A×勝率2% EV-50% 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走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌410R 6着/10頭+1.3秒 07/12 2福島610R 8着/11頭+2.1秒 05/30 3京都1110R 16着/16頭+3.2秒 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -50% ※ 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	エアトベーレ	嶋田	実7.9	B▲ A▲勝率10% EV-22% 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 07/19 2福島812R 1着/15頭勝利 07/04 2福島38R 2着/15頭+0.0秒 06/06 3東京18R 7着/16頭+0.5秒 04/12 1福島21R 1着/15頭勝利 03/22 1中京41R 3着/14頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
10	マジックローズ	角田和	実8.7	B△ A△勝率9% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/05 2小倉410R 1着/16頭勝利 05/23 2東京912R 2着/16頭+0.0秒 01/18 1京都79R 10着/16頭+0.9秒 12/13 5中京38R 1着/16頭勝利 10/26 高知8R 1着/11頭勝利
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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 -22% ※ 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	モモンウールー	西塚	実62.6	B▽ A▽勝率2% EV-4% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/26 2新潟28R 1着/15頭勝利 05/31 3京都128R 6着/8頭+0.8秒 05/10 1新潟410R 3着/14頭+0.4秒 04/05 2阪神47R 11着/15頭+1.9秒 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
12	プリンセッサ	鮫島駿	実9.6	B△ A△勝率10% EV-6% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/28 1函館610R 1着/11頭勝利 03/21 1阪神98R 8着/12頭+0.9秒 02/01 2京都29R 5着/11頭+0.6秒 10/13 3京都54R 1着/13頭勝利 09/15 4阪神512R 10着/15頭+0.9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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 -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。
13	キャットテイル	富田	実48.3	B▽ A▽勝率2% EV-26% 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67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 1札幌312R 1着/8頭勝利 06/28 1函館67R 1着/10頭勝利 05/24 1新潟87R 6着/15頭+0.5秒 04/25 2東京17R 8着/16頭+1.0秒 04/12 1福島27R 3着/15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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 -26% ※ 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	メイショウコマチ	太宰	実3.1	B◎ A◎勝率25% EV-23% 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5走 06/14 3阪神48R 1着/9頭勝利 05/10 3京都67R 1着/12頭勝利 03/08 1阪神65R 9着/16頭+1.0秒 12/20 5阪神56R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.8% / 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。
15	エンセリオ	田口	実120.6	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走平均11.7着と低調）
前5走 06/13 3東京310R 12着/16頭+1.6秒 04/25 2東京110R 11着/15頭+1.8秒 08/02 2新潟37R 8着/14頭+1.2秒 05/25 2東京108R 1着/16頭勝利 05/04 1新潟29R 4着/14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 11.7着 (不振) ▽ 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 -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AB

コンドゥイア

騎手松若

19.4倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.4倍）を上回り、期待値 +55% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（15着）

出走馬全15頭

◎A:◎14

メイショウコマチ

太宰

3.1倍

勝率 22%

›

○A:○6

エルフストラック

西村淳

4.6倍

勝率 15%

›

▲A:▲9

エアトベーレ

嶋田

7.9倍

勝率 8%

›

△A:△10

マジックローズ

角田和

8.7倍

勝率 8%

›

△A:△12

プリンセッサ

鮫島駿

9.6倍

勝率 8%

›

△A:△7

エリカサファイア

松山

9.9倍

勝率 8%

›

▽A:▽5

ジューンエオス

高倉

10.6倍

勝率 8%

›

▽A:▽2

コンドゥイア

松若

19.4倍

勝率 8%

›

▽A:×1

ウィンターダフネ

柴田裕

27.7倍

勝率 4%

›

▽A:×8

スマートケープ

田山

29.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽13

キャットテイル

富田

48.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽11

モモンウールー

西塚

62.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

メイショウオーロラ

菱田

72.7倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽15

エンセリオ

田口

120.6倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽4

サイモンブーケ

古川吉

108.1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 2 コンドゥイア実19.4倍期待値 +55% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥200 不的中15着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 コンドゥイア実19.4倍期待値 +55% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥100 不的中15着

※ オッズは予測時点の値です。

11R 京都競馬場発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウィンターダフネ	柴田裕	実27.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／118日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神610R 12着/16頭+2.5秒 05/02 1新潟111R 3着/15頭+1.0秒 04/19 2阪神812R 1着/10頭勝利 02/28 1阪神38R 6着/15頭+0.8秒 11/09 4京都28R 10着/16頭+1.1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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け × 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 1.7% (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。
2	コンドゥイア推奨	松若	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（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 07/18 2福島711R 5着/16頭+0.3秒 05/23 3京都910R 13着/16頭+1.0秒 04/19 1福島411R 15着/16頭+1.7秒 03/28 1中京511R 14着/16頭+1.5秒 01/11 1中山49R 1着/13頭勝利
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) × 当競馬場適性 5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) +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。
3	メイショウオーロラ	菱田	実72.7	▽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11.7着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉810R 15着/16頭+2.7秒 05/30 3京都1110R 12着/16頭+1.7秒 03/29 1中京610R 8着/15頭+1.1秒 03/15 1阪神810R 12着/14頭+2.1秒 01/31 2京都111R 6着/13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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	サイモンブーケ	古川吉	実108.1	▽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／直近3走平均11.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 13着/15頭+4.4秒 03/21 2中山710R 9着/13頭+0.7秒 01/31 2京都111R 12着/13頭+7.3秒 12/14 5阪神410R 15着/16頭+1.8秒 11/30 4京都810R 7着/16頭+1.4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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	ジューンエオス	高倉	実10.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉810R 2着/16頭+0.1秒 06/27 2小倉111R 3着/15頭+0.5秒 03/21 2中山710R 11着/13頭+0.9秒 02/28 1小倉1110R 1着/16頭勝利 12/28 5中山88R 12着/13頭+5.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90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 6.9% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
6	エルフストラック	西村淳	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/01 1札幌311R 13着/16頭+0.8秒 05/23 3京都910R 4着/16頭+0.3秒 05/02 1新潟111R 2着/15頭+0.8秒 03/22 2中山812R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神38R 2着/15頭+0.5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 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
7	エリカサファイア	松山	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 5着/15頭+1.5秒 03/21 2中山710R 8着/13頭+0.6秒 11/24 5東京610R 6着/16頭+1.5秒 04/19 3中山710R 2着/16頭+0.1秒 03/08 2中山310R 8着/16頭+1.5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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	スマートケープ	田山	実29.5	×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33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌410R 6着/10頭+1.3秒 07/12 2福島610R 8着/11頭+2.1秒 05/30 3京都1110R 16着/16頭+3.2秒 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	エアトベーレ	嶋田	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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 2福島812R 1着/15頭勝利 07/04 2福島38R 2着/15頭+0.0秒 06/06 3東京18R 7着/16頭+0.5秒 04/12 1福島21R 1着/15頭勝利 03/22 1中京41R 3着/14頭+0.5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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 9.8% (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。
10	マジックローズ	角田和	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/05 2小倉410R 1着/16頭勝利 05/23 2東京912R 2着/16頭+0.0秒 01/18 1京都79R 10着/16頭+0.9秒 12/13 5中京38R 1着/16頭勝利 10/26 高知8R 1着/11頭勝利
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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
11	モモンウールー	西塚	実62.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/26 2新潟28R 1着/15頭勝利 05/31 3京都128R 6着/8頭+0.8秒 05/10 1新潟410R 3着/14頭+0.4秒 04/05 2阪神47R 11着/15頭+1.9秒 03/14 1中京111R 3着/14頭+0.4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 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 1.5% (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。
12	プリンセッサ	鮫島駿	実9.6	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/28 1函館610R 1着/11頭勝利 03/21 1阪神98R 8着/12頭+0.9秒 02/01 2京都29R 5着/11頭+0.6秒 10/13 3京都54R 1着/13頭勝利 09/15 4阪神512R 10着/15頭+0.9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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
13	キャットテイル	富田	実48.3	▽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67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 1札幌312R 1着/8頭勝利 06/28 1函館67R 1着/10頭勝利 05/24 1新潟87R 6着/15頭+0.5秒 04/25 2東京17R 8着/16頭+1.0秒 04/12 1福島27R 3着/15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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	メイショウコマチ	太宰	実3.1	◎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5走 06/14 3阪神48R 1着/9頭勝利 05/10 3京都67R 1着/12頭勝利 03/08 1阪神65R 9着/16頭+1.0秒 12/20 5阪神56R 1着/16頭勝利 ―
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 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	エンセリオ	田口	実120.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 06/13 3東京310R 12着/16頭+1.6秒 04/25 2東京110R 11着/15頭+1.8秒 08/02 2新潟37R 8着/14頭+1.2秒 05/25 2東京108R 1着/16頭勝利 05/04 1新潟29R 4着/14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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) 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。

買うAI の推奨AB

コンドゥイア

騎手松若

19.4倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.4倍）を上回り、期待値 +74% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（15着）

出走馬全15頭

◎14

メイショウコマチ

太宰

3.1倍

勝率 25%

›

○6

エルフストラック

西村淳

4.6倍

勝率 13%

›

▲9

エアトベーレ

嶋田

7.9倍

勝率 10%

›

△12

プリンセッサ

鮫島駿

9.6倍

勝率 10%

›

△7

エリカサファイア

松山

9.9倍

勝率 10%

›

△10

マジックローズ

角田和

8.7倍

勝率 9%

›

▽2

コンドゥイア

松若

19.4倍

勝率 9%

›

▽5

ジューンエオス

高倉

10.6倍

勝率 7%

›

×1

ウィンターダフネ

柴田裕

27.7倍

勝率 2%

›

×8

スマートケープ

田山

29.5倍

勝率 2%

›

▽13

キャットテイル

富田

48.3倍

対象外勝率 2%

›

▽11

モモンウールー

西塚

62.6倍

対象外勝率 2%

›

▽3

メイショウオーロラ

菱田

72.7倍

対象外勝率 1%

›

▽15

エンセリオ

田口

120.6倍

対象外勝率 1%

›

▽4

サイモンブーケ

古川吉

108.1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 2 コンドゥイア実19.4倍期待値 +74% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥200 不的中15着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 コンドゥイア実19.4倍期待値 +74% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥100 不的中15着

※ オッズは予測時点の値です。

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