京都 12R 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

12R 京都競馬場発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルロット	浜中	実6.3	B○ A○勝率15% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 2小倉82R 6着/18頭+0.8秒 06/21 3阪神66R 2着/18頭+0.3秒 06/06 3阪神14R 3着/16頭+0.1秒 05/23 3京都93R 2着/16頭+0.1秒 03/01 1阪神42R 16着/16頭+3.2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 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
2	ウォーターエアリー	△柴田裕	実32.2	B▽ A▽勝率6% EV+127% 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8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 11着/16頭+0.8秒 06/13 3阪神38R 9着/15頭+0.7秒 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +128%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +128% ※ 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	マイティキングダム	富田	実69.7	B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 15着/16頭+3.5秒 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6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 10.0着 (不振) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -57% ※ 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	ヴァージル	Ｍデムーロ	実6.9	B△ A▲勝率11% EV-18% 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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/13 3阪神312R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神77R 7着/14頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 6着/14頭+0.5秒 02/08 1小倉612R 7着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 5着/17頭+0.2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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 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。
5	タナブイハチターボ	菱田	実13.9	B▽ A▽勝率6% EV-3% 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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/06 3阪神14R 1着/16頭勝利 05/16 3京都73R 2着/18頭+0.1秒 05/02 3京都34R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神64R 5着/18頭+0.2秒 03/28 2阪神15R 2着/18頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 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。
6	グランドオーパス	田口	実11.2	B△ A△勝率9% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/28 2小倉28R 4着/9頭+0.4秒 06/13 3阪神38R 7着/15頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 2着/7頭+0.4秒 03/01 1阪神411R 4着/15頭+0.1秒 01/25 1京都99R 4着/9頭+0.4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 5.7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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -11% ※ 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	キシャール	西村淳	実9.9	B▽ A△勝率6% EV-34% 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／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神512R 2着/18頭+0.3秒 05/16 3京都73R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 12着/18頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 5着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -34% ※ 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	ファニーバニー	松若	実32.2	B▽ A▽勝率6% EV+81% 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11.3着と低調）
前5走 06/27 1函館59R 8着/9頭+1.0秒 06/21 1函館47R 6着/11頭+0.9秒 05/02 3京都37R 3着/12頭+0.4秒 03/07 1阪神511R 14着/18頭+1.1秒 01/12 1京都511R 8着/16頭+0.9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 4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) +62%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.3% / 期待値 +81% ※ 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	ギルトエッジ	太宰	実215.3	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/20 3阪神512R 17着/18頭+1.9秒 04/18 2阪神77R 9着/14頭+0.6秒 12/21 5中京68R 12着/16頭+1.0秒 10/17 園田6R 1着/10頭勝利 06/13 園田5R 1着/10頭勝利
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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実5.0	B◎ A◎勝率15% EV-30% 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33%と好調／前走2着）
前5走 07/25 2中京112R 1着/16頭勝利 06/21 3阪神62R 4着/18頭+0.5秒 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 20.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 期待値 -31% ※ 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	ホーリーステップ	藤懸	実63.1	×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走で勝率33%と好調）
前5走 07/12 2小倉61R 1着/17頭勝利 06/28 2小倉21R 2着/18頭+0.2秒 01/24 1京都86R 10着/17頭+1.1秒 01/10 1京都33R 5着/16頭+0.8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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	フロンティエール	古川吉	実28.0	B▽ A▽勝率2% EV-38% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 8着/16頭+1.3秒 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4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) × 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 2.3% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.4% / 期待値 -38% ※ 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	アラビアンジョイ	☆田山	実15.3	B▽ A×勝率3% EV-59% 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）
前5走 08/02 2中京412R 1着/18頭勝利 06/21 3阪神66R 3着/18頭+0.5秒 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18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 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.6% / 期待値 -60% ※ 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	フルールジェンヌ	松山	実7.5	B▲ A△勝率11% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京29R 5着/14頭+0.3秒 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -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。
15	ペプチドブッドレア	川田	実10.3	B△ A▽勝率6% EV-26% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 4着/16頭+0.4秒 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2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 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 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。
16	アイスヴィレッジ	鮫島駿	実47.7	B× A×勝率1% EV-56% 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 07/09 笠松3R 1着/10頭勝利 03/26 名古屋6R 6着/12頭+1.9秒 03/11 名古屋2R 1着/11頭勝利 02/26 名古屋1R 2着/10頭+0.7秒 10/31 名古屋10R 11着/12頭+3.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 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。
17	タイガーロード	西塚	実107.7	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/11 2小倉512R 8着/16頭+0.6秒 06/28 2小倉23R 1着/18頭勝利 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
18	サリュエ	角田和	実30.1	B▽ A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（132日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 4着/18頭+0.6秒 05/24 3京都107R 2着/18頭+0.0秒 04/25 3京都19R 10着/16頭+0.8秒 12/06 5中京112R 7着/16頭+0.4秒 11/15 4京都312R 2着/18頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 2.0% / 期待値 -46% ※ 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

ムーンライトダイヤ

騎手秋山稔

5.0倍

AI の勝率12%損益の分かれ目20%

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18頭

◎A:◎10

ムーンライトダイヤ

秋山稔

5.0倍

勝率 12%

›

○A:○1

カルロット

浜中

6.3倍

勝率 12%

›

▲A:△14

フルールジェンヌ

松山

7.5倍

勝率 12%

›

△A:▲4

ヴァージル

Ｍデムーロ

6.9倍

勝率 11%

›

△A:▽15

ペプチドブッドレア

川田

10.3倍

勝率 9%

›

△A:△6

グランドオーパス

田口

11.2倍

勝率 9%

›

▽A:▽2

ウォーターエアリー

△柴田裕

32.2倍

対象外勝率 7%

›

▽A:△7

キシャール

西村淳

9.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽5

タナブイハチターボ

菱田

13.9倍

勝率 6%

›

▽A:×13

アラビアンジョイ

☆田山

15.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽8

ファニーバニー

松若

32.2倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽12

フロンティエール

古川吉

28.0倍

勝率 2%

›

▽A:▽18

サリュエ

角田和

30.1倍

対象外勝率 2%

›

×A:×3

マイティキングダム

富田

69.7倍

対象外勝率 0%

›

×A:×16

アイスヴィレッジ

鮫島駿

47.7倍

対象外勝率 0%

›

×11

ホーリーステップ

藤懸

63.1倍

対象外勝率 0%

›

×17

タイガーロード

西塚

107.7倍

対象外—

›

×9

ギルトエッジ

太宰

215.3倍

対象外—

›

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

12R 京都競馬場発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルロット	浜中	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 2小倉82R 6着/18頭+0.8秒 06/21 3阪神66R 2着/18頭+0.3秒 06/06 3阪神14R 3着/16頭+0.1秒 05/23 3京都93R 2着/16頭+0.1秒 03/01 1阪神42R 16着/16頭+3.2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 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
2	ウォーターエアリー	△柴田裕	実32.2	▽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8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 11着/16頭+0.8秒 06/13 3阪神38R 9着/15頭+0.7秒 05/24 3京都107R 4着/18頭+0.5秒 04/25 3京都19R 11着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神311R 9着/18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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +127%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.3% (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。
3	マイティキングダム	富田	実69.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 15着/16頭+3.5秒 05/02 3京都37R 6着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神34R 1着/18頭勝利 03/14 1阪神74R 2着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 6着/18頭+0.6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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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	ヴァージル	Ｍデムーロ	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/13 3阪神312R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神77R 7着/14頭+0.5秒 03/29 2阪神27R 6着/14頭+0.5秒 02/08 1小倉612R 7着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 5着/17頭+0.2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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	タナブイハチターボ	菱田	実13.9	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/06 3阪神14R 1着/16頭勝利 05/16 3京都73R 2着/18頭+0.1秒 05/02 3京都34R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神64R 5着/18頭+0.2秒 03/28 2阪神15R 2着/18頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 6.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	グランドオーパス	田口	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/28 2小倉28R 4着/9頭+0.4秒 06/13 3阪神38R 7着/15頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 2着/7頭+0.4秒 03/01 1阪神411R 4着/15頭+0.1秒 01/25 1京都99R 4着/9頭+0.4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 5.7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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
7	キシャール	西村淳	実9.9	△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／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神512R 2着/18頭+0.3秒 05/16 3京都73R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 12着/18頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 5着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 6.5% (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	ファニーバニー	松若	実32.2	▽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11.3着と低調）
前5走 06/27 1函館59R 8着/9頭+1.0秒 06/21 1函館47R 6着/11頭+0.9秒 05/02 3京都37R 3着/12頭+0.4秒 03/07 1阪神511R 14着/18頭+1.1秒 01/12 1京都511R 8着/16頭+0.9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 4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) +81%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.3% (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。
9	ギルトエッジ	太宰	実215.3	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/20 3阪神512R 17着/18頭+1.9秒 04/18 2阪神77R 9着/14頭+0.6秒 12/21 5中京68R 12着/16頭+1.0秒 10/17 園田6R 1着/10頭勝利 06/13 園田5R 1着/10頭勝利
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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実5.0	◎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33%と好調／前走2着）
前5走 07/25 2中京112R 1着/16頭勝利 06/21 3阪神62R 4着/18頭+0.5秒 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ホーリーステップ	藤懸	実63.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/12 2小倉61R 1着/17頭勝利 06/28 2小倉21R 2着/18頭+0.2秒 01/24 1京都86R 10着/17頭+1.1秒 01/10 1京都33R 5着/16頭+0.8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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	フロンティエール	古川吉	実28.0	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京210R 8着/16頭+1.3秒 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4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) × 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 2.4% (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。
13	アラビアンジョイ	☆田山	実15.3	×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）
前5走 08/02 2中京412R 1着/18頭勝利 06/21 3阪神66R 3着/18頭+0.5秒 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18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 5走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
14	フルールジェンヌ	松山	実7.5	△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0%と苦戦傾向／62日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京29R 5着/14頭+0.3秒 03/22 1阪神105R 4着/11頭+0.2秒 03/07 1阪神511R 6着/18頭+0.4秒 01/17 1京都610R 6着/9頭+1.5秒 11/01 3京都1011R 10着/12頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ペプチドブッドレア	川田	実10.3	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 4着/16頭+0.4秒 05/17 3京都84R 1着/17頭勝利 05/02 3京都33R 3着/18頭+0.1秒 03/01 1小倉125R 15着/18頭+1.1秒 02/07 2京都35R 5着/14頭+0.2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 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
16	アイスヴィレッジ	鮫島駿	実47.7	×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 07/09 笠松3R 1着/10頭勝利 03/26 名古屋6R 6着/12頭+1.9秒 03/11 名古屋2R 1着/11頭勝利 02/26 名古屋1R 2着/10頭+0.7秒 10/31 名古屋10R 11着/12頭+3.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
17	タイガーロード	西塚	実107.7	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/11 2小倉512R 8着/16頭+0.6秒 06/28 2小倉23R 1着/18頭勝利 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
18	サリュエ	角田和	実30.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（132日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神28R 4着/18頭+0.6秒 05/24 3京都107R 2着/18頭+0.0秒 04/25 3京都19R 10着/16頭+0.8秒 12/06 5中京112R 7着/16頭+0.4秒 11/15 4京都312R 2着/18頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ムーンライトダイヤ

騎手秋山稔

5.0倍

AI の勝率15%損益の分かれ目20%

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18頭

◎10

ムーンライトダイヤ

秋山稔

5.0倍

勝率 15%

›

○1

カルロット

浜中

6.3倍

勝率 15%

›

▲4

ヴァージル

Ｍデムーロ

6.9倍

勝率 11%

›

△14

フルールジェンヌ

松山

7.5倍

勝率 11%

›

△6

グランドオーパス

田口

11.2倍

勝率 9%

›

△7

キシャール

西村淳

9.9倍

勝率 6%

›

▽15

ペプチドブッドレア

川田

10.3倍

勝率 6%

›

▽5

タナブイハチターボ

菱田

13.9倍

勝率 6%

›

▽2

ウォーターエアリー

△柴田裕

32.2倍

対象外勝率 6%

›

▽8

ファニーバニー

松若

32.2倍

対象外勝率 6%

›

×13

アラビアンジョイ

☆田山

15.3倍

勝率 3%

›

▽12

フロンティエール

古川吉

28.0倍

勝率 2%

›

▽18

サリュエ

角田和

30.1倍

対象外勝率 2%

›

×3

マイティキングダム

富田

69.7倍

対象外勝率 1%

›

×16

アイスヴィレッジ

鮫島駿

47.7倍

対象外勝率 1%

›

×11

ホーリーステップ

藤懸

63.1倍

対象外—

›

×17

タイガーロード

西塚

107.7倍

対象外—

›

×9

ギルトエッジ

太宰

215.3倍

対象外—

›

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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