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	アイゼンフォルク	松山	実7.0	B△ A△勝率17% EV+18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 06/13 3阪神36R 2着/13頭+0.2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戦の調子平均 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.9% / 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。
2	スナークルーベンス	富田	実123.3	B△ A△勝率3% EV+287% 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）
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 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) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182%（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: 0.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 +288% ※ 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	アテンド	中井	実133.7	B▽ A▽勝率3% EV+320% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉46R 10着/11頭+5.0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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +206%（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: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +321% ※ 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	リズムオブサンダー	ルメール	実2.3	B◎ A◎勝率26% EV-40% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
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 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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.3% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.9% / 期待値 -40% ※ 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	ダノンチャンピオン	横山和	実2.3	B○ A○勝率26% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（84日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京22R 4着/6頭+1.7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 4.0着 × 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 28.3% (オッズ暗示: 43.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.9% / 期待値 -40% ※ 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	ボードゥロレーヌ	吉村	実39.4	B△ A△勝率6% EV+143% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 06/14 3東京44R 14着/14頭+7.4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 9.5着 (不振) ○ 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) +57%（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: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 +143% ※ 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	アレストラウム	西村淳	実4.3	B▲ A▲勝率19% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走2着）
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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.7% / 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。

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

リズムオブサンダー

騎手ルメール

2.3倍

AI の勝率28%損益の分かれ目43%

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7頭

◎A:◎4

リズムオブサンダー

ルメール

2.3倍

勝率 28%

›

○A:○5

ダノンチャンピオン

横山和

2.3倍

勝率 28%

›

▲A:▲7

アレストラウム

西村淳

4.3倍

勝率 19%

›

△A:△1

アイゼンフォルク

松山

7.0倍

勝率 15%

›

△A:△6

ボードゥロレーヌ

吉村

39.4倍

対象外勝率 4%

›

△A:△2

スナークルーベンス

富田

123.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

アテンド

中井

133.7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

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	アイゼンフォルク	松山	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 06/13 3阪神36R 2着/13頭+0.2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戦の調子平均 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
2	スナークルーベンス	富田	実123.3	△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）
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 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) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +287%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (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。
3	アテンド	中井	実133.7	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉46R 10着/11頭+5.0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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +320%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	リズムオブサンダー	ルメール	実2.3	◎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走平均2.0着と安定／前走2着）
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 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 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ダノンチャンピオン	横山和	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（84日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京22R 4着/6頭+1.7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 4.0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 25.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
6	ボードゥロレーヌ	吉村	実39.4	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 06/14 3東京44R 14着/14頭+7.4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 9.5着 (不振) ○ 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) +143%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	アレストラウム	西村淳	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走2着）
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 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22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 18.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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

リズムオブサンダー

騎手ルメール

2.3倍

AI の勝率26%損益の分かれ目43%

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7頭

◎4

リズムオブサンダー

ルメール

2.3倍

勝率 26%

›

○5

ダノンチャンピオン

横山和

2.3倍

勝率 26%

›

▲7

アレストラウム

西村淳

4.3倍

勝率 19%

›

△1

アイゼンフォルク

松山

7.0倍

勝率 17%

›

△6

ボードゥロレーヌ

吉村

39.4倍

対象外勝率 6%

›

△2

スナークルーベンス

富田

123.3倍

対象外勝率 3%

›

▽3

アテンド

中井

133.7倍

対象外勝率 3%

›

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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