京都 11R 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

11R 京都競馬場発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ギャラボーグ	横山和	実35.3	B△ A△勝率9% EV+220% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／189日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 2着/18頭+0.4秒 02/14 1東京511R 9着/16頭+1.2秒 12/14 5阪神411R 2着/18頭+0.2秒 09/13 4阪神33R 1着/5頭勝利 08/10 2新潟62R 2着/12頭+0.3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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +220% ※ 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	テイエムアイラン	富田	実92.4	B× A▽勝率1% EV+60% 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25%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都99R 1着/11頭勝利 03/21 1阪神95R 1着/18頭勝利 02/07 2京都35R 6着/14頭+0.2秒 12/20 5中京54R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中京24R 3着/14頭+0.1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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.5% / 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。
3	マスターソアラ推奨	武豊	実17.9	B▲ A▲勝率11% EV+97% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/14 1東京511R 4着/16頭+0.6秒 11/15 5東京36R 1着/14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 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 +98% ※ 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	エンネ	坂井	実27.2	B▽ A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/24 2東京1011R 7着/18頭+0.3秒 04/26 2東京211R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 1着/17頭勝利 ― ―
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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -48% ※ 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	タイセイボーグ	西村淳	実85.3	B▽ A▽勝率2% EV+48% 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 03/01 1阪神411R 1着/15頭勝利 12/14 5阪神411R 3着/18頭+0.3秒 10/25 4東京811R 3着/10頭+0.4秒 08/24 3新潟211R 2着/10頭+0.7秒 08/09 2新潟58R 2着/9頭+0.3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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（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: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 +48% ※ 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	ラベルセーヌ	荻野極	実15.2	B△ A△勝率6% EV-5% 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67%と好調／前走勝利の勢い／71日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3東京68R 1着/16頭勝利 04/26 2東京211R 5着/12頭+0.6秒 03/08 2中山45R 1着/16頭勝利 ― ―
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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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	バースデイフライト	田山	実250.2	B▽ A▽勝率1% EV+86% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京211R 3着/16頭+0.3秒 06/13 3阪神38R 2着/15頭+0.0秒 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9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戦の調子平均 4.3着 ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 +87% ※ 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	モンローウォーク	戸崎圭	実1.3	B◎ A×勝率37% EV-51% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 1函館129R 1着/13頭勝利 06/14 1函館29R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟74R 1着/11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戦の調子勝率 100% (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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 53.3% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.4% / 期待値 -51% ※ 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	スウィートハピネス	佐々木	実74.4	B▽ A▽勝率2% EV+28% 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67%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/24 2東京1011R 5着/18頭+0.1秒 04/12 2阪神611R 13着/18頭+1.3秒 02/07 2京都310R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神411R 4着/18頭+0.3秒 11/30 4京都89R 2着/11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戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 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。
10	ナイスプレーアスク	岩田康	実271.4	B▽ A▽勝率1% EV+102% 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 07/11 1函館97R 1着/14頭勝利 06/21 1函館412R 5着/10頭+0.3秒 03/14 2中山511R 12着/16頭+1.3秒 02/22 1東京85R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1中山912R 1着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) 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 0.8% / 期待値 +102% ※ 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	ガーネットフレア	北村友	実51.1	B▽ A▽勝率2% EV-2% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/25 1札幌19R 1着/10頭勝利 06/28 1函館67R 10着/10頭+2.6秒 06/14 1函館212R 7着/10頭+1.1秒 02/22 1小倉101R 1着/11頭勝利 02/07 1小倉51R 3着/16頭+0.1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) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
12	カナルサンマルタン	岩田望	実17.1	B△ A△勝率6% EV+7% 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67%と好調／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 1着/11頭勝利 03/22 2中山85R 1着/16頭勝利 12/21 5中山65R 2着/16頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169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 4.5% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
13	ドリームコア	ルメール	実8.3	B○ A○勝率14% EV+19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 05/24 2東京1011R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神611R 9着/18頭+0.8秒 02/14 1東京511R 1着/16頭勝利 11/30 5東京88R 1着/8頭勝利 09/28 4中山99R 3着/8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戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 12.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.4% / 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。
14	サムシングスイート	松山	実41.0	B▽ A▽勝率5% EV+88% 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／前走2着）
前5走 08/01 2中京311R 1着/9頭勝利 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 +88% ※ 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	フェスティバルヒル	浜中	実176.0	×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 08/02 1札幌411R 14着/14頭+3.2秒 04/12 2阪神611R 17着/18頭+2.1秒 11/01 3京都1011R 1着/12頭勝利 08/24 3新潟211R 3着/10頭+0.7秒 06/22 3阪神65R 1着/10頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 14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。
16	ハヤブササキチャン	吉田隼	実50.0	B▽ A▽勝率2% EV-5% 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25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌310R 3着/14頭+0.2秒 05/24 3京都103R 1着/18頭勝利 04/25 3京都13R 2着/15頭+0.1秒 03/21 1阪神95R 3着/18頭+0.1秒 01/10 1京都35R 2着/18頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -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。
17	ロザーンジュ	今村	実94.6	B× A▽勝率2% EV+51% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 05/23 2東京99R 10着/12頭+0.7秒 04/18 1福島39R 4着/9頭+0.7秒 03/22 1中京44R 1着/15頭勝利 01/31 1小倉32R 3着/18頭+0.4秒 12/14 5中京44R 5着/13頭+0.6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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 期待値 +51% ※ 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A

マスターソアラ

騎手武豊

17.9倍

AI の勝率8%損益の分かれ目6%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.9倍）を上回り、期待値 +36% 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（8着）

出走馬全17頭

◎A:×8

モンローウォーク

戸崎圭

1.3倍

勝率 53%

›

○A:○13

ドリームコア

ルメール

8.3倍

勝率 14%

›

▲A:▲3

マスターソアラ

武豊

17.9倍

勝率 8%

›

△A:△6

ラベルセーヌ

荻野極

15.2倍

勝率 6%

›

△A:△12

カナルサンマルタン

岩田望

17.1倍

勝率 5%

›

△A:△1

ギャラボーグ

横山和

35.3倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽4

エンネ

坂井

27.2倍

勝率 3%

›

▽A:▽14

サムシングスイート

松山

41.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽16

ハヤブササキチャン

吉田隼

50.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

ガーネットフレア

北村友

51.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

スウィートハピネス

佐々木

74.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

タイセイボーグ

西村淳

85.3倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽2

テイエムアイラン

富田

92.4倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽17

ロザーンジュ

今村

94.6倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽7

バースデイフライト

田山

250.2倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽10

ナイスプレーアスク

岩田康

271.4倍

対象外勝率 0%

›

×15

フェスティバルヒル

浜中

176.0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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 3 マスターソアラ実17.9倍期待値 +36% 推奨 13.1〜30.0倍 ¥300 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 京都競馬場発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ギャラボーグ	横山和	実35.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／189日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 2着/18頭+0.4秒 02/14 1東京511R 9着/16頭+1.2秒 12/14 5阪神411R 2着/18頭+0.2秒 09/13 4阪神33R 1着/5頭勝利 08/10 2新潟62R 2着/12頭+0.3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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 9.1% (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。
2	テイエムアイラン	富田	実92.4	▽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25%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都99R 1着/11頭勝利 03/21 1阪神95R 1着/18頭勝利 02/07 2京都35R 6着/14頭+0.2秒 12/20 5中京54R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中京24R 3着/14頭+0.1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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	マスターソアラ推奨	武豊	実17.9	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/14 1東京511R 4着/16頭+0.6秒 11/15 5東京36R 1着/14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 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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	エンネ	坂井	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 05/24 2東京1011R 7着/18頭+0.3秒 04/26 2東京211R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 1着/17頭勝利 ― ―
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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.9% (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。
5	タイセイボーグ	西村淳	実85.3	▽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33%と好調）
前5走 03/01 1阪神411R 1着/15頭勝利 12/14 5阪神411R 3着/18頭+0.3秒 10/25 4東京811R 3着/10頭+0.4秒 08/24 3新潟211R 2着/10頭+0.7秒 08/09 2新潟58R 2着/9頭+0.3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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
6	ラベルセーヌ	荻野極	実15.2	△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67%と好調／前走勝利の勢い／71日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3東京68R 1着/16頭勝利 04/26 2東京211R 5着/12頭+0.6秒 03/08 2中山45R 1着/16頭勝利 ― ―
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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
7	バースデイフライト	田山	実250.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京211R 3着/16頭+0.3秒 06/13 3阪神38R 2着/15頭+0.0秒 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9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戦の調子平均 4.3着 ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
8	モンローウォーク	戸崎圭	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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/19 1函館129R 1着/13頭勝利 06/14 1函館29R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟74R 1着/11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戦の調子勝率 100% (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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 37.4% (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。
9	スウィートハピネス	佐々木	実74.4	▽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67%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/24 2東京1011R 5着/18頭+0.1秒 04/12 2阪神611R 13着/18頭+1.3秒 02/07 2京都310R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神411R 4着/18頭+0.3秒 11/30 4京都89R 2着/11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戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
10	ナイスプレーアスク	岩田康	実271.4	▽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 07/11 1函館97R 1着/14頭勝利 06/21 1函館412R 5着/10頭+0.3秒 03/14 2中山511R 12着/16頭+1.3秒 02/22 1東京85R 7着/12頭+1.2秒 01/25 1中山912R 1着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
11	ガーネットフレア	北村友	実51.1	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 07/25 1札幌19R 1着/10頭勝利 06/28 1函館67R 10着/10頭+2.6秒 06/14 1函館212R 7着/10頭+1.1秒 02/22 1小倉101R 1着/11頭勝利 02/07 1小倉51R 3着/16頭+0.1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) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	カナルサンマルタン	岩田望	実17.1	△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67%と好調／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京310R 1着/11頭勝利 03/22 2中山85R 1着/16頭勝利 12/21 5中山65R 2着/16頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
13	ドリームコア	ルメール	実8.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 05/24 2東京1011R 2着/18頭+0.0秒 04/12 2阪神611R 9着/18頭+0.8秒 02/14 1東京511R 1着/16頭勝利 11/30 5東京88R 1着/8頭勝利 09/28 4中山99R 3着/8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戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
14	サムシングスイート	松山	実41.0	▽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／前走2着）
前5走 08/01 2中京311R 1着/9頭勝利 05/02 2東京310R 4着/11頭+0.6秒 03/07 2中山36R 1着/18頭勝利 02/15 1東京65R 2着/16頭+0.2秒 01/17 1中山65R 2着/18頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
15	フェスティバルヒル	浜中	実176.0	×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 08/02 1札幌411R 14着/14頭+3.2秒 04/12 2阪神611R 17着/18頭+2.1秒 11/01 3京都1011R 1着/12頭勝利 08/24 3新潟211R 3着/10頭+0.7秒 06/22 3阪神65R 1着/10頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 14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。
16	ハヤブササキチャン	吉田隼	実50.0	▽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25%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌310R 3着/14頭+0.2秒 05/24 3京都103R 1着/18頭勝利 04/25 3京都13R 2着/15頭+0.1秒 03/21 1阪神95R 3着/18頭+0.1秒 01/10 1京都35R 2着/18頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
17	ロザーンジュ	今村	実94.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 05/23 2東京99R 10着/12頭+0.7秒 04/18 1福島39R 4着/9頭+0.7秒 03/22 1中京44R 1着/15頭勝利 01/31 1小倉32R 3着/18頭+0.4秒 12/14 5中京44R 5着/13頭+0.6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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。

買うAI の推奨A

マスターソアラ

騎手武豊

17.9倍

AI の勝率11%損益の分かれ目6%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.9倍）を上回り、期待値 +98% 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（8着）

出走馬全17頭

×8

モンローウォーク

戸崎圭

1.3倍

勝率 37%

›

○13

ドリームコア

ルメール

8.3倍

勝率 14%

›

▲3

マスターソアラ

武豊

17.9倍

勝率 11%

›

△1

ギャラボーグ

横山和

35.3倍

対象外勝率 9%

›

△6

ラベルセーヌ

荻野極

15.2倍

勝率 6%

›

△12

カナルサンマルタン

岩田望

17.1倍

勝率 6%

›

▽14

サムシングスイート

松山

41.0倍

対象外勝率 5%

›

▽4

エンネ

坂井

27.2倍

勝率 2%

›

▽16

ハヤブササキチャン

吉田隼

50.0倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ガーネットフレア

北村友

51.1倍

対象外勝率 2%

›

▽9

スウィートハピネス

佐々木

74.4倍

対象外勝率 2%

›

▽5

タイセイボーグ

西村淳

85.3倍

対象外勝率 2%

›

▽17

ロザーンジュ

今村

94.6倍

対象外勝率 2%

›

▽2

テイエムアイラン

富田

92.4倍

対象外勝率 1%

›

▽7

バースデイフライト

田山

250.2倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ナイスプレーアスク

岩田康

271.4倍

対象外勝率 1%

›

×15

フェスティバルヒル

浜中

176.0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。

▶ 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 3 マスターソアラ実17.9倍期待値 +99% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中8着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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