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 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホワイトガーベラ	加藤	実186.4	B▽ A▽勝率1% EV+53% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.7着と低調）
前5走 08/01 2中京36R 15着/16頭+3.8秒 03/28 3中山19R 13着/16頭+1.4秒 09/28 4中山912R 11着/16頭+1.1秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 03/08 1阪神310R 9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戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +56%（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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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	ハクサンアイリス	西村淳	実6.3	B▲ A▲勝率11% EV-30% 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50%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 6着/14頭+0.5秒 05/03 3京都412R 4着/16頭+0.1秒 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 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。
3	アスクアイルビゼア	岩田康	実10.1	B▽ A△勝率8% EV-20% 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走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 4着/16頭+0.7秒 02/22 1東京812R 1着/16頭勝利 01/31 1東京18R 2着/16頭+0.2秒 01/11 1京都48R 2着/16頭+0.0秒 12/27 5阪神78R 3着/16頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -21% ※ 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	シゲルソロソロ	田口	実34.3	B▽ A▽勝率4% EV+17% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/01 2中京36R 7着/16頭+1.2秒 04/05 3中山410R 13着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神110R 5着/16頭+0.6秒 01/17 1京都611R 9着/16頭+1.2秒 08/23 4中京111R 13着/16頭+1.1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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54%（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: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 期待値 +18% ※ 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	モーニングマジック	坂井	実3.3	B◎ A◎勝率21% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3東京111R 5着/15頭+0.6秒 05/09 2東京512R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神812R 2着/13頭+0.0秒 02/15 1東京612R 2着/16頭+0.0秒 01/31 1東京18R 4着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134日休養明け × 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 20.7% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 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。
6	エムズマインド	吉田隼	実16.9	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
前5走 06/14 3阪神412R 7着/15頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 01/13 1中京59R 1着/16頭勝利 12/28 7京都99R 5着/16頭+0.8秒 12/14 4中京510R 3着/16頭+0.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。
7	クーデール	田山	実24.4	B▽ A▽勝率3% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 8着/11頭+1.7秒 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.7% / 期待値 -36% ※ 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	ジョディーズマロン	武豊	実13.9	B△ A▽勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 2東京129R 4着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 6着/13頭+1.0秒 04/05 2阪神412R 6着/16頭+0.6秒 01/31 1東京19R 6着/16頭+0.6秒 11/23 4京都610R 6着/16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 5.0着 ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -16% ※ 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	キタノソワレ	佐々木	実40.5	B▽ A▽勝率2% EV-36% 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）
前5走 04/25 1福島511R 4着/11頭+0.4秒 04/11 3中山510R 3着/13頭+0.4秒 03/07 1阪神510R 6着/15頭+0.4秒 02/07 2京都39R 3着/16頭+0.2秒 01/12 1中山510R 7着/16頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -37% ※ 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	トゥロン	幸	実4.2	B○ A○勝率21% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／前走2着）
前5走 08/01 2中京36R 13着/16頭+2.3秒 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6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戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 期待値 -14% ※ 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	マッシャーブルム	鮫島良	実10.2	B△ A△勝率6% EV-23% 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13.0着と低調）
前5走 07/19 2小倉810R 13着/16頭+2.0秒 06/27 2小倉111R 15着/15頭+3.4秒 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0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戦の調子平均 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 6.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -24% ※ 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	サンダーバース	角田和	実7.9	B△ A△勝率11% EV-13% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/14 3阪神412R 15着/15頭+1.9秒 05/03 3京都412R 5着/16頭+0.6秒 03/03 川崎11R 1着/14頭勝利 01/11 1京都48R 9着/16頭+1.1秒 08/30 2札幌310R 14着/14頭+5.1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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 期待値 -13% ※ 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

モーニングマジック

騎手坂井

3.3倍

AI の勝率21%損益の分かれ目30%

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12頭

◎A:◎5

モーニングマジック

坂井

3.3倍

勝率 21%

›

○A:○10

トゥロン

幸

4.2倍

勝率 21%

›

▲A:▲2

ハクサンアイリス

西村淳

6.3倍

勝率 15%

›

△A:△12

サンダーバース

角田和

7.9倍

勝率 9%

›

△A:△11

マッシャーブルム

鮫島良

10.2倍

勝率 7%

›

△A:▽8

ジョディーズマロン

武豊

13.9倍

勝率 7%

›

▽A:△3

アスクアイルビゼア

岩田康

10.1倍

勝率 6%

›

▽A:▽6

エムズマインド

吉田隼

16.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽4

シゲルソロソロ

田口

34.3倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽7

クーデール

田山

24.4倍

勝率 3%

›

▽A:▽9

キタノソワレ

佐々木

40.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

ホワイトガーベラ

加藤

186.4倍

対象外勝率 1%

›

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 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホワイトガーベラ	加藤	実186.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.7着と低調）
前5走 08/01 2中京36R 15着/16頭+3.8秒 03/28 3中山19R 13着/16頭+1.4秒 09/28 4中山912R 11着/16頭+1.1秒 06/07 3東京111R 11着/16頭+1.8秒 03/08 1阪神310R 9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戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +53%（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: 0.5%) ※ 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。
2	ハクサンアイリス	西村淳	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50%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 6着/14頭+0.5秒 05/03 3京都412R 4着/16頭+0.1秒 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (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。
3	アスクアイルビゼア	岩田康	実10.1	△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走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 4着/16頭+0.7秒 02/22 1東京812R 1着/16頭勝利 01/31 1東京18R 2着/16頭+0.2秒 01/11 1京都48R 2着/16頭+0.0秒 12/27 5阪神78R 3着/16頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
4	シゲルソロソロ	田口	実34.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/01 2中京36R 7着/16頭+1.2秒 04/05 3中山410R 13着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神110R 5着/16頭+0.6秒 01/17 1京都611R 9着/16頭+1.2秒 08/23 4中京111R 13着/16頭+1.1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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	モーニングマジック	坂井	実3.3	◎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33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3東京111R 5着/15頭+0.6秒 05/09 2東京512R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神812R 2着/13頭+0.0秒 02/15 1東京612R 2着/16頭+0.0秒 01/31 1東京18R 4着/16頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134日休養明け × 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 21.0% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	エムズマインド	吉田隼	実16.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/14 3阪神412R 7着/15頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 01/13 1中京59R 1着/16頭勝利 12/28 7京都99R 5着/16頭+0.8秒 12/14 4中京510R 3着/16頭+0.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	クーデール	田山	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉511R 8着/11頭+1.7秒 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	ジョディーズマロン	武豊	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 2東京129R 4着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 6着/13頭+1.0秒 04/05 2阪神412R 6着/16頭+0.6秒 01/31 1東京19R 6着/16頭+0.6秒 11/23 4京都610R 6着/16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 5.0着 ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
9	キタノソワレ	佐々木	実40.5	▽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）
前5走 04/25 1福島511R 4着/11頭+0.4秒 04/11 3中山510R 3着/13頭+0.4秒 03/07 1阪神510R 6着/15頭+0.4秒 02/07 2京都39R 3着/16頭+0.2秒 01/12 1中山510R 7着/16頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
10	トゥロン	幸	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／前走2着）
前5走 08/01 2中京36R 13着/16頭+2.3秒 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6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戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
11	マッシャーブルム	鮫島良	実10.2	△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13.0着と低調）
前5走 07/19 2小倉810R 13着/16頭+2.0秒 06/27 2小倉111R 15着/15頭+3.4秒 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0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戦の調子平均 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
12	サンダーバース	角田和	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/14 3阪神412R 15着/15頭+1.9秒 05/03 3京都412R 5着/16頭+0.6秒 03/03 川崎11R 1着/14頭勝利 01/11 1京都48R 9着/16頭+1.1秒 08/30 2札幌310R 14着/14頭+5.1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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (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。

見送りAI の 1 位の馬

モーニングマジック

騎手坂井

3.3倍

AI の勝率21%損益の分かれ目30%

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12頭

◎5

モーニングマジック

坂井

3.3倍

勝率 21%

›

○10

トゥロン

幸

4.2倍

勝率 21%

›

▲2

ハクサンアイリス

西村淳

6.3倍

勝率 11%

›

△12

サンダーバース

角田和

7.9倍

勝率 11%

›

△3

アスクアイルビゼア

岩田康

10.1倍

勝率 8%

›

△11

マッシャーブルム

鮫島良

10.2倍

勝率 6%

›

▽8

ジョディーズマロン

武豊

13.9倍

勝率 6%

›

▽6

エムズマインド

吉田隼

16.9倍

勝率 6%

›

▽4

シゲルソロソロ

田口

34.3倍

対象外勝率 4%

›

▽7

クーデール

田山

24.4倍

勝率 3%

›

▽9

キタノソワレ

佐々木

40.5倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ホワイトガーベラ

加藤

186.4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。

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