京都 6R 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

6R 京都競馬場発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイメイクマモト	太宰	実9.9	B△ A△勝率8% EV-19% 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 07/11 2小倉52R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6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) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
2	ペイシャプル	酒井	実86.4	B▽ A▽勝率1% EV-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／225日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 16着/16頭+5.6秒 01/31 2京都17R 11着/11頭+3.2秒 01/04 1京都14R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 225日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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。
3	アメリカンランナー	田口	実79.0	B▽ A▽勝率3% EV+104% 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 05/23 1新潟712R 11着/15頭+0.9秒 02/07 2京都312R 10着/15頭+0.9秒 11/23 4京都66R 10着/16頭+1.2秒 11/01 3京都107R 4着/16頭+0.6秒 05/10 2京都58R 7着/8頭+3.3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 11.3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) ○ 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) +48%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +105% ※ 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	コルヴァス	坂井	実17.6	B▽ A▽勝率6% EV+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）
前5走 07/12 2小倉67R 3着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 期待値 +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。
5	エイユーファイヤー	松山	実6.5	B▲ A▲勝率17% EV+10% 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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/13 3阪神37R 11着/16頭+2.2秒 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.9% / 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。
6	タマモランプ推奨	池添	実12.7	B△ A△勝率8% EV+2% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 1新潟710R 11着/15頭+1.6秒 05/10 3京都66R 6着/10頭+0.5秒 03/28 1中京58R 5着/14頭+0.2秒 01/11 1京都47R 3着/14頭+0.5秒 12/20 5中京58R 2着/16頭+0.1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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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	メイショウアイナ	長岡	実146.7	B▽ A▽勝率1% EV+57% 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走平均10.3着と低調）
前5走 08/23 4中京112R 7着/7頭+2.9秒 07/20 1函館1212R 12着/13頭+2.0秒 06/28 1函館512R 10着/14頭+1.4秒 02/23 1京都86R 6着/10頭+1.1秒 01/25 1中京89R 10着/10頭+2.8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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
8	カレンパンピナップ	幸	実120.1	B▽ A▽勝率1% EV+28% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田6R 1着/6頭勝利 04/14 園田2R 5着/10頭+0.8秒 05/22 園田3R 1着/11頭勝利 04/30 園田3R 1着/10頭勝利 02/20 姫路7R 3着/6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
9	ナウオアネヴァー	川又	実92.2	B▽ A▽勝率3% EV+139% 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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京14R 1着/16頭勝利 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1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 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 14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 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 +139% ※ 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	インディゴ推奨	岩田望	実13.5	B△ A△勝率7% EV-1% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/30 3京都116R 8着/12頭+1.2秒 03/21 1中京37R 9着/16頭+0.8秒 01/17 1京都67R 5着/15頭+0.7秒 12/28 5阪神87R 9着/16頭+1.5秒 12/07 5中京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 期待値 -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。
11	ヤエギリ	ルメール	実1.8	B◎ A×勝率24% EV-57% 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3.0着と安定）
前5走 05/02 3京都312R 2着/10頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 3着/15頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 4着/15頭+0.2秒 08/09 3中京58R 4着/7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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.6% / 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。
12	タイセイドラード	西村淳	実4.7	B○ A○勝率22% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京89R 7着/10頭+1.3秒 12/22 7京都84R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 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。

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B

タマモランプ

騎手池添

12.7倍

AI の勝率9%損益の分かれ目8%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.7倍）を上回り、期待値 +20% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（2着）

ほかの買い目: 10番インディゴ（13.5倍）

出走馬全12頭

◎A:×11

ヤエギリ

ルメール

1.8倍

勝率 29%

›

○A:○12

タイセイドラード

西村淳

4.7倍

勝率 19%

›

▲A:▲5

エイユーファイヤー

松山

6.5倍

勝率 15%

›

△A:△6

タマモランプ

池添

12.7倍

勝率 9%

›

△A:△10

インディゴ

岩田望

13.5倍

勝率 9%

›

△A:△1

ダイメイクマモト

太宰

9.9倍

勝率 8%

›

▽A:▽4

コルヴァス

坂井

17.6倍

勝率 5%

›

▽A:▽3

アメリカンランナー

田口

79.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽2

ペイシャプル

酒井

86.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

ナウオアネヴァー

川又

92.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

メイショウアイナ

長岡

146.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

カレンパンピナップ

幸

120.1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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 10 インディゴ実13.5倍期待値 +28% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥100 不的中9着
単勝 6 タマモランプ実12.7倍期待値 +20% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥100 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

6R 京都競馬場発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイメイクマモト	太宰	実9.9	△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 07/11 2小倉52R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6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) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
2	ペイシャプル	酒井	実86.4	▽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／225日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京16R 16着/16頭+5.6秒 01/31 2京都17R 11着/11頭+3.2秒 01/04 1京都14R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 225日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
3	アメリカンランナー	田口	実79.0	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 11着/15頭+0.9秒 02/07 2京都312R 10着/15頭+0.9秒 11/23 4京都66R 10着/16頭+1.2秒 11/01 3京都107R 4着/16頭+0.6秒 05/10 2京都58R 7着/8頭+3.3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 11.3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) ○ 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) +104%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (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。
4	コルヴァス	坂井	実17.6	▽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）
前5走 07/12 2小倉67R 3着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	エイユーファイヤー	松山	実6.5	▲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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/13 3阪神37R 11着/16頭+2.2秒 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	タマモランプ推奨	池添	実12.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 1新潟710R 11着/15頭+1.6秒 05/10 3京都66R 6着/10頭+0.5秒 03/28 1中京58R 5着/14頭+0.2秒 01/11 1京都47R 3着/14頭+0.5秒 12/20 5中京58R 2着/16頭+0.1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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	メイショウアイナ	長岡	実146.7	▽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走平均10.3着と低調）
前5走 08/23 4中京112R 7着/7頭+2.9秒 07/20 1函館1212R 12着/13頭+2.0秒 06/28 1函館512R 10着/14頭+1.4秒 02/23 1京都86R 6着/10頭+1.1秒 01/25 1中京89R 10着/10頭+2.8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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 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 1.1% (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。
8	カレンパンピナップ	幸	実120.1	▽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33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田6R 1着/6頭勝利 04/14 園田2R 5着/10頭+0.8秒 05/22 園田3R 1着/11頭勝利 04/30 園田3R 1着/10頭勝利 02/20 姫路7R 3着/6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 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 1.1% (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。
9	ナウオアネヴァー	川又	実92.2	▽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走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京14R 1着/16頭勝利 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1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 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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.6% (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。
10	インディゴ推奨	岩田望	実13.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/30 3京都116R 8着/12頭+1.2秒 03/21 1中京37R 9着/16頭+0.8秒 01/17 1京都67R 5着/15頭+0.7秒 12/28 5阪神87R 9着/16頭+1.5秒 12/07 5中京26R 3着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ヤエギリ	ルメール	実1.8	×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3.0着と安定）
前5走 05/02 3京都312R 2着/10頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 2着/14頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 3着/15頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 4着/15頭+0.2秒 08/09 3中京58R 4着/7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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	タイセイドラード	西村淳	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/23 1東京89R 7着/10頭+1.3秒 12/22 7京都84R 1着/13頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。

買うAI の推奨B

タマモランプ

騎手池添

12.7倍

AI の勝率8%損益の分かれ目8%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 12.7倍では期待値 +3% です。

賭け金の目安 ¥100（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（2着）

ほかの買い目: 10番インディゴ（13.5倍）

出走馬全12頭

×11

ヤエギリ

ルメール

1.8倍

勝率 24%

›

○12

タイセイドラード

西村淳

4.7倍

勝率 22%

›

▲5

エイユーファイヤー

松山

6.5倍

勝率 17%

›

△1

ダイメイクマモト

太宰

9.9倍

勝率 8%

›

△6

タマモランプ

池添

12.7倍

勝率 8%

›

△10

インディゴ

岩田望

13.5倍

勝率 7%

›

▽4

コルヴァス

坂井

17.6倍

勝率 6%

›

▽3

アメリカンランナー

田口

79.0倍

対象外勝率 3%

›

▽9

ナウオアネヴァー

川又

92.2倍

対象外勝率 3%

›

▽2

ペイシャプル

酒井

86.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

カレンパンピナップ

幸

120.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

メイショウアイナ

長岡

146.7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）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 10 インディゴ実13.5倍期待値 -2% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥100 不的中9着
単勝 6 タマモランプ実12.7倍期待値 +3% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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