京都 10R 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

10R 京都競馬場発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルヴァンユニベール	丹内	実29.6	B▽ A×勝率2% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（127日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3東京511R 11着/15頭+2.1秒 05/10 3京都611R 3着/16頭+0.7秒 03/08 2中山410R 6着/15頭+0.3秒 10/12 3京都411R 6着/9頭+0.7秒 09/02 盛岡10R 5着/12頭+1.3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.7% / 期待値 -50% ※ 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	シゲルショウグン	田口	実9.6	B△ A△勝率9% EV-15% 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7走で勝率43%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神311R 15着/16頭+1.6秒 01/25 1京都911R 13着/16頭+1.3秒 11/09 4京都211R 9着/15頭+2.1秒 10/26 3京都910R 1着/14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戦の調子平均 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 期待値 -15% ※ 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	クインズショコラ	田山	実8.7	B△ A△勝率10% EV-11% 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）
前5走 06/13 3阪神311R 2着/16頭+0.5秒 05/02 1新潟111R 1着/15頭勝利 03/21 2中山710R 4着/13頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 1着/15頭勝利 01/04 1京都17R 1着/10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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -12% ※ 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	ペイシャモノノフ	池添	実14.9	B▽ A▽勝率5% EV-29% 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 06/21 3阪神610R 1着/16頭勝利 04/05 3中山410R 11着/16頭+1.9秒 03/15 1阪神810R 3着/14頭+1.0秒 01/24 1京都810R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都210R 12着/16頭+1.5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) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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。
5	リアライズカミオン	岩田望	実8.0	B▲ A▲勝率10% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都911R 12着/16頭+2.2秒 05/02 2東京39R 1着/16頭勝利 09/15 4中山59R 1着/11頭勝利 08/30 2札幌310R 2着/14頭+0.4秒 08/02 1札幌38R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 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。
6	ギュルヴィ	武豊	実5.9	B○ A○勝率11% EV-35% 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）
前5走 07/20 盛岡12R 3着/14頭+1.1秒 05/24 2東京1012R 1着/16頭勝利 05/02 2東京39R 2着/16頭+0.0秒 03/28 2阪神112R 1着/14頭勝利 12/13 5中京33R 1着/12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 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.9% / 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。
7	モンブランミノル	岩田康	実9.6	B▽ A△勝率9% EV-16% 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67%と適性高）
前5走 07/12 2小倉611R 9着/11頭+2.9秒 03/22 1阪神710R 2着/14頭+0.1秒 02/10 1京都311R 2着/16頭+0.0秒 12/21 7京都710R 1着/16頭勝利 10/12 5京都39R 1着/13頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (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 7.7% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 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。
8	オウギノカナメ	原	実43.2	B▽ A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/18 1函館1111R 4着/13頭+1.1秒 07/05 1函館811R 4着/11頭+1.1秒 04/26 2東京210R 9着/15頭+1.1秒 02/15 1東京610R 4着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1011R 14着/16頭+3.7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 4.7着 ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.5% / 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。
9	ミッキーヌチバナ	戸崎圭	実10.7	B△ A▽勝率8% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 2着/15頭+0.2秒 04/26 2東京210R 6着/15頭+0.7秒 03/29 3中山211R 5着/15頭+0.9秒 03/08 2中山410R 3着/15頭+0.1秒 12/14 5中山410R 7着/16頭+1.7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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 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。
10	カナルビーグル推奨	西村淳	実19.9	B▽ A▽勝率8% EV+50% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高）
前5走 07/05 1函館811R 10着/11頭+2.0秒 06/11 大井11R 5着/16頭+1.5秒 05/03 2京都311R 1着/13頭勝利 03/23 1阪神86R 1着/16頭勝利 12/28 7京都96R 4着/13頭+0.9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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.7% / 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。
11	レヴォントゥレット	坂井	実21.0	B▽ A▽勝率5% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 07/18 1函館1111R 2着/13頭+0.6秒 07/05 1函館811R 2着/11頭+0.7秒 06/20 3東京511R 6着/15頭+0.9秒 06/13 3阪神311R 7着/16頭+0.7秒 05/03 2東京410R 12着/16頭+1.4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 4.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 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	メイショウズイウン	幸	実25.4	B▽ A▽勝率5% EV+13% 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 07/12 2小倉611R 6着/11頭+0.8秒 06/13 3阪神311R 9着/16頭+1.1秒 05/03 2東京410R 11着/16頭+1.3秒 04/18 2阪神711R 13着/16頭+2.1秒 03/22 1阪神1010R 6着/16頭+0.3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) × 当競馬場適性 5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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 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。
13	ゴールデンクラウド	ルメール	実4.3	B◎ A◎勝率14% EV-37% 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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/13 3阪神311R 6着/16頭+0.7秒 03/29 1中京610R 1着/15頭勝利 02/15 2京都610R 2着/10頭+0.4秒 11/16 4京都47R 1着/16頭勝利 10/18 4新潟16R 1着/15頭勝利
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 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 23.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.1% / 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。
14	サンマルパトロール	酒井	実104.8	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 11着/15頭+1.4秒 06/13 3阪神311R 14着/16頭+1.8秒 02/01 1小倉411R 5着/15頭+0.5秒 01/11 1中山410R 8着/16頭+1.0秒 09/20 4中山611R 10着/15頭+1.6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 10.0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) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 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。
15	ジンセイ	川田	実21.4	B▽ A▽勝率5% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高）
前5走 07/12 2小倉611R 4着/11頭+0.7秒 05/30 2東京1111R 2着/16頭+0.7秒 03/22 1阪神1010R 13着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神610R 9着/16頭+1.6秒 10/12 3京都411R 3着/9頭+0.5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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 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

カナルビーグル

騎手西村淳

19.9倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.9倍）を上回り、期待値 +75% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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）

出走馬全15頭

◎A:◎13

ゴールデンクラウド

ルメール

4.3倍

勝率 17%

›

○A:○6

ギュルヴィ

武豊

5.9倍

勝率 9%

›

▲A:▲5

リアライズカミオン

岩田望

8.0倍

勝率 9%

›

△A:△3

クインズショコラ

田山

8.7倍

勝率 9%

›

△A:△2

シゲルショウグン

田口

9.6倍

勝率 9%

›

△A:▽9

ミッキーヌチバナ

戸崎圭

10.7倍

勝率 9%

›

▽A:▽10

カナルビーグル

西村淳

19.9倍

勝率 9%

›

▽A:△7

モンブランミノル

岩田康

9.6倍

勝率 8%

›

▽A:▽4

ペイシャモノノフ

池添

14.9倍

勝率 6%

›

▽A:▽11

レヴォントゥレット

坂井

21.0倍

勝率 5%

›

▽A:▽15

ジンセイ

川田

21.4倍

勝率 4%

›

▽A:▽12

メイショウズイウン

幸

25.4倍

勝率 4%

›

▽A:×1

ルヴァンユニベール

丹内

29.6倍

勝率 2%

›

▽A:▽8

オウギノカナメ

原

43.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽14

サンマルパトロール

酒井

104.8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 カナルビーグル実19.9倍期待値 +75% 推奨 11.4〜30.0倍 ¥200 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

10R 京都競馬場発走 15:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルヴァンユニベール	丹内	実29.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（127日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3東京511R 11着/15頭+2.1秒 05/10 3京都611R 3着/16頭+0.7秒 03/08 2中山410R 6着/15頭+0.3秒 10/12 3京都411R 6着/9頭+0.7秒 09/02 盛岡10R 5着/12頭+1.3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	シゲルショウグン	田口	実9.6	△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7走で勝率43%と適性高／直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神311R 15着/16頭+1.6秒 01/25 1京都911R 13着/16頭+1.3秒 11/09 4京都211R 9着/15頭+2.1秒 10/26 3京都910R 1着/14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戦の調子平均 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
3	クインズショコラ	田山	実8.7	△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）
前5走 06/13 3阪神311R 2着/16頭+0.5秒 05/02 1新潟111R 1着/15頭勝利 03/21 2中山710R 4着/13頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 1着/15頭勝利 01/04 1京都17R 1着/10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 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
4	ペイシャモノノフ	池添	実14.9	▽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 06/21 3阪神610R 1着/16頭勝利 04/05 3中山410R 11着/16頭+1.9秒 03/15 1阪神810R 3着/14頭+1.0秒 01/24 1京都810R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都210R 12着/16頭+1.5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) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	リアライズカミオン	岩田望	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都911R 12着/16頭+2.2秒 05/02 2東京39R 1着/16頭勝利 09/15 4中山59R 1着/11頭勝利 08/30 2札幌310R 2着/14頭+0.4秒 08/02 1札幌38R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ギュルヴィ	武豊	実5.9	○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）
前5走 07/20 盛岡12R 3着/14頭+1.1秒 05/24 2東京1012R 1着/16頭勝利 05/02 2東京39R 2着/16頭+0.0秒 03/28 2阪神112R 1着/14頭勝利 12/13 5中京33R 1着/12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 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 10.9% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	モンブランミノル	岩田康	実9.6	△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67%と適性高）
前5走 07/12 2小倉611R 9着/11頭+2.9秒 03/22 1阪神710R 2着/14頭+0.1秒 02/10 1京都311R 2着/16頭+0.0秒 12/21 7京都710R 1着/16頭勝利 10/12 5京都39R 1着/13頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	オウギノカナメ	原	実43.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/18 1函館1111R 4着/13頭+1.1秒 07/05 1函館811R 4着/11頭+1.1秒 04/26 2東京210R 9着/15頭+1.1秒 02/15 1東京610R 4着/16頭+0.5秒 11/01 4東京1011R 14着/16頭+3.7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 4.7着 ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	ミッキーヌチバナ	戸崎圭	実10.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 2着/15頭+0.2秒 04/26 2東京210R 6着/15頭+0.7秒 03/29 3中山211R 5着/15頭+0.9秒 03/08 2中山410R 3着/15頭+0.1秒 12/14 5中山410R 7着/16頭+1.7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 4.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	カナルビーグル推奨	西村淳	実19.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率50%と適性高）
前5走 07/05 1函館811R 10着/11頭+2.0秒 06/11 大井11R 5着/16頭+1.5秒 05/03 2京都311R 1着/13頭勝利 03/23 1阪神86R 1着/16頭勝利 12/28 7京都96R 4着/13頭+0.9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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	レヴォントゥレット	坂井	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 07/18 1函館1111R 2着/13頭+0.6秒 07/05 1函館811R 2着/11頭+0.7秒 06/20 3東京511R 6着/15頭+0.9秒 06/13 3阪神311R 7着/16頭+0.7秒 05/03 2東京410R 12着/16頭+1.4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 4.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	メイショウズイウン	幸	実25.4	▽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 07/12 2小倉611R 6着/11頭+0.8秒 06/13 3阪神311R 9着/16頭+1.1秒 05/03 2東京410R 11着/16頭+1.3秒 04/18 2阪神711R 13着/16頭+2.1秒 03/22 1阪神1010R 6着/16頭+0.3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) × 当競馬場適性 5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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
13	ゴールデンクラウド	ルメール	実4.3	◎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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/13 3阪神311R 6着/16頭+0.7秒 03/29 1中京610R 1着/15頭勝利 02/15 2京都610R 2着/10頭+0.4秒 11/16 4京都47R 1着/16頭勝利 10/18 4新潟16R 1着/15頭勝利
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 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 14.1% (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。
14	サンマルパトロール	酒井	実104.8	▽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10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島411R 11着/15頭+1.4秒 06/13 3阪神311R 14着/16頭+1.8秒 02/01 1小倉411R 5着/15頭+0.5秒 01/11 1中山410R 8着/16頭+1.0秒 09/20 4中山611R 10着/15頭+1.6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 10.0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) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
15	ジンセイ	川田	実21.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高）
前5走 07/12 2小倉611R 4着/11頭+0.7秒 05/30 2東京1111R 2着/16頭+0.7秒 03/22 1阪神1010R 13着/16頭+1.1秒 12/21 5阪神610R 9着/16頭+1.6秒 10/12 3京都411R 3着/9頭+0.5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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。

買うAI の推奨B

カナルビーグル

騎手西村淳

19.9倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.9倍）を上回り、期待値 +51% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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）

出走馬全15頭

◎13

ゴールデンクラウド

ルメール

4.3倍

勝率 14%

›

○6

ギュルヴィ

武豊

5.9倍

勝率 11%

›

▲5

リアライズカミオン

岩田望

8.0倍

勝率 10%

›

△3

クインズショコラ

田山

8.7倍

勝率 10%

›

△2

シゲルショウグン

田口

9.6倍

勝率 9%

›

△7

モンブランミノル

岩田康

9.6倍

勝率 9%

›

▽9

ミッキーヌチバナ

戸崎圭

10.7倍

勝率 8%

›

▽10

カナルビーグル

西村淳

19.9倍

勝率 8%

›

▽4

ペイシャモノノフ

池添

14.9倍

勝率 5%

›

▽11

レヴォントゥレット

坂井

21.0倍

勝率 5%

›

▽15

ジンセイ

川田

21.4倍

勝率 5%

›

▽12

メイショウズイウン

幸

25.4倍

勝率 5%

›

×1

ルヴァンユニベール

丹内

29.6倍

勝率 2%

›

▽8

オウギノカナメ

原

43.2倍

対象外勝率 1%

›

▽14

サンマルパトロール

酒井

104.8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 カナルビーグル実19.9倍期待値 +53% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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