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	エムズビギン	岩田望	実42.2	B▽ A▽勝率5% EV+100% 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8.7着と低調）
前5走 05/31 2東京1211R 14着/18頭+1.0秒 05/09 3京都511R 7着/16頭+0.7秒 02/10 2京都411R 2着/9頭+0.0秒 11/24 5東京63R 1着/16頭勝利 10/26 3京都95R 2着/10頭+0.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 +100% ※ 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	コンジェスタス	西村淳	実21.9	B▽ A×勝率2% EV-54% 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 05/31 2東京1211R 9着/18頭+0.4秒 05/09 3京都511R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神46R 1着/8頭勝利 12/28 5中山86R 1着/18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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -55% ※ 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	アウダーシア	津村	実21.4	B△ A△勝率9% EV+79% 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／前走3着）
前5走 05/31 2東京1211R 11着/18頭+0.6秒 03/15 2中山611R 1着/16頭勝利 02/01 1東京212R 1着/16頭勝利 11/30 5東京82R 2着/13頭+0.0秒 06/08 3東京25R 2着/10頭+0.4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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 期待値 +79% ※ 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	ショウナンガルフ	田山	実231.4	×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 06/28 2福島211R 12着/16頭+0.8秒 05/31 2東京1211R 17着/18頭+1.5秒 02/10 2京都411R 9着/9頭+1.0秒 12/27 5中山711R 14着/16頭+1.4秒 09/06 2札幌511R 1着/12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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -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。
5	ジャスティンシカゴ	原	実15.3	B△ A△勝率8% EV+16% 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）
前5走 06/14 3東京47R 1着/8頭勝利 05/03 2東京411R 2着/15頭+0.1秒 02/21 1東京79R 2着/7頭+0.2秒 12/06 5中山19R 6着/11頭+0.8秒 09/06 2札幌511R 12着/12頭+2.2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 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
6	バステール	川田	実40.0	B▽ A▽勝率5% EV+96% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/31 2東京1211R 3着/18頭+0.1秒 04/19 3中山811R 11着/18頭+1.0秒 03/08 2中山411R 1着/10頭勝利 12/20 5阪神52R 1着/16頭勝利 11/30 5東京86R 2着/12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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 +96% ※ 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	ラージアンサンブル	坂井	実137.8	×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 04/19 3中山811R 8着/18頭+0.6秒 02/21 1阪神18R 1着/7頭勝利 01/24 1京都89R 6着/13頭+1.3秒 12/14 5中山43R 1着/18頭勝利 10/12 3京都43R 4着/9頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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。
8	ロブチェン	松山	実1.7	B◎ A◎勝率31% EV-46% 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 05/31 2東京1211R 1着/18頭勝利 04/19 3中山811R 1着/18頭勝利 02/15 1東京611R 3着/9頭+0.0秒 12/27 5中山711R 1着/16頭勝利 11/09 4京都25R 1着/8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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.2% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.4% / 期待値 -47% ※ 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	ゴーイントゥスカイ	武豊	実11.6	B▲ A▲勝率10% EV+22% 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 05/31 2東京1211R 4着/18頭+0.1秒 04/25 2東京111R 1着/18頭勝利 02/10 2京都411R 6着/9頭+0.3秒 11/29 4京都711R 3着/11頭+0.2秒 10/05 4東京25R 1着/15頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 8.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +23% ※ 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	ダノンヒストリー	ルメール	実4.3	B○ A○勝率16% EV-29% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 07/04 1函館78R 1着/7頭勝利 11/24 5東京611R 7着/12頭+1.0秒 06/08 3東京25R 1着/10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 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 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。
11	アスクエジンバラ	岩田康	実26.4	B△ A△勝率8% EV+100% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 2東京1211R 10着/18頭+0.5秒 04/19 3中山811R 4着/18頭+0.3秒 03/15 2中山611R 2着/16頭+0.0秒 12/27 5中山711R 3着/16頭+0.2秒 11/29 4京都711R 2着/11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戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 期待値 +101% ※ 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	サノノグレーター	田辺	実107.7	B× A▽勝率2% EV+94% 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 06/28 2福島211R 1着/16頭勝利 04/19 3中山811R 9着/18頭+0.8秒 03/15 2中山611R 5着/16頭+0.2秒 02/15 1東京611R 6着/9頭+0.9秒 12/06 5中山19R 1着/11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 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 +95% ※ 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	キンググローリー	丹内	実82.7	×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／前走勝利の勢い）
前5走 07/11 2福島59R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島211R 13着/16頭+0.9秒 05/09 3京都511R 13着/16頭+1.2秒 04/18 1福島39R 1着/9頭勝利 03/29 3中山25R 1着/13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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
14	マジョレルブルー	戸崎圭	実48.1	B▽ A▽勝率2% EV-10% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/16 2東京76R 1着/8頭勝利 05/03 3京都44R 1着/11頭勝利 03/28 1中京55R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京15R 4着/18頭+0.7秒 10/19 3京都75R 5着/11頭+0.3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 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -11% ※ 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	シートゥサミット	酒井	実61.3	B▽ A▽勝率2% EV-6% 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3着）
前5走 06/20 3阪神57R 2着/16頭+0.3秒 05/30 3京都114R 1着/18頭勝利 05/03 3京都44R 2着/11頭+0.2秒 04/18 2阪神74R 7着/18頭+0.5秒 02/14 2京都56R 7着/17頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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。
16	ショウナンハヤナミ	池添	実48.7	B▽ A▽勝率2% EV-21% 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5走 01/24 1京都89R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神75R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 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。
17	チャリングクロス	石川	実145.7	×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 06/20 3東京59R 1着/10頭勝利 04/11 3中山59R 1着/7頭勝利 02/21 1東京79R 5着/7頭+0.7秒 01/05 1中山27R 3着/10頭+0.2秒 10/12 4東京43R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 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。
18	ナリタエスペランサ	北村友	実148.4	×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 06/28 2小倉29R 1着/8頭勝利 06/14 3阪神47R 1着/11頭勝利 02/21 1阪神18R 7着/7頭+0.9秒 01/11 1京都412R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神83R 3着/18頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) × 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。

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

ロブチェン

騎手松山

1.7倍

AI の勝率49%損益の分かれ目59%

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18頭

◎A:◎8

ロブチェン

松山

1.7倍

勝率 49%

›

○A:○10

ダノンヒストリー

ルメール

4.3倍

勝率 16%

›

▲A:▲9

ゴーイントゥスカイ

武豊

11.6倍

勝率 8%

›

△A:△3

アウダーシア

津村

21.4倍

勝率 5%

›

△A:△11

アスクエジンバラ

岩田康

26.4倍

勝率 4%

›

△A:△5

ジャスティンシカゴ

原

15.3倍

勝率 4%

›

▽A:×2

コンジェスタス

西村淳

21.9倍

勝率 4%

›

▽A:▽6

バステール

川田

40.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽1

エムズビギン

岩田望

42.2倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽16

ショウナンハヤナミ

池添

48.7倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽15

シートゥサミット

酒井

61.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽14

マジョレルブルー

戸崎圭

48.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽12

サノノグレーター

田辺

107.7倍

対象外勝率 0%

›

×13

キンググローリー

丹内

82.7倍

対象外勝率 0%

›

×7

ラージアンサンブル

坂井

137.8倍

対象外—

›

×17

チャリングクロス

石川

145.7倍

対象外—

›

×18

ナリタエスペランサ

北村友

148.4倍

対象外—

›

×4

ショウナンガルフ

田山

231.4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

両モデルとも見送り

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	エムズビギン	岩田望	実42.2	▽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8.7着と低調）
前5走 05/31 2東京1211R 14着/18頭+1.0秒 05/09 3京都511R 7着/16頭+0.7秒 02/10 2京都411R 2着/9頭+0.0秒 11/24 5東京63R 1着/16頭勝利 10/26 3京都95R 2着/10頭+0.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.1% (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。
2	コンジェスタス	西村淳	実21.9	×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 05/31 2東京1211R 9着/18頭+0.4秒 05/09 3京都511R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神46R 1着/8頭勝利 12/28 5中山86R 1着/18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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
3	アウダーシア	津村	実21.4	△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／前走3着）
前5走 05/31 2東京1211R 11着/18頭+0.6秒 03/15 2中山611R 1着/16頭勝利 02/01 1東京212R 1着/16頭勝利 11/30 5東京82R 2着/13頭+0.0秒 06/08 3東京25R 2着/10頭+0.4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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (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。
4	ショウナンガルフ	田山	実231.4	×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 06/28 2福島211R 12着/16頭+0.8秒 05/31 2東京1211R 17着/18頭+1.5秒 02/10 2京都411R 9着/9頭+1.0秒 12/27 5中山711R 14着/16頭+1.4秒 09/06 2札幌511R 1着/12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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -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。
5	ジャスティンシカゴ	原	実15.3	△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）
前5走 06/14 3東京47R 1着/8頭勝利 05/03 2東京411R 2着/15頭+0.1秒 02/21 1東京79R 2着/7頭+0.2秒 12/06 5中山19R 6着/11頭+0.8秒 09/06 2札幌511R 12着/12頭+2.2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 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	バステール	川田	実40.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/31 2東京1211R 3着/18頭+0.1秒 04/19 3中山811R 11着/18頭+1.0秒 03/08 2中山411R 1着/10頭勝利 12/20 5阪神52R 1着/16頭勝利 11/30 5東京86R 2着/12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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.1% (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	ラージアンサンブル	坂井	実137.8	×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 04/19 3中山811R 8着/18頭+0.6秒 02/21 1阪神18R 1着/7頭勝利 01/24 1京都89R 6着/13頭+1.3秒 12/14 5中山43R 1着/18頭勝利 10/12 3京都43R 4着/9頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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。
8	ロブチェン	松山	実1.7	◎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 05/31 2東京1211R 1着/18頭勝利 04/19 3中山811R 1着/18頭勝利 02/15 1東京611R 3着/9頭+0.0秒 12/27 5中山711R 1着/16頭勝利 11/09 4京都25R 1着/8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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ゴーイントゥスカイ	武豊	実11.6	▲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 05/31 2東京1211R 4着/18頭+0.1秒 04/25 2東京111R 1着/18頭勝利 02/10 2京都411R 6着/9頭+0.3秒 11/29 4京都711R 3着/11頭+0.2秒 10/05 4東京25R 1着/15頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
10	ダノンヒストリー	ルメール	実4.3	○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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 07/04 1函館78R 1着/7頭勝利 11/24 5東京611R 7着/12頭+1.0秒 06/08 3東京25R 1着/10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 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (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。
11	アスクエジンバラ	岩田康	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/31 2東京1211R 10着/18頭+0.5秒 04/19 3中山811R 4着/18頭+0.3秒 03/15 2中山611R 2着/16頭+0.0秒 12/27 5中山711R 3着/16頭+0.2秒 11/29 4京都711R 2着/11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戦の調子平均 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	サノノグレーター	田辺	実107.7	▽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）
前5走 06/28 2福島211R 1着/16頭勝利 04/19 3中山811R 9着/18頭+0.8秒 03/15 2中山611R 5着/16頭+0.2秒 02/15 1東京611R 6着/9頭+0.9秒 12/06 5中山19R 1着/11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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94%（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: 0.9%) ※ 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	キンググローリー	丹内	実82.7	×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 07/11 2福島59R 2着/15頭+0.0秒 06/28 2福島211R 13着/16頭+0.9秒 05/09 3京都511R 13着/16頭+1.2秒 04/18 1福島39R 1着/9頭勝利 03/29 3中山25R 1着/13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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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。
14	マジョレルブルー	戸崎圭	実48.1	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/16 2東京76R 1着/8頭勝利 05/03 3京都44R 1着/11頭勝利 03/28 1中京55R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京15R 4着/18頭+0.7秒 10/19 3京都75R 5着/11頭+0.3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 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
15	シートゥサミット	酒井	実61.3	▽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／前走3着）
前5走 06/20 3阪神57R 2着/16頭+0.3秒 05/30 3京都114R 1着/18頭勝利 05/03 3京都44R 2着/11頭+0.2秒 04/18 2阪神74R 7着/18頭+0.5秒 02/14 2京都56R 7着/17頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
16	ショウナンハヤナミ	池添	実48.7	▽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67%と好調）
前5走 01/24 1京都89R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神75R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
17	チャリングクロス	石川	実145.7	×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 06/20 3東京59R 1着/10頭勝利 04/11 3中山59R 1着/7頭勝利 02/21 1東京79R 5着/7頭+0.7秒 01/05 1中山27R 3着/10頭+0.2秒 10/12 4東京43R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 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。
18	ナリタエスペランサ	北村友	実148.4	×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 06/28 2小倉29R 1着/8頭勝利 06/14 3阪神47R 1着/11頭勝利 02/21 1阪神18R 7着/7頭+0.9秒 01/11 1京都412R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神83R 3着/18頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) × 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。

見送りAI の 1 位の馬

ロブチェン

騎手松山

1.7倍

AI の勝率31%損益の分かれ目59%

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18頭

◎8

ロブチェン

松山

1.7倍

勝率 31%

›

○10

ダノンヒストリー

ルメール

4.3倍

勝率 16%

›

▲9

ゴーイントゥスカイ

武豊

11.6倍

勝率 10%

›

△3

アウダーシア

津村

21.4倍

勝率 9%

›

△5

ジャスティンシカゴ

原

15.3倍

勝率 8%

›

△11

アスクエジンバラ

岩田康

26.4倍

勝率 8%

›

▽6

バステール

川田

40.0倍

対象外勝率 5%

›

▽1

エムズビギン

岩田望

42.2倍

対象外勝率 5%

›

×2

コンジェスタス

西村淳

21.9倍

勝率 2%

›

▽14

マジョレルブルー

戸崎圭

48.1倍

対象外勝率 2%

›

▽12

サノノグレーター

田辺

107.7倍

対象外勝率 2%

›

▽16

ショウナンハヤナミ

池添

48.7倍

対象外勝率 2%

›

▽15

シートゥサミット

酒井

61.3倍

対象外勝率 2%

›

×13

キンググローリー

丹内

82.7倍

対象外—

›

×7

ラージアンサンブル

坂井

137.8倍

対象外—

›

×17

チャリングクロス

石川

145.7倍

対象外—

›

×18

ナリタエスペランサ

北村友

148.4倍

対象外—

›

×4

ショウナンガルフ

田山

231.4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。

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