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	ペプチドレオン	坂井	実4.4	B○ A○勝率17% EV-25% 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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.2% / 期待値 -26% ※ 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	セールヴォラン	幸	実47.0	B▽ A▽勝率3% EV+23% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/04 2小倉310R 8着/12頭+0.7秒 06/13 3阪神310R 4着/16頭+0.8秒 05/30 3京都1112R 5着/16頭+0.4秒 05/02 3京都310R 8着/12頭+0.7秒 04/11 2阪神512R 5着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.6% / 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。
3	ニホンピロカラット	田口	実15.0	B▽ A▽勝率6% EV-12% 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 05/16 3京都76R 1着/15頭勝利 05/02 3京都38R 7着/13頭+1.6秒 04/18 2阪神712R 2着/15頭+0.2秒 11/23 4京都66R 11着/16頭+1.2秒 05/31 2京都116R 2着/16頭+0.2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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 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	スーパージョック	松若	実11.8	B△ A△勝率7% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/25 2中京16R 10着/16頭+1.6秒 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5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戦の調子平均 8.3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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
5	アンビシャスヨシノ	角田和	実5.6	B▲ A▲勝率16% EV-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 11/30 4京都84R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 1着/11頭勝利 07/19 1函館114R 4着/15頭+0.8秒 06/29 1函館63R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館11R 4着/16頭+0.8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 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	ジュルナール	池添	実16.1	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（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神29R 11着/16頭+1.2秒 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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	ジーベック	岩田康	実17.0	B▽ A▽勝率5% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌49R 6着/12頭+0.9秒 07/11 1函館910R 8着/14頭+0.7秒 05/10 3京都612R 5着/14頭+0.5秒 05/02 3京都310R 7着/12頭+0.5秒 04/26 2東京212R 11着/16頭+2.0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 7.7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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 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。
8	ラヴオントップ	丹内	実26.0	B▽ A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟26R 8着/11頭+1.1秒 06/07 3阪神29R 3着/16頭+0.3秒 04/04 2阪神312R 11着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.7% / 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。
9	フェスティヴドレス推奨	酒井	実13.4	B△ A△勝率6% EV-14% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/06 3阪神112R 1着/16頭勝利 05/23 3京都96R 5着/16頭+0.4秒 04/26 3京都26R 5着/11頭+0.7秒 02/01 2京都26R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1京都53R 1着/16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) ○ 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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
10	ラピダリア	藤懸	実43.4	B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。
11	ソニックステップ	西村淳	実5.7	B△ A△勝率8% EV-53% 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5走 05/16 1新潟510R 9着/9頭+1.3秒 04/12 2阪神66R 1着/10頭勝利 03/14 1阪神712R 2着/8頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 4着/16頭+0.2秒 05/03 1新潟19R 7着/15頭+1.6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 33% (上り調子) × 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 10.6% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -54% ※ 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	ポッドドンナー	岩田望	実4.1	B◎ A◎勝率21% EV-12% 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8走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/21 3東京69R 14着/16頭+1.7秒 06/07 3阪神29R 5着/16頭+0.5秒 02/22 1阪神212R 5着/16頭+0.5秒 01/31 2京都19R 7着/13頭+0.8秒 01/17 1京都612R 3着/18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戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 24.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.3% / 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

買うAI の推奨B

フェスティヴドレス

騎手酒井

13.4倍

AI の勝率11%損益の分かれ目7%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 13.4倍）を上回り、期待値 +41% 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（8着）

出走馬全12頭

◎A:◎12

ポッドドンナー

岩田望

4.1倍

勝率 17%

›

○A:○1

ペプチドレオン

坂井

4.4倍

勝率 15%

›

▲A:▲5

アンビシャスヨシノ

角田和

5.6倍

勝率 15%

›

△A:△11

ソニックステップ

西村淳

5.7倍

勝率 11%

›

△A:△9

フェスティヴドレス

酒井

13.4倍

勝率 11%

›

△A:△4

スーパージョック

松若

11.8倍

勝率 9%

›

▽A:▽7

ジーベック

岩田康

17.0倍

勝率 6%

›

▽A:▽3

ニホンピロカラット

田口

15.0倍

勝率 5%

›

▽A:▽6

ジュルナール

池添

16.1倍

勝率 5%

›

▽A:▽8

ラヴオントップ

丹内

26.0倍

勝率 3%

›

▽A:▽2

セールヴォラン

幸

47.0倍

対象外勝率 2%

›

×A:×10

ラピダリア

藤懸

43.4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

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 9 フェスティヴドレス実13.4倍期待値 +41% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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	ペプチドレオン	坂井	実4.4	○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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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 22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 17.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
2	セールヴォラン	幸	実47.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/04 2小倉310R 8着/12頭+0.7秒 06/13 3阪神310R 4着/16頭+0.8秒 05/30 3京都1112R 5着/16頭+0.4秒 05/02 3京都310R 8着/12頭+0.7秒 04/11 2阪神512R 5着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +23%（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: 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。
3	ニホンピロカラット	田口	実15.0	▽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 05/16 3京都76R 1着/15頭勝利 05/02 3京都38R 7着/13頭+1.6秒 04/18 2阪神712R 2着/15頭+0.2秒 11/23 4京都66R 11着/16頭+1.2秒 05/31 2京都116R 2着/16頭+0.2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 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
4	スーパージョック	松若	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/25 2中京16R 10着/16頭+1.6秒 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5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戦の調子平均 8.3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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	アンビシャスヨシノ	角田和	実5.6	▲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 11/30 4京都84R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 1着/11頭勝利 07/19 1函館114R 4着/15頭+0.8秒 06/29 1函館63R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館11R 4着/16頭+0.8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
6	ジュルナール	池添	実16.1	▽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33%と適性高／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 06/07 3阪神29R 11着/16頭+1.2秒 05/24 3京都1012R 1着/16頭勝利 03/15 1中京26R 10着/16頭+1.6秒 01/25 1小倉28R 11着/16頭+1.6秒 01/12 1京都56R 8着/9頭+1.3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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
7	ジーベック	岩田康	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌49R 6着/12頭+0.9秒 07/11 1函館910R 8着/14頭+0.7秒 05/10 3京都612R 5着/14頭+0.5秒 05/02 3京都310R 7着/12頭+0.5秒 04/26 2東京212R 11着/16頭+2.0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 7.7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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
8	ラヴオントップ	丹内	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟26R 8着/11頭+1.1秒 06/07 3阪神29R 3着/16頭+0.3秒 04/04 2阪神312R 11着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 91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 2.7% (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。
9	フェスティヴドレス推奨	酒井	実13.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/06 3阪神112R 1着/16頭勝利 05/23 3京都96R 5着/16頭+0.4秒 04/26 3京都26R 5着/11頭+0.7秒 02/01 2京都26R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1京都53R 1着/16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) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ラピダリア	藤懸	実43.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/10 3京都612R 8着/14頭+0.8秒 04/26 2東京212R 12着/16頭+2.5秒 03/28 2阪神17R 1着/12頭勝利 03/14 1阪神77R 13着/16頭+1.9秒 11/30 4京都84R 7着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
11	ソニックステップ	西村淳	実5.7	△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5走 05/16 1新潟510R 9着/9頭+1.3秒 04/12 2阪神66R 1着/10頭勝利 03/14 1阪神712R 2着/8頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 4着/16頭+0.2秒 05/03 1新潟19R 7着/15頭+1.6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 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	ポッドドンナー	岩田望	実4.1	◎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8走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/21 3東京69R 14着/16頭+1.7秒 06/07 3阪神29R 5着/16頭+0.5秒 02/22 1阪神212R 5着/16頭+0.5秒 01/31 2京都19R 7着/13頭+0.8秒 01/17 1京都612R 3着/18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戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。

買うAI の推奨B

フェスティヴドレス

騎手酒井

13.4倍

AI の勝率6%損益の分かれ目7%

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 13.4倍では期待値 -15% です。

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（8着）

出走馬全12頭

◎12

ポッドドンナー

岩田望

4.1倍

勝率 21%

›

○1

ペプチドレオン

坂井

4.4倍

勝率 17%

›

▲5

アンビシャスヨシノ

角田和

5.6倍

勝率 16%

›

△11

ソニックステップ

西村淳

5.7倍

勝率 8%

›

△4

スーパージョック

松若

11.8倍

勝率 7%

›

△9

フェスティヴドレス

酒井

13.4倍

勝率 6%

›

▽3

ニホンピロカラット

田口

15.0倍

勝率 6%

›

▽6

ジュルナール

池添

16.1倍

勝率 6%

›

▽7

ジーベック

岩田康

17.0倍

勝率 5%

›

▽8

ラヴオントップ

丹内

26.0倍

勝率 3%

›

▽2

セールヴォラン

幸

47.0倍

対象外勝率 3%

›

×10

ラピダリア

藤懸

43.4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。

▶ 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 9 フェスティヴドレス実13.4倍期待値 -15% 推奨 15.8〜30.0倍 ¥200 不的中8着

※ オッズは予測時点の値です。

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