京都 2R 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

2R 京都競馬場発走 10:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランビート	武豊	実2.5	B◎ A◎勝率23% EV-41% 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／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 期待値 -42% ※ 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	ゲームイズマイン	西塚	実163.2	B▽ A▽勝率1% EV+69% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（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: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +70% ※ 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	ジーティーアツモリ	☆田山	実22.5	B△ A△勝率5% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神45R 7着/8頭+2.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
4	カザンミハラ	中井	実161.7	B▽ A▽勝率1% EV+84% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +85% ※ 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	テーオータイタン	西村淳	実3.3	B▲ A▲勝率22% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 9.0着 (不振) ○ ローテーション 20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 20.2% (オッズ暗示: 30.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 22.3% / 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。
6	オーロルドーレ	★河原田	実34.3	B▽ A▽勝率4% EV+28% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
7	プレヴォスト	鮫島駿	実21.7	B△ A△勝率7% EV+44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.6% / 期待値 +44% ※ 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	アンベリール	▲和田陽	実441.0	B▽ A▽勝率1% EV+358% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304%（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: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +358% ※ 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	マコトブリッツ	富田	実2.9	B○ A○勝率23% EV-32% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.3% / 期待値 -33% ※ 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	オーバーシュタイン	田口	実15.9	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（98日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京22R 5着/6頭+2.1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 5.0着 △ ローテーション 98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 5.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 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。
11	ジェルメーヌ	川須	実520.2	B▽ A▽勝率1% EV+440% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +376%（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: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +441% ※ 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	ドリームアース	吉村	実83.9	B▽ A▽勝率3% EV+131% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 期待値 +132% ※ 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	レアアース	太宰	実47.0	B▽ A▽勝率3% EV+34% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 2小倉85R 8着/8頭+1.5秒 ― ― ― ―
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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +34% ※ 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

グランビート

騎手武豊

2.5倍

AI の勝率32%損益の分かれ目40%

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13頭

◎A:◎1

グランビート

武豊

2.5倍

勝率 32%

›

○A:○9

マコトブリッツ

富田

2.9倍

勝率 20%

›

▲A:▲5

テーオータイタン

西村淳

3.3倍

勝率 20%

›

△A:△10

オーバーシュタイン

田口

15.9倍

勝率 6%

›

△A:△7

プレヴォスト

鮫島駿

21.7倍

勝率 5%

›

△A:△3

ジーティーアツモリ

☆田山

22.5倍

勝率 5%

›

▽A:▽6

オーロルドーレ

★河原田

34.3倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽13

レアアース

太宰

47.0倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽12

ドリームアース

吉村

83.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

カザンミハラ

中井

161.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ゲームイズマイン

西塚

163.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

アンベリール

▲和田陽

441.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽11

ジェルメーヌ

川須

520.2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

2R 京都競馬場発走 10:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランビート	武豊	実2.5	◎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／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
2	ゲームイズマイン	西塚	実163.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ジーティーアツモリ	☆田山	実22.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神45R 7着/8頭+2.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
4	カザンミハラ	中井	実161.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84%（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: 0.6%) ※ 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。
5	テーオータイタン	西村淳	実3.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 9.0着 (不振) ○ ローテーション 20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 22.3% (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	オーロルドーレ	★河原田	実34.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 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 3.8% (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。
7	プレヴォスト	鮫島駿	実21.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (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。
8	アンベリール	▲和田陽	実441.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	マコトブリッツ	富田	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 23.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	オーバーシュタイン	田口	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京22R 5着/6頭+2.1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 5.0着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ジェルメーヌ	川須	実520.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +440%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
12	ドリームアース	吉村	実83.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 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) +131%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (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。
13	レアアース	太宰	実47.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 2小倉85R 8着/8頭+1.5秒 ― ― ― ―
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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。

見送りAI の 1 位の馬

グランビート

騎手武豊

2.5倍

AI の勝率23%損益の分かれ目40%

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13頭

◎1

グランビート

武豊

2.5倍

勝率 23%

›

○9

マコトブリッツ

富田

2.9倍

勝率 23%

›

▲5

テーオータイタン

西村淳

3.3倍

勝率 22%

›

△7

プレヴォスト

鮫島駿

21.7倍

勝率 7%

›

△10

オーバーシュタイン

田口

15.9倍

勝率 5%

›

△3

ジーティーアツモリ

☆田山

22.5倍

勝率 5%

›

▽6

オーロルドーレ

★河原田

34.3倍

対象外勝率 4%

›

▽13

レアアース

太宰

47.0倍

対象外勝率 3%

›

▽12

ドリームアース

吉村

83.9倍

対象外勝率 3%

›

▽4

カザンミハラ

中井

161.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ゲームイズマイン

西塚

163.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アンベリール

▲和田陽

441.0倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ジェルメーヌ

川須

520.2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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項