京都 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 京都競馬場発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダディーズトリップ	菱田	実187.2	B▽ A▽勝率1% EV+46% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2福島310R 6着/10頭+1.9秒 06/21 3阪神612R 8着/13頭+1.7秒 02/01 1東京28R 10着/11頭+1.6秒 12/07 5阪神29R 3着/13頭+0.2秒 11/15 5東京39R 7着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 +46% ※ 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	ビルンバウム推奨	太宰	実20.2	B△ A△勝率13% EV+143% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+90%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 08/01 2中京38R 8着/13頭+2.7秒 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.8% / 期待値 +143% ※ 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	ジーニアスバローズ	鮫島駿	実23.8	B▽ A▽勝率5% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 06/21 3阪神612R 4着/13頭+0.8秒 01/10 1京都310R 18着/18頭+1.8秒 12/07 5阪神29R 11着/13頭+1.7秒 11/29 4京都79R 9着/13頭+0.5秒 11/01 3京都108R 6着/15頭+1.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 2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 3.9% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 +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	タガノアルトゥーラ	吉村	実2.1	B◎ A×勝率21% EV-56% 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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/11 2小倉59R 8着/11頭+1.8秒 06/20 3阪神57R 4着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13頭+1.1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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.3% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.6% / 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。
5	ニホンピロデヴィン推奨	田口	実12.0	B△ A△勝率13% EV+45% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/31 3京都129R 2着/10頭+0.3秒 05/09 3京都512R 4着/13頭+0.2秒 04/26 3京都28R 1着/15頭勝利 01/11 1京都47R 11着/14頭+1.2秒 12/21 5阪神67R 15着/18頭+2.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +46% ※ 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	タガノエルー	秋山稔	実3.2	B○ A○勝率18% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/19 1函館1210R 2着/14頭+0.1秒 05/02 1新潟19R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神55R 2着/12頭+0.0秒 03/22 1阪神106R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 19.7% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 -43% ※ 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	ゼットレジーナ	国分恭	実229.2	B▽ A▽勝率1% EV+68% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) +79%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +69% ※ 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	ロードアマルフィ	西村淳	実8.7	B△ A△勝率12% EV+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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/02 1札幌46R 4着/10頭+0.4秒 05/17 3京都86R 5着/16頭+1.1秒 04/25 3京都17R 3着/14頭+0.3秒 03/28 2阪神12R 1着/11頭勝利 03/01 1小倉121R 3着/15頭+0.5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) × 当競馬場適性 3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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.0% / 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。
9	アトモス	角田和	実6.5	B▲ A▲勝率13% EV+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33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 11着/13頭+1.8秒 02/28 1小倉117R 6着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 3着/8頭+0.6秒 11/08 3福島13R 1着/15頭勝利 06/21 3東京55R 8着/12頭+2.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.9% / 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。
10	サイモンゼスト	酒井	実25.8	B▽ A▽勝率5% 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／前走勝利の勢い／71日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京110R 2着/12頭+0.1秒 07/05 2小倉412R 2着/16頭+0.4秒 05/30 3京都119R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都311R 12着/12頭+2.7秒 04/11 2阪神55R 7着/12頭+2.0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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.7% / 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AB

ニホンピロデヴィン

騎手田口

12.0倍

AI の勝率11%損益の分かれ目8%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.0倍）を上回り、期待値 +38% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（9着）

ほかの買い目: 2番ビルンバウム（20.2倍）

出走馬全10頭

◎A:×4

タガノアルトゥーラ

吉村

2.1倍

勝率 31%

›

○A:○6

タガノエルー

秋山稔

3.2倍

勝率 20%

›

▲A:▲9

アトモス

角田和

6.5倍

勝率 11%

›

△A:△5

ニホンピロデヴィン

田口

12.0倍

勝率 11%

›

△A:△2

ビルンバウム

太宰

20.2倍

勝率 9%

›

△A:△8

ロードアマルフィ

西村淳

8.7倍

勝率 7%

›

▽A:▽3

ジーニアスバローズ

鮫島駿

23.8倍

勝率 4%

›

▽A:▽10

サイモンゼスト

酒井

25.8倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

ダディーズトリップ

菱田

187.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽7

ゼットレジーナ

国分恭

229.2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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 2 ビルンバウム実20.2倍期待値 +91% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥400 不的中2着
単勝 5 ニホンピロデヴィン実12.0倍期待値 +38% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中9着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 ビルンバウム実20.2倍期待値 +91% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥200 不的中2着
単勝 5 ニホンピロデヴィン実12.0倍期待値 +38% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中9着

※ オッズは予測時点の値です。

9R 京都競馬場発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダディーズトリップ	菱田	実187.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2福島310R 6着/10頭+1.9秒 06/21 3阪神612R 8着/13頭+1.7秒 02/01 1東京28R 10着/11頭+1.6秒 12/07 5阪神29R 3着/13頭+0.2秒 11/15 5東京39R 7着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	ビルンバウム推奨	太宰	実20.2	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ20.2倍で期待値+143%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 08/01 2中京38R 8着/13頭+2.7秒 05/23 3京都97R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神88R 4着/11頭+0.5秒 03/29 2阪神29R 2着/15頭+1.0秒 04/20 2阪神88R 8着/13頭+2.4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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (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。
3	ジーニアスバローズ	鮫島駿	実23.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 06/21 3阪神612R 4着/13頭+0.8秒 01/10 1京都310R 18着/18頭+1.8秒 12/07 5阪神29R 11着/13頭+1.7秒 11/29 4京都79R 9着/13頭+0.5秒 11/01 3京都108R 6着/15頭+1.0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 5.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	タガノアルトゥーラ	吉村	実2.1	×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6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/11 2小倉59R 8着/11頭+1.8秒 06/20 3阪神57R 4着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13頭+1.1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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ニホンピロデヴィン推奨	田口	実12.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/31 3京都129R 2着/10頭+0.3秒 05/09 3京都512R 4着/13頭+0.2秒 04/26 3京都28R 1着/15頭勝利 01/11 1京都47R 11着/14頭+1.2秒 12/21 5阪神67R 15着/18頭+2.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	タガノエルー	秋山稔	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/19 1函館1210R 2着/14頭+0.1秒 05/02 1新潟19R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神55R 2着/12頭+0.0秒 03/22 1阪神106R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ゼットレジーナ	国分恭	実229.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.7着と低調）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 13.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) +68%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ロードアマルフィ	西村淳	実8.7	△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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/02 1札幌46R 4着/10頭+0.4秒 05/17 3京都86R 5着/16頭+1.1秒 04/25 3京都17R 3着/14頭+0.3秒 03/28 2阪神12R 1着/11頭勝利 03/01 1小倉121R 3着/15頭+0.5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) × 当競馬場適性 3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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (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。
9	アトモス	角田和	実6.5	▲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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 11着/13頭+1.8秒 02/28 1小倉117R 6着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 3着/8頭+0.6秒 11/08 3福島13R 1着/15頭勝利 06/21 3東京55R 8着/12頭+2.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.9% (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。
10	サイモンゼスト	酒井	実25.8	▽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／前走勝利の勢い／71日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京110R 2着/12頭+0.1秒 07/05 2小倉412R 2着/16頭+0.4秒 05/30 3京都119R 8着/9頭+2.2秒 05/02 3京都311R 12着/12頭+2.7秒 04/11 2阪神55R 7着/12頭+2.0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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (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。

買うAI の推奨AB

ニホンピロデヴィン

騎手田口

12.0倍

AI の勝率13%損益の分かれ目8%

AI の勝率 13% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.0倍）を上回り、期待値 +46% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（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（9着）

ほかの買い目: 2番ビルンバウム（20.2倍）

出走馬全10頭

×4

タガノアルトゥーラ

吉村

2.1倍

勝率 21%

›

○6

タガノエルー

秋山稔

3.2倍

勝率 18%

›

▲9

アトモス

角田和

6.5倍

勝率 13%

›

△5

ニホンピロデヴィン

田口

12.0倍

勝率 13%

›

△2

ビルンバウム

太宰

20.2倍

勝率 13%

›

△8

ロードアマルフィ

西村淳

8.7倍

勝率 12%

›

▽3

ジーニアスバローズ

鮫島駿

23.8倍

勝率 5%

›

▽10

サイモンゼスト

酒井

25.8倍

勝率 5%

›

▽1

ダディーズトリップ

菱田

187.2倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ゼットレジーナ

国分恭

229.2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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

単勝 2 ビルンバウム実20.2倍期待値 +158% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中2着
単勝 5 ニホンピロデヴィン実12.0倍期待値 +54% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中9着

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 2 ビルンバウム実20.2倍期待値 +158% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着
単勝 5 ニホンピロデヴィン実12.0倍期待値 +54% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中9着

※ オッズは予測時点の値です。

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