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 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポペット	◇永島	実8.1	B△ A△勝率8% EV-31% 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 07/26 2中京211R 6着/16頭+0.5秒 06/13 3阪神38R 4着/15頭+0.2秒 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2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) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -32% ※ 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	ワンコールアウェイ	☆田山	実6.1	B▲ A▲勝率13% EV-19% 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0%と苦戦傾向）
前5走 06/07 3阪神28R 1着/18頭勝利 05/16 1新潟512R 2着/16頭+0.2秒 03/29 2阪神27R 8着/14頭+0.8秒 03/14 1中京112R 2着/18頭+0.0秒 06/15 3阪神43R 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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 -19% ※ 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	ヒーローインチーフ	高杉	実8.2	B△ A△勝率9% EV-24% 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／前走3着）
前5走 07/18 2小倉711R 7着/12頭+1.2秒 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 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。
4	タイキヴァンクール	小崎	実19.8	B▽ A▽勝率7% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 7着/15頭+0.2秒 04/18 2阪神710R 5着/9頭+0.4秒 03/21 1中京39R 7着/10頭+0.8秒 02/28 1阪神312R 4着/18頭+0.2秒 01/04 1京都112R 8着/12頭+0.4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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +28% ※ 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	角田和	実8.7	B△ A△勝率7% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都812R 2着/13頭+0.0秒 04/25 3京都112R 9着/11頭+1.0秒 02/28 1阪神312R 3着/18頭+0.2秒 01/24 1京都812R 3着/11頭+0.4秒 01/10 1京都310R 13着/18頭+1.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
6	ナルキッソス	酒井	実3.8	B○ A○勝率20% EV-21% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京29R 1着/14頭勝利 06/07 3東京28R 6着/17頭+0.3秒 05/23 3京都99R 7着/11頭+0.4秒 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 期待値 -22% ※ 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	ホーリーブラッサム	藤懸	実12.2	B▽ A▽勝率6% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉510R 15着/18頭+1.0秒 06/27 2小倉110R 4着/13頭+0.3秒 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 113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 6.2% (オッズ暗示: 8.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 -27% ※ 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	プチプラージュ	▲和田陽	実106.2	B▽ A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/09 3京都59R 10着/11頭+1.3秒 03/28 1中京512R 10着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神312R 11着/18頭+0.7秒 12/14 5阪神412R 8着/10頭+0.8秒 10/05 4東京29R 11着/17頭+0.6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 11.3着 (不振) ○ 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%（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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 +17% ※ 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	ムーンウォーリア	渡辺竜	実181.6	B▽ A▽勝率1% EV+73% 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 07/28 盛岡12R 2着/14頭+0.4秒 07/05 金沢10R 8着/11頭+3.6秒 06/07 3阪神28R 18着/18頭+2.3秒 04/30 笠松10R 1着/9頭勝利 04/15 笠松4R 1着/9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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66%（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 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +74% ※ 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	ファムマルキーズ	吉村	実3.6	B◎ A◎勝率24% EV-15% 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33%と好調／148日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3東京110R 12着/17頭+0.7秒 05/02 3京都37R 1着/12頭勝利 03/28 2阪神16R 2着/11頭+0.0秒 10/04 3京都19R 5着/8頭+0.5秒 06/08 3阪神25R 1着/11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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 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 18.3% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.2% / 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。
11	トウカイエルデ	鮫島駿	実41.5	B▽ A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率29%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌412R 8着/14頭+0.3秒 07/11 1函館910R 5着/14頭+0.5秒 06/20 1函館311R 9着/16頭+0.8秒 03/14 1阪神79R 6着/15頭+0.5秒 02/15 1小倉810R 2着/18頭+0.0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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
12	パーティーガール	菊沢	実103.0	B▽ A▽勝率1% EV+13% 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 07/05 1函館87R 6着/9頭+1.2秒 06/21 1函館48R 10着/12頭+1.6秒 06/14 1函館27R 10着/12頭+1.3秒 05/16 1新潟57R 11着/13頭+3.0秒 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4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) ○ 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) +5%（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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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	インフローレ	◇今村	実59.6	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 06/14 3阪神49R 2着/13頭+0.1秒 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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 2.6% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。

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

ファムマルキーズ

騎手吉村

3.6倍

AI の勝率18%損益の分かれ目28%

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:◎10

ファムマルキーズ

吉村

3.6倍

勝率 18%

›

○A:○6

ナルキッソス

酒井

3.8倍

勝率 18%

›

▲A:▲2

ワンコールアウェイ

☆田山

6.1倍

勝率 11%

›

△A:△1

ポペット

◇永島

8.1倍

勝率 11%

›

△A:△3

ヒーローインチーフ

高杉

8.2倍

勝率 11%

›

△A:△5

リアライズ

角田和

8.7倍

勝率 10%

›

▽A:▽7

ホーリーブラッサム

藤懸

12.2倍

勝率 6%

›

▽A:▽4

タイキヴァンクール

小崎

19.8倍

勝率 6%

›

▽A:▽13

インフローレ

◇今村

59.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:×11

トウカイエルデ

鮫島駿

41.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽12

パーティーガール

菊沢

103.0倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

プチプラージュ

▲和田陽

106.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

ムーンウォーリア

渡辺竜

181.6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

12R 京都競馬場発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポペット	◇永島	実8.1	△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 07/26 2中京211R 6着/16頭+0.5秒 06/13 3阪神38R 4着/15頭+0.2秒 05/23 3京都99R 11着/11頭+1.2秒 03/08 2中山47R 8着/11頭+1.0秒 02/08 1小倉69R 9着/15頭+1.2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) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
2	ワンコールアウェイ	☆田山	実6.1	▲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0%と苦戦傾向）
前5走 06/07 3阪神28R 1着/18頭勝利 05/16 1新潟512R 2着/16頭+0.2秒 03/29 2阪神27R 8着/14頭+0.8秒 03/14 1中京112R 2着/18頭+0.0秒 06/15 3阪神43R 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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ヒーローインチーフ	高杉	実8.2	△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／前走3着）
前5走 07/18 2小倉711R 7着/12頭+1.2秒 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	タイキヴァンクール	小崎	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（182日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 7着/15頭+0.2秒 04/18 2阪神710R 5着/9頭+0.4秒 03/21 1中京39R 7着/10頭+0.8秒 02/28 1阪神312R 4着/18頭+0.2秒 01/04 1京都112R 8着/12頭+0.4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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
5	リアライズ	角田和	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都812R 2着/13頭+0.0秒 04/25 3京都112R 9着/11頭+1.0秒 02/28 1阪神312R 3着/18頭+0.2秒 01/24 1京都812R 3着/11頭+0.4秒 01/10 1京都310R 13着/18頭+1.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% × 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 7.2% (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。
6	ナルキッソス	酒井	実3.8	○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／70日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京29R 1着/14頭勝利 06/07 3東京28R 6着/17頭+0.3秒 05/23 3京都99R 7着/11頭+0.4秒 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
7	ホーリーブラッサム	藤懸	実12.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉510R 15着/18頭+1.0秒 06/27 2小倉110R 4着/13頭+0.3秒 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
8	プチプラージュ	▲和田陽	実106.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/09 3京都59R 10着/11頭+1.3秒 03/28 1中京512R 10着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神312R 11着/18頭+0.7秒 12/14 5阪神412R 8着/10頭+0.8秒 10/05 4東京29R 11着/17頭+0.6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 11.3着 (不振) ○ 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) +16%（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: 0.9%) ※ 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。
9	ムーンウォーリア	渡辺竜	実181.6	▽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 07/28 盛岡12R 2着/14頭+0.4秒 07/05 金沢10R 8着/11頭+3.6秒 06/07 3阪神28R 18着/18頭+2.3秒 04/30 笠松10R 1着/9頭勝利 04/15 笠松4R 1着/9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戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73%（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。
10	ファムマルキーズ	吉村	実3.6	◎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33%と好調／148日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3東京110R 12着/17頭+0.7秒 05/02 3京都37R 1着/12頭勝利 03/28 2阪神16R 2着/11頭+0.0秒 10/04 3京都19R 5着/8頭+0.5秒 06/08 3阪神25R 1着/11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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 148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 24.2% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
11	トウカイエルデ	鮫島駿	実41.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率29%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌412R 8着/14頭+0.3秒 07/11 1函館910R 5着/14頭+0.5秒 06/20 1函館311R 9着/16頭+0.8秒 03/14 1阪神79R 6着/15頭+0.5秒 02/15 1小倉810R 2着/18頭+0.0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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 91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 1.2% (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。
12	パーティーガール	菊沢	実103.0	▽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 07/05 1函館87R 6着/9頭+1.2秒 06/21 1函館48R 10着/12頭+1.6秒 06/14 1函館27R 10着/12頭+1.3秒 05/16 1新潟57R 11着/13頭+3.0秒 02/21 1東京77R 15着/16頭+4.4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) ○ 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%（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: 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。
13	インフローレ	◇今村	実59.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 06/14 3阪神49R 2着/13頭+0.1秒 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7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 12.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

ファムマルキーズ

騎手吉村

3.6倍

AI の勝率24%損益の分かれ目28%

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

◎10

ファムマルキーズ

吉村

3.6倍

勝率 24%

›

○6

ナルキッソス

酒井

3.8倍

勝率 20%

›

▲2

ワンコールアウェイ

☆田山

6.1倍

勝率 13%

›

△3

ヒーローインチーフ

高杉

8.2倍

勝率 9%

›

△1

ポペット

◇永島

8.1倍

勝率 8%

›

△5

リアライズ

角田和

8.7倍

勝率 7%

›

▽4

タイキヴァンクール

小崎

19.8倍

勝率 7%

›

▽7

ホーリーブラッサム

藤懸

12.2倍

勝率 6%

›

×11

トウカイエルデ

鮫島駿

41.5倍

対象外勝率 1%

›

▽13

インフローレ

◇今村

59.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

パーティーガール

菊沢

103.0倍

対象外勝率 1%

›

▽8

プチプラージュ

▲和田陽

106.2倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ムーンウォーリア

渡辺竜

181.6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。

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