京都 9R 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。

9R 京都競馬場発走 14:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グラフィティアート	富田	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／189日ぶりの実戦）
前5走 05/02 2東京312R 7着/14頭+0.9秒 12/28 5阪神89R 4着/12頭+0.2秒 11/23 4京都69R 7着/13頭+0.7秒 06/21 3阪神59R 5着/13頭+0.5秒 05/24 2京都99R 1着/13頭勝利
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (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。
2	ルトゥール	長岡	実155.0	▽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10.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 12着/15頭+1.5秒 05/23 2東京912R 7着/16頭+1.0秒 03/28 1中京512R 12着/16頭+0.9秒 01/24 1京都812R 5着/11頭+0.5秒 01/10 1京都39R 7着/8頭+1.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59%（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	バガン	小崎	実163.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京109R 6着/12頭+0.7秒 05/02 1新潟110R 9着/15頭+0.4秒 04/12 2阪神67R 3着/11頭+0.4秒 02/15 2京都69R 5着/11頭+1.1秒 02/01 2京都212R 5着/7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戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（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: 0.6%) ※ 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。
4	リカントロポ	田口	実4.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/01 2新潟36R 3着/12頭+0.4秒 04/25 3京都112R 3着/11頭+0.6秒 03/22 1阪神109R 4着/8頭+0.2秒 03/07 1阪神58R 3着/10頭+0.3秒 02/15 2京都69R 6着/11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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
5	ダガーリング	坂井	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（前走2着）
前5走 06/20 3東京510R 2着/14頭+0.0秒 05/30 2東京1110R 3着/11頭+0.5秒 05/09 3京都59R 2着/11頭+0.1秒 04/25 3京都19R 1着/16頭勝利 03/15 1中京212R 10着/18頭+0.9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 4.0着 ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (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。
6	エリカアンディーヴ	北村友	実14.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/01 2新潟36R 7着/12頭+0.9秒 04/26 3京都27R 1着/14頭勝利 03/22 1阪神107R 8着/10頭+1.3秒 11/02 3京都117R 2着/16頭+0.1秒 09/28 4阪神98R 5着/18頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 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%) ※ 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	クイックバイオ	幸	実40.0	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神109R 2着/8頭+0.1秒 01/04 1京都112R 6着/12頭+0.3秒 12/28 5阪神89R 11着/12頭+0.6秒 12/07 5阪神212R 7着/17頭+0.5秒 10/11 3京都310R 5着/13頭+0.1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 4.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (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。
8	サーディンラン	武豊	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/01 2中京312R 1着/11頭勝利 06/20 3阪神512R 6着/18頭+0.6秒 04/04 2阪神311R 5着/14頭+0.6秒 03/08 2中山47R 2着/11頭+0.3秒 11/16 4京都49R 7着/8頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
9	ランスオブヒーロー	松山	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/20 3阪神512R 4着/18頭+0.6秒 04/25 3京都16R 1着/16頭勝利 04/18 2阪神74R 5着/18頭+0.5秒 12/28 5阪神83R 2着/18頭+0.0秒 10/13 3京都55R 6着/11頭+1.1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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.2% (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。
10	オーシャントライブ推奨	西村淳	実14.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/23 4中京110R 9着/13頭+0.5秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 05/18 2東京89R 2着/9頭+0.2秒 03/16 1阪神69R 5着/9頭+0.6秒 02/22 1京都78R 3着/9頭+0.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。

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A

オーシャントライブ

騎手西村淳

14.1倍

AI の勝率9%損益の分かれ目7%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.1倍）を上回り、期待値 +23% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（5着）

出走馬全10頭

◎5

ダガーリング

坂井

3.6倍

勝率 21%

›

○9

ランスオブヒーロー

松山

3.6倍

勝率 21%

›

▲8

サーディンラン

武豊

4.0倍

勝率 17%

›

△4

リカントロポ

田口

4.2倍

勝率 17%

›

△10

オーシャントライブ

西村淳

14.1倍

勝率 9%

›

△6

エリカアンディーヴ

北村友

14.9倍

勝率 5%

›

▽1

グラフィティアート

富田

21.6倍

勝率 5%

›

▽7

クイックバイオ

幸

40.0倍

対象外勝率 3%

›

▽2

ルトゥール

長岡

155.0倍

対象外勝率 1%

›

▽3

バガン

小崎

163.4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　AI 期待値プラス判定

単勝10オーシャントライブ不的中 5着

オッズ14.1倍予測時点
期待値+23%
推奨の幅11.4〜30.0倍
賭け金¥100

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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