京都 10R 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。

10R 京都競馬場発走 15:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウバルク	武豊	実2.6	◎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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/09 2東京510R 10着/15頭+2.9秒 03/07 1阪神56R 1着/12頭勝利 02/14 2京都52R 1着/16頭勝利 01/18 1京都73R 2着/16頭+0.1秒 01/04 1京都13R 3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.8% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ユハンヌス	岩田望	実36.6	▽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9.3着と低調）
前5走 06/21 3東京610R 11着/16頭+0.9秒 05/24 2東京1010R 11着/14頭+0.8秒 03/08 1阪神610R 11着/14頭+0.4秒 02/22 1阪神210R 3着/8頭+0.3秒 02/01 1東京210R 10着/15頭+0.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +15%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
3	ジャーヴィス	藤懸	実150.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/11 2小倉511R 4着/11頭+0.4秒 05/24 3京都1010R 7着/14頭+0.7秒 04/11 3中山510R 7着/13頭+1.1秒 02/21 1阪神110R 14着/16頭+1.3秒 01/17 1京都611R 2着/16頭+0.7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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 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 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	クリノオリーブ	酒井	実89.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/12 2福島612R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神512R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ルクスデイジー	川田	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 06/14 3阪神412R 5着/15頭+0.3秒 05/24 3京都1010R 2着/14頭+0.2秒 02/15 2京都612R 1着/16頭勝利 01/24 1京都84R 1着/16頭勝利 11/08 4京都17R 2着/16頭+0.0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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.8% (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	ウルスクローム	田口	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走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/14 3阪神412R 2着/15頭+0.1秒 05/30 3京都1112R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 7着/12頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1東京612R 13着/16頭+1.5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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (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。
7	メイショウタイゲイ	幸	実205.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／273日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都39R 12着/16頭+0.8秒 01/05 1京都210R 11着/16頭+1.3秒 12/21 5阪神69R 8着/16頭+0.7秒 09/20 4阪神611R 9着/13頭+0.7秒 09/07 4阪神210R 10着/12頭+1.8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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 273日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104%（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: 0.5%) ※ 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	キタノソワレ	松若	実90.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/25 1福島511R 4着/11頭+0.4秒 04/11 3中山510R 3着/13頭+0.4秒 03/07 1阪神510R 6着/15頭+0.4秒 02/07 2京都39R 3着/16頭+0.2秒 01/12 1中山510R 7着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	カミーロ	角田和	実175.7	▽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 06/15 3阪神412R 7着/16頭+0.7秒 05/04 2京都412R 12着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神310R 2着/16頭+0.4秒 02/10 1京都39R 2着/13頭+0.0秒 11/30 7京都110R 9着/15頭+0.7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戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75%（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	テーオーグレーザー	松山	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 06/13 3阪神310R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神49R 7着/12頭+0.8秒 03/15 1中京210R 2着/12頭+0.1秒 12/14 5阪神46R 1着/7頭勝利 10/18 3京都68R 3着/7頭+0.7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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (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。
11	シュヴァルボヌール	西村淳	実20.6	△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／154日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3東京111R 13着/15頭+2.0秒 03/28 3中山19R 6着/16頭+0.9秒 12/13 5中山312R 1着/13頭勝利 11/22 3福島510R 3着/16頭+0.2秒 09/20 4中山612R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
12	スペシャルナンバー	鮫島駿	実37.3	▽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 01/24 1京都88R 1着/15頭勝利 01/05 1京都28R 3着/15頭+0.2秒 12/14 5阪神48R 2着/11頭+0.2秒 11/15 4京都39R 3着/15頭+0.3秒 10/12 3京都49R 6着/14頭+1.0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) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 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 3.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
13	ユウトザレン	吉村	実12.4	△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）
前5走 05/23 3京都912R 6着/14頭+0.5秒 05/10 3京都612R 4着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神79R 8着/14頭+1.2秒 01/31 2京都19R 4着/13頭+0.6秒 01/11 1京都48R 3着/16頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
14	ゼンノツキヨミ	今村	実35.3	▽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／前走勝利の勢い／210日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神412R 7着/16頭+0.5秒 02/14 1小倉710R 3着/14頭+0.3秒 12/14 5阪神48R 3着/11頭+0.3秒 11/29 4京都78R 9着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) △ ローテーション 210日休養明け △ 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 4.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。

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

メイショウバルク

騎手武豊

2.6倍

AI の勝率25%損益の分かれ目38%

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14頭

◎1

メイショウバルク

武豊

2.6倍

勝率 25%

›

○5

ルクスデイジー

川田

3.6倍

勝率 25%

›

▲10

テーオーグレーザー

松山

5.6倍

勝率 13%

›

△6

ウルスクローム

田口

5.7倍

勝率 10%

›

△13

ユウトザレン

吉村

12.4倍

勝率 7%

›

△11

シュヴァルボヌール

西村淳

20.6倍

勝率 4%

›

▽14

ゼンノツキヨミ

今村

35.3倍

対象外勝率 4%

›

▽2

ユハンヌス

岩田望

36.6倍

対象外勝率 3%

›

▽12

スペシャルナンバー

鮫島駿

37.3倍

対象外勝率 3%

›

▽4

クリノオリーブ

酒井

89.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

キタノソワレ

松若

90.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ジャーヴィス

藤懸

150.2倍

対象外勝率 1%

›

▽9

カミーロ

角田和

175.7倍

対象外勝率 1%

›

▽7

メイショウタイゲイ

幸

205.2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。

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