京都 11R 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。

11R 京都競馬場発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンドプリューム	北村友	実54.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京27R 11着/14頭+2.5秒 06/20 3阪神511R 14着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 7着/15頭+0.7秒 01/18 1中山710R 1着/16頭勝利 12/13 5中山310R 1着/15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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
2	エティエンヌ	長岡	実104.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神511R 13着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟211R 6着/15頭+1.0秒 04/19 3中山810R 11着/15頭+1.0秒 02/10 2京都410R 7着/16頭+0.6秒 12/07 5阪神211R 14着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140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 0.7% (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。
3	エコロレーヴ	川田	実4.9	○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／185日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 4着/11頭+0.5秒 04/05 2阪神49R 1着/12頭勝利 03/22 2中山83R 1着/14頭勝利 11/27 園田11R 6着/12頭+1.4秒 11/09 5東京29R 3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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 185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 13.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ナムラフランク	岩田望	実31.9	×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／202日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山810R 1着/15頭勝利 03/14 1阪神711R 12着/13頭+1.7秒 02/10 2京都410R 11着/16頭+1.3秒 01/18 1中山710R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5阪神811R 3着/16頭+0.2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 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 202日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ノボリショウリュウ	富田	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/14 3阪神412R 1着/15頭勝利 04/19 2阪神810R 3着/13頭+0.1秒 03/21 1中京310R 4着/16頭+0.7秒 01/17 1京都611R 3着/16頭+0.7秒 10/19 3京都710R 13着/16頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
6	アメリカンチケット	小崎	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%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 06/27 2福島19R 1着/16頭勝利 04/12 1福島210R 11着/16頭+1.1秒 02/10 2京都412R 15着/15頭+3.4秒 12/06 5中京110R 4着/13頭+0.7秒 03/02 1阪神212R 7着/16頭+0.9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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	コウセキ	坂井	実34.8	×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走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2小倉711R 1着/12頭勝利 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6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 18着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	メイショウホウレン	浜中	実18.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/19 2福島811R 4着/16頭+0.1秒 04/25 3京都111R 5着/12頭+0.3秒 03/22 2中山811R 12着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神211R 1着/16頭勝利 11/08 4京都111R 2着/16頭+0.1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戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ゼットエール	松本	実2.4	◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/19 2阪神810R 1着/13頭勝利 01/05 1京都210R 3着/16頭+0.3秒 12/06 5中京110R 1着/13頭勝利 09/14 4阪神412R 1着/16頭勝利 08/16 3中京79R 2着/16頭+1.0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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
10	ジョーメッドヴィン	幸	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 06/27 1函館511R 6着/14頭+0.2秒 06/13 1函館111R 8着/12頭+0.5秒 04/26 1福島611R 3着/16頭+0.1秒 04/12 3中山611R 10着/16頭+0.4秒 03/15 1阪神811R 9着/16頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ジョーローリット推奨	松若	実16.2	△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（直近3走勝率33%と上り調子／前走2着で力を示す）
前5走 07/19 2福島811R 1着/16頭勝利 04/25 3京都111R 10着/12頭+1.5秒 02/22 1阪神211R 6着/12頭+0.9秒 01/18 1中山710R 3着/16頭+0.3秒 12/07 5阪神211R 3着/16頭+0.1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) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	アブキールベイ	西村淳	実29.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉411R 5着/13頭+0.6秒 05/16 3京都711R 12着/16頭+1.0秒 03/22 1中京411R 13着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 6着/18頭+0.2秒 11/30 4京都812R 6着/18頭+0.6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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
13	ファムエレガンテ	松山	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2福島811R 3着/16頭+0.0秒 04/25 3京都111R 7着/12頭+1.1秒 02/10 2京都410R 15着/16頭+2.3秒 12/06 5阪神110R 1着/16頭勝利 11/15 3福島311R 2着/16頭+0.1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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
14	ルージュラナキラ	鮫島駿	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/27 1函館511R 12着/14頭+0.6秒 02/28 2中山111R 8着/16頭+0.4秒 01/17 1中山611R 5着/16頭+0.3秒 12/07 5中山211R 3着/16頭+0.5秒 09/07 4中山210R 1着/12頭勝利
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戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 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 10.4% (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。
15	シークレットヴァウ	国分優	実81.1	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2福島511R 9着/9頭+1.8秒 05/24 1新潟811R 6着/16頭+0.6秒 03/22 2中山811R 14着/16頭+1.5秒 12/21 5中京611R 11着/16頭+1.2秒 08/17 2新潟87R 15着/15頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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) △ ローテーション 119日休養明け × 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 0.8% (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。
16	イツモニコニコ	酒井	実32.9	×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／76日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉411R 4着/13頭+0.4秒 05/16 3京都711R 13着/16頭+1.1秒 04/26 1福島611R 12着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神812R 1着/10頭勝利 11/08 3福島110R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。

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

ジョーローリット

騎手松若

16.2倍

AI の勝率9%損益の分かれ目6%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.2倍）を上回り、期待値 +38% 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16頭

◎9

ゼットエール

松本

2.4倍

勝率 26%

›

○3

エコロレーヴ

川田

4.9倍

勝率 13%

›

▲14

ルージュラナキラ

鮫島駿

6.1倍

勝率 10%

›

△11

ジョーローリット

松若

16.2倍

勝率 9%

›

△5

ノボリショウリュウ

富田

16.6倍

勝率 7%

›

△13

ファムエレガンテ

松山

17.2倍

勝率 7%

›

▽8

メイショウホウレン

浜中

18.0倍

勝率 7%

›

▽10

ジョーメッドヴィン

幸

26.6倍

勝率 4%

›

▽6

アメリカンチケット

小崎

22.3倍

勝率 4%

›

▽12

アブキールベイ

西村淳

29.7倍

勝率 4%

›

×4

ナムラフランク

岩田望

31.9倍

対象外勝率 1%

›

×16

イツモニコニコ

酒井

32.9倍

対象外勝率 1%

›

×7

コウセキ

坂井

34.8倍

対象外勝率 1%

›

▽1

モンドプリューム

北村友

54.0倍

対象外勝率 1%

›

▽15

シークレットヴァウ

国分優

81.1倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エティエンヌ

長岡

104.5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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝11ジョーローリット不的中 5着

オッズ16.2倍予測時点
期待値+38%
推奨の幅11.8〜30.0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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