京都 10R 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。

10R 京都競馬場発走 15:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアリーライク	武豊	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／前走3着）
前5走 04/25 3京都112R 1着/11頭勝利 04/05 2阪神48R 4着/11頭+0.1秒 03/22 1阪神109R 3着/8頭+0.1秒 02/22 1東京88R 6着/16頭+0.4秒 11/09 4京都29R 2着/8頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (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。
2	スライビングロード推奨	北村友	実17.6	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ17.6倍で期待値+109%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走2着で力を示す／217日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/05 2阪神410R 2着/18頭+0.2秒 11/15 5東京310R 2着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 1着/13頭勝利 09/06 4阪神17R 1着/13頭勝利 06/29 2小倉29R 5着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 217日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ヴォーカライズ	斎藤	実9.8	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 2中京312R 2着/11頭+0.3秒 04/25 2東京16R 6着/16頭+1.0秒 04/05 2阪神45R 4着/13頭+0.7秒 01/31 1東京17R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神12R 1着/16頭勝利
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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	メイショウセイロウ	酒井	実64.6	▽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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/31 3京都1212R 15着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉810R 1着/18頭勝利 11/23 4京都69R 8着/13頭+0.7秒 11/09 4京都212R 1着/17頭勝利 07/27 3中京25R 1着/18頭勝利
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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ 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) +38%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ネーヴェフレスカ	Ｃデムーロ	実34.9	▽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／203日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神811R 6着/10頭+0.7秒 03/08 1阪神610R 2着/14頭+0.1秒 02/10 2京都49R 13着/13頭+1.4秒 12/14 5阪神412R 1着/10頭勝利 10/12 4東京49R 10着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (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。
6	アヴィオン	松山	実2.0	×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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 06/20 3阪神59R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神87R 1着/8頭勝利 02/15 2京都66R 1着/18頭勝利 01/25 1京都95R 2着/18頭+0.0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 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
7	エポックヴィーナス	田口	実36.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/01 2中京37R 7着/11頭+0.3秒 06/14 3阪神410R 8着/14頭+0.6秒 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.5% (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。
8	ブルーマエストロ	川田	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/23 4京都69R 2着/13頭+0.1秒 09/15 4中山510R 2着/9頭+0.1秒 06/21 3東京58R 1着/16頭勝利 04/12 3中山59R 3着/9頭+0.6秒 01/25 1中山85R 1着/18頭勝利
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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 20.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	フライングブレード	浜中	実117.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 07/25 2新潟17R 15着/17頭+1.0秒 06/21 3東京610R 5着/16頭+0.5秒 03/08 1阪神610R 12着/14頭+0.8秒 02/10 2京都49R 5着/13頭+0.3秒 01/11 1京都410R 3着/15頭+0.6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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +128%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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。
10	ブリュットミレジメ	幸	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（161日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1212R 4着/18頭+0.5秒 02/22 1阪神210R 5着/8頭+0.6秒 02/10 2京都49R 3着/13頭+0.1秒 01/25 1京都910R 2着/18頭+0.0秒 01/11 1京都410R 8着/15頭+0.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。

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

スライビングロード

騎手北村友

17.6倍

AI の勝率12%損益の分かれ目6%

AI の勝率 12% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.6倍）を上回り、期待値 +109% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（3着）

出走馬全10頭

×6

アヴィオン

松山

2.0倍

勝率 21%

›

○8

ブルーマエストロ

川田

3.0倍

勝率 21%

›

▲1

フェアリーライク

武豊

6.5倍

勝率 16%

›

△3

ヴォーカライズ

斎藤

9.8倍

勝率 13%

›

△2

スライビングロード

北村友

17.6倍

勝率 12%

›

△7

エポックヴィーナス

田口

36.9倍

対象外勝率 5%

›

▽10

ブリュットミレジメ

幸

26.9倍

勝率 5%

›

▽5

ネーヴェフレスカ

Ｃデムーロ

34.9倍

対象外勝率 4%

›

▽4

メイショウセイロウ

酒井

64.6倍

対象外勝率 2%

›

▽9

フライングブレード

浜中

117.2倍

対象外勝率 2%

›

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2スライビングロード不的中 3着

オッズ17.6倍予測時点
期待値+109%
推奨の幅10.0〜30.0倍
賭け金¥300

※ 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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