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。

12R 京都競馬場発走 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモレッド	池添	実49.3	×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／92日ぶりの実戦）
前5走 07/26 1札幌28R 7着/12頭+0.5秒 07/11 1函館97R 5着/14頭+0.7秒 06/28 1函館68R 11着/13頭+1.0秒 03/28 2阪神16R 6着/11頭+0.3秒 03/15 1阪神86R 5着/11頭+0.6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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
2	モルティフレーバー	Ｃデムーロ	実13.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉612R 3着/17頭+0.8秒 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	メイショウハッケイ推奨	武豊	実14.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/26 1札幌28R 10着/12頭+0.9秒 07/18 1函館1112R 10着/12頭+0.9秒 07/04 1函館77R 8着/10頭+0.7秒 06/20 1函館39R 3着/12頭+0.4秒 03/14 2中山511R 7着/16頭+0.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	エグジスタンス	田口	実17.8	×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5走 08/02 1札幌42R 1着/14頭勝利 07/11 1函館94R 2着/14頭+0.4秒 06/27 1函館54R 5着/16頭+0.2秒 06/14 1函館24R 3着/16頭+0.2秒 04/19 1福島43R 8着/16頭+0.8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) ○ 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 2.3% (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。
5	キシャール	坂井	実2.9	◎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33%と好調／前走2着）
前5走 06/20 3阪神512R 2着/18頭+0.3秒 05/16 3京都73R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 12着/18頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 5着/16頭+0.3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 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ブルズアイプリンス	中井	実75.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/18 2福島78R 10着/15頭+0.7秒 06/27 2小倉18R 3着/9頭+0.6秒 05/03 3京都46R 10着/16頭+1.0秒 04/11 3中山511R 12着/15頭+1.5秒 03/11 高知2R 1着/12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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	アラビアンジョイ	松山	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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5走 08/02 2中京412R 1着/18頭勝利 06/21 3阪神66R 3着/18頭+0.5秒 05/30 3京都113R 2着/17頭+0.0秒 05/16 3京都73R 5着/18頭+0.4秒 05/02 3京都34R 3着/18頭+0.3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 6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 12.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	ダノンブランニュー	斎藤	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都812R 7着/13頭+0.5秒 05/02 1新潟18R 1着/13頭勝利 03/01 1阪神48R 5着/15頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 8着/10頭+0.5秒 11/01 3京都1012R 3着/15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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
9	ナクソス	富田	実262.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/28 1函館68R 13着/13頭+1.6秒 04/25 1福島59R 13着/16頭+1.6秒 12/13 5阪神33R 1着/14頭勝利 11/15 3福島34R 5着/16頭+0.1秒 08/31 4中京46R 12着/14頭+2.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ニシノトリビュート	◇今村	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/25 2中京111R 4着/8頭+0.6秒 07/04 2小倉32R 1着/18頭勝利 04/15 笠松9R 2着/9頭+0.4秒 02/07 1小倉56R 15着/18頭+3.0秒 12/13 5阪神32R 9着/10頭+4.9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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
11	サリュエ	浜中	実24.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神28R 4着/18頭+0.6秒 05/24 3京都107R 2着/18頭+0.0秒 04/25 3京都19R 10着/16頭+0.8秒 12/06 5中京112R 7着/16頭+0.4秒 11/15 4京都312R 2着/18頭+0.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 12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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
12	ジャンヌローサ	松若	実56.6	▽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33%と適性高）
前5走 07/11 2小倉512R 6着/16頭+0.6秒 07/04 2小倉312R 5着/12頭+0.3秒 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
13	タイガーロード	酒井	実157.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/11 2小倉512R 8着/16頭+0.6秒 06/28 2小倉23R 1着/18頭勝利 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 18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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	スウィッチインラヴ	菱田	実14.6	▽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0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京29R 6着/14頭+0.4秒 05/23 3京都99R 5着/11頭+0.4秒 05/02 3京都37R 2着/12頭+0.1秒 01/17 1京都610R 9着/9頭+2.7秒 10/31 デルマー0R 11着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
15	クールフラン	北村友	実138.1	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 12/27 5阪神79R 10着/10頭+1.3秒 09/28 4中山99R 6着/8頭+1.3秒 07/12 2小倉55R 1着/12頭勝利 ― ―
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	メイクワンズデイ	三浦	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/26 2中京29R 3着/14頭+0.1秒 05/24 3京都105R 5着/9頭+0.3秒 04/11 2阪神56R 5着/15頭+0.6秒 03/21 1中京311R 11着/17頭+1.0秒 12/27 5阪神79R 2着/10頭+0.1秒
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
17	スマッシング	幸	実23.0	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉88R 13着/14頭+2.4秒 06/27 2小倉12R 1着/14頭勝利 05/03 3京都41R 4着/15頭+1.1秒 04/12 2阪神61R 2着/16頭+0.0秒 03/21 1阪神94R 2着/15頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
18	フロンティエール	古川吉	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/26 2中京210R 8着/16頭+1.3秒 05/28 園田12R 1着/12頭勝利 05/05 園田7R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 7着/9頭+1.5秒 11/27 園田8R 6着/9頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 5.7着 ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。

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

メイショウハッケイ

騎手武豊

14.8倍

AI の勝率11%損益の分かれ目7%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 7%（1 ÷ 14.8倍）を上回り、期待値 +63% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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（14着）

出走馬全18頭

◎5

キシャール

坂井

2.9倍

勝率 24%

›

○7

アラビアンジョイ

松山

6.6倍

勝率 12%

›

▲16

メイクワンズデイ

三浦

8.5倍

勝率 11%

›

△3

メイショウハッケイ

武豊

14.8倍

勝率 11%

›

△10

ニシノトリビュート

◇今村

11.7倍

勝率 9%

›

△18

フロンティエール

古川吉

10.9倍

勝率 8%

›

▽2

モルティフレーバー

Ｃデムーロ

13.1倍

勝率 6%

›

▽14

スウィッチインラヴ

菱田

14.6倍

勝率 6%

›

▽8

ダノンブランニュー

斎藤

16.0倍

勝率 6%

›

×4

エグジスタンス

田口

17.8倍

勝率 2%

›

▽17

スマッシング

幸

23.0倍

勝率 2%

›

×11

サリュエ

浜中

24.7倍

勝率 2%

›

×1

コスモレッド

池添

49.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ブルズアイプリンス

中井

75.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ジャンヌローサ

松若

56.6倍

対象外勝率 1%

›

×15

クールフラン

北村友

138.1倍

対象外—

›

×13

タイガーロード

酒井

157.1倍

対象外—

›

×9

ナクソス

富田

262.1倍

対象外—

›

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3メイショウハッケイ不的中 14着

オッズ14.8倍予測時点
期待値+63%
推奨の幅10.0〜30.0倍
賭け金¥200

※ 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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