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 14:31

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロフティストーリー	吉村	実43.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（83日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神610R 5着/16頭+1.0秒 05/02 2東京39R 8着/16頭+1.2秒 03/21 2中山710R 5着/13頭+0.2秒 01/31 2京都111R 2着/13頭+0.8秒 11/15 5東京39R 1着/16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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	ロカヒ	坂井	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3走で勝率67%と適性高）
前5走 06/21 3阪神610R 8着/16頭+1.5秒 05/24 2東京1012R 3着/16頭+0.4秒 02/14 2京都58R 1着/13頭勝利 01/17 1京都68R 1着/8頭勝利 12/06 5中京16R 2着/16頭+0.2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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ ローテーション 21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 4.9% (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。
3	ベルダイナフェロー	角田和	実13.8	△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0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/01 2新潟37R 9着/15頭+1.2秒 05/10 2東京612R 8着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉911R 13着/13頭+3.6秒 01/31 1東京19R 11着/16頭+1.3秒 10/26 4東京99R 1着/13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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 4.9% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	タガノアバンドーネ	川田	実3.5	◎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／97日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神612R 1着/13頭勝利 05/30 3京都119R 5着/9頭+1.2秒 01/10 1京都34R 1着/11頭勝利 12/14 5中山47R 3着/16頭+0.1秒 11/02 3京都119R 4着/16頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	メイショウソウタ	菱田	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京17R 11着/11頭+2.6秒 06/20 3阪神510R 15着/18頭+1.4秒 05/16 3京都710R 9着/15頭+0.7秒 03/07 2中山310R 7着/14頭+1.2秒 02/15 2京都610R 3着/10頭+0.5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戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ▽ 前走実績前走 11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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
6	ヤマニンバロネス	武豊	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/25 2中京16R 12着/16頭+1.8秒 03/15 1阪神812R 8着/13頭+0.5秒 02/22 1東京812R 14着/16頭+1.7秒 01/18 1京都79R 3着/16頭+0.3秒 10/26 3京都912R 6着/16頭+0.6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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	リベッチオ	Ｃデムーロ	実5.1	▲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 06/07 3東京212R 4着/16頭+0.3秒 03/28 3中山110R 8着/10頭+4.2秒 01/31 1東京17R 1着/16頭勝利 12/07 5中京21R 1着/13頭勝利 06/29 2福島25R 10着/13頭+2.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
8	ルクスフレンジー	酒井	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神610R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神68R 1着/9頭勝利 02/10 2京都44R 1着/9頭勝利 01/05 1京都27R 1着/15頭勝利 11/08 5東京112R 11着/14頭+1.3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 5走で勝率 40% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	キングブルー	岩田望	実17.7	▽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／168日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1110R 11着/16頭+1.5秒 02/01 2京都29R 1着/11頭勝利 01/18 1京都710R 4着/16頭+0.5秒 12/13 5中京310R 2着/16頭+0.1秒 09/13 4阪神310R 4着/9頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
10	ダンツシタン	松山	実3.6	○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0%と苦戦傾向）
前5走 07/26 2中京28R 1着/12頭勝利 06/13 3阪神37R 1着/16頭勝利 03/14 1中京16R 9着/16頭+2.4秒 03/01 1阪神44R 2着/8頭+0.7秒 01/31 2京都17R 3着/11頭+0.2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 4.3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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% (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。

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

タガノアバンドーネ

騎手川田

3.5倍

AI の勝率17%損益の分かれ目29%

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10頭

◎4

タガノアバンドーネ

川田

3.5倍

勝率 17%

›

○10

ダンツシタン

松山

3.6倍

勝率 17%

›

▲7

リベッチオ

Ｃデムーロ

5.1倍

勝率 16%

›

△6

ヤマニンバロネス

武豊

6.4倍

勝率 16%

›

△8

ルクスフレンジー

酒井

9.9倍

勝率 12%

›

△3

ベルダイナフェロー

角田和

13.8倍

勝率 5%

›

▽2

ロカヒ

坂井

16.6倍

勝率 5%

›

▽9

キングブルー

岩田望

17.7倍

勝率 5%

›

▽5

メイショウソウタ

菱田

29.5倍

勝率 3%

›

▽1

ロフティストーリー

吉村

43.6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。

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