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 15:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バッデレイト	岩田望	実7.0	▲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60%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 06/06 3阪神111R 3着/11頭+0.3秒 05/17 1新潟611R 7着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神610R 3着/15頭+0.1秒 01/04 1京都110R 6着/9頭+0.5秒 10/05 3京都29R 5着/9頭+0.5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 60% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	レクスノヴァス	池添	実12.2	△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33%と好調／69日ぶりの実戦）
前5走 07/26 1札幌211R 7着/13頭+0.4秒 05/10 3京都69R 1着/13頭勝利 02/01 2京都210R 2着/8頭+0.3秒 10/26 3京都911R 9着/18頭+0.8秒 08/17 1札幌812R 1着/14頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
3	ディマイザキッド	松山	実11.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/13 3東京311R 13着/13頭+1.3秒 03/15 1中京211R 7着/14頭+0.3秒 01/25 1中山911R 6着/16頭+0.6秒 11/09 5東京211R 3着/18頭+0.1秒 10/05 4東京211R 4着/11頭+0.4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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
4	ダンツエラン	高倉	実235.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/27 1函館511R 10着/14頭+0.5秒 04/11 1福島111R 15着/15頭+3.5秒 02/15 1小倉811R 18着/18頭+2.0秒 11/02 3京都1111R 11着/15頭+0.7秒 10/13 3京都511R 7着/18頭+0.3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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) +37%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
5	ショウナンラプンタ	武豊	実3.2	◎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0%と苦戦傾向）
前5走 10/05 3京都211R 5着/18頭+0.3秒 06/15 3阪神411R 4着/17頭+0.7秒 05/04 2京都411R 3着/15頭+0.5秒 03/23 1阪神811R 4着/11頭+1.1秒 01/19 1中京711R 2着/16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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
6	アスクカムオンモア	吉村	実24.8	▽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）
前5走 09/13 4阪神311R 7着/15頭+0.3秒 08/31 3新潟411R 12着/16頭+0.9秒 05/04 2東京49R 1着/13頭勝利 04/12 2阪神510R 2着/16頭+0.2秒 02/23 1東京810R 3着/12頭+0.1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 8.7着 (不振) ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (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。
7	グランヴィノス	坂井	実5.4	○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／343日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神111R 4着/14頭+0.4秒 09/13 4阪神311R 2着/15頭+0.1秒 07/26 3中京17R 1着/10頭勝利 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 12/02 5阪神112R 1着/10頭勝利
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) △ ローテーション 343日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ホールネス	西塚	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 07/26 1札幌211R 2着/13頭+0.2秒 06/21 3東京611R 6着/16頭+0.9秒 05/16 1新潟511R 8着/15頭+0.5秒 03/28 3中山111R 9着/15頭+1.5秒 01/19 1中京711R 14着/16頭+3.0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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
9	コスモブッドレア	丸山	実193.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 02/08 1小倉611R 11着/12頭+1.9秒 12/21 5中山611R 14着/16頭+1.9秒 11/15 4京都310R 14着/16頭+1.7秒 04/13 1福島211R 13着/15頭+1.1秒 02/23 1小倉1011R 9着/13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 10.7着 (不振) △ 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 0.6% (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。
10	ピースワンデュック	田山	実8.0	△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8.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館611R 3着/15頭+0.1秒 04/12 1福島211R 14着/15頭+2.0秒 01/31 1東京111R 5着/10頭+0.7秒 01/04 1中山111R 5着/14頭+0.3秒 12/13 5中京311R 6着/18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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ゴートゥファースト	Ｃデムーロ	実30.8	▽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10.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1111R 16着/16頭+4.8秒 02/14 2京都511R 6着/14頭+0.5秒 12/13 5阪神311R 6着/13頭+0.3秒 09/07 パリロンシャン0R 11着/12頭 08/17 ドーヴィル0R 5着/10頭
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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	アマイ	江田照	実44.6	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2福島711R 11着/16頭+1.2秒 06/27 2福島111R 6着/9頭+1.5秒 04/05 3中山411R 7着/16頭+0.4秒 03/22 2中山810R 9着/9頭+0.9秒 01/24 1中山811R 5着/18頭+0.1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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
13	ジャスティンビスタ	北村友	実8.0	▽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33%と好調／167日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1211R 18着/18頭+1.9秒 12/27 5中山711R 8着/16頭+0.7秒 11/29 4京都711R 1着/11頭勝利 10/13 3京都55R 1着/11頭勝利 ―
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 167日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
14	シルトホルン	幸	実41.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/12 1函館1011R 3着/14頭+0.9秒 05/09 2東京511R 7着/17頭+0.4秒 04/12 1福島211R 3着/15頭+0.4秒 02/22 1小倉1011R 5着/16頭+0.6秒 02/08 1小倉611R 2着/12頭+0.3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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。

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

ショウナンラプンタ

騎手武豊

3.2倍

AI の勝率22%損益の分かれ目31%

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

◎5

ショウナンラプンタ

武豊

3.2倍

勝率 22%

›

○7

グランヴィノス

坂井

5.4倍

勝率 16%

›

▲1

バッデレイト

岩田望

7.0倍

勝率 10%

›

△10

ピースワンデュック

田山

8.0倍

勝率 9%

›

△2

レクスノヴァス

池添

12.2倍

勝率 8%

›

△8

ホールネス

西塚

14.4倍

勝率 8%

›

▽13

ジャスティンビスタ

北村友

8.0倍

勝率 7%

›

▽3

ディマイザキッド

松山

11.6倍

勝率 7%

›

▽6

アスクカムオンモア

吉村

24.8倍

勝率 6%

›

▽11

ゴートゥファースト

Ｃデムーロ

30.8倍

対象外勝率 4%

›

▽14

シルトホルン

幸

41.1倍

対象外勝率 1%

›

▽12

アマイ

江田照

44.6倍

対象外勝率 1%

›

▽9

コスモブッドレア

丸山

193.1倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ダンツエラン

高倉

235.7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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