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	エクストラバック	松山	実33.1	▽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）
前5走 07/18 1函館1110R 7着/10頭+1.2秒 06/28 1函館612R 5着/14頭+0.3秒 06/14 1函館211R 8着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神312R 12着/18頭+0.7秒 02/10 2京都48R 6着/13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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 2.1% (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。
2	ヴェナートル	秋山稔	実102.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 07/26 1札幌210R 8着/9頭+1.3秒 07/05 2福島49R 12着/16頭+1.3秒 05/03 1新潟210R 8着/16頭+0.7秒 04/18 3中山79R 4着/12頭+0.2秒 03/29 3中山212R 6着/11頭+0.3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 9.3着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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	メイショウゴールド	岩田望	実15.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/02 3京都310R 10着/12頭+0.8秒 04/18 2阪神79R 4着/14頭+0.6秒 04/04 2阪神36R 1着/16頭勝利 03/21 1阪神912R 6着/15頭+0.5秒 01/04 1京都18R 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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ファムマルキーズ	吉村	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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/06 3東京110R 12着/17頭+0.7秒 05/02 3京都37R 1着/12頭勝利 03/28 2阪神16R 2着/11頭+0.0秒 10/04 3京都19R 5着/8頭+0.5秒 06/08 3阪神25R 1着/11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 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (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。
5	アムールリーベ	荻野琢	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 2着/12頭+0.0秒 05/17 3京都812R 6着/13頭+0.4秒 03/28 1中京512R 9着/16頭+0.6秒 03/14 1阪神79R 10着/15頭+0.7秒 01/10 1京都310R 9着/18頭+1.1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 3.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ワインクーラー	太宰	実59.9	▽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／258日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 10着/18頭+0.8秒 02/07 1小倉512R 1着/17頭勝利 12/13 5中京312R 7着/18頭+0.3秒 11/24 3福島68R 2着/16頭+0.1秒 08/17 3中京812R 11着/18頭+0.7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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 258日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
7	ナルキッソス	酒井	実4.0	○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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/26 2中京29R 1着/14頭勝利 06/07 3東京28R 6着/17頭+0.3秒 05/23 3京都99R 7着/11頭+0.4秒 03/15 1中京210R 11着/12頭+1.4秒 02/15 2京都63R 1着/16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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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 15.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
8	ジョウゲンノツキ	松若	実72.1	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2福島49R 6着/16頭+0.6秒 06/14 3阪神49R 5着/13頭+0.3秒 05/23 3京都912R 10着/14頭+0.8秒 02/28 2中山18R 12着/13頭+2.0秒 02/15 1小倉810R 13着/18頭+1.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
9	リアライズ	角田和	実13.8	△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 05/17 3京都812R 2着/13頭+0.0秒 04/25 3京都112R 9着/11頭+1.0秒 02/28 1阪神312R 3着/18頭+0.2秒 01/24 1京都812R 3着/11頭+0.4秒 01/10 1京都310R 13着/18頭+1.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (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。
10	ホワイトドラゴン	坂井	実15.1	▽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／前走2着／139日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館612R 2着/14頭+0.0秒 06/13 1函館17R 1着/8頭勝利 03/01 2中山27R 8着/12頭+1.7秒 01/31 1東京110R 14着/15頭+1.5秒 09/27 4中山82R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
11	ハルオーブ	☆田山	実77.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.7着と低調）
前5走 07/11 2小倉510R 11着/18頭+0.7秒 06/13 3阪神312R 1着/14頭勝利 05/24 3京都107R 10着/18頭+1.1秒 05/10 2東京66R 6着/10頭+0.4秒 04/18 1福島312R 8着/16頭+0.8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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
12	キントラダンサー	西塚	実87.2	▽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走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神38R 6着/9頭+1.0秒 03/28 2阪神110R 10着/11頭+1.6秒 03/14 1阪神79R 11着/15頭+0.7秒 12/21 5中京612R 17着/18頭+1.4秒 10/26 3京都98R 14着/14頭+0.9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
13	ダンデノン	北村友	実3.9	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3阪神28R 2着/18頭+0.2秒 03/01 1阪神411R 5着/15頭+0.1秒 01/10 1京都35R 1着/18頭勝利 10/18 4東京65R 6着/16頭+0.7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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
14	メイショウカイト	幸	実38.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／147日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神59R 6着/9頭+1.1秒 05/30 3京都118R 10着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 4着/13頭+0.2秒 01/24 1京都812R 2着/11頭+0.1秒 01/04 1京都112R 3着/12頭+0.0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 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
15	コックオーヴァン	丸山	実91.6	×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／76日ぶりの実戦）
前5走 07/18 2福島78R 1着/15頭勝利 06/27 2福島112R 4着/16頭+0.3秒 01/12 1中山58R 11着/11頭+1.1秒 12/13 5中山39R 7着/13頭+0.7秒 11/08 5東京111R 16着/16頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
16	ロンドボス	Ｃデムーロ	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京46R 3着/9頭+0.1秒 06/20 3阪神59R 2着/9頭+0.5秒 05/30 3京都118R 3着/12頭+0.2秒 04/12 2阪神67R 6着/11頭+0.8秒 03/28 1中京512R 6着/16頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
17	タイキヴァンクール	田口	実37.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/03 3京都48R 7着/15頭+0.2秒 04/18 2阪神710R 5着/9頭+0.4秒 03/21 1中京39R 7着/10頭+0.8秒 02/28 1阪神312R 4着/18頭+0.2秒 01/04 1京都112R 8着/12頭+0.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。

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

ダンデノン

騎手北村友

3.9倍

AI の勝率22%損益の分かれ目26%

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17頭

◎13

ダンデノン

北村友

3.9倍

勝率 22%

›

○7

ナルキッソス

酒井

4.0倍

勝率 16%

›

▲16

ロンドボス

Ｃデムーロ

4.1倍

勝率 14%

›

△4

ファムマルキーズ

吉村

9.9倍

勝率 10%

›

△9

リアライズ

角田和

13.8倍

勝率 9%

›

△5

アムールリーベ

荻野琢

14.2倍

勝率 7%

›

▽3

メイショウゴールド

岩田望

15.1倍

勝率 7%

›

▽10

ホワイトドラゴン

坂井

15.1倍

勝率 7%

›

▽1

エクストラバック

松山

33.1倍

対象外勝率 2%

›

▽14

メイショウカイト

幸

38.0倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ハルオーブ

☆田山

77.3倍

対象外勝率 2%

›

▽17

タイキヴァンクール

田口

37.9倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ワインクーラー

太宰

59.9倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ジョウゲンノツキ

松若

72.1倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ヴェナートル

秋山稔

102.3倍

対象外勝率 1%

›

▽12

キントラダンサー

西塚

87.2倍

対象外勝率 1%

›

×15

コックオーヴァン

丸山

91.6倍

対象外勝率 0%

›

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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