京都 3R 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。

モデル

3R 京都競馬場発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターフュージョン	鮫島駿	実2.6	B◎ A◎勝率25% EV-34% 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2着）
前5走 05/02 3京都31R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 2着/16頭+0.0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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.0% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.1% / 期待値 -35% ※ 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	ワイズギャング	古川吉	実8.4	B△ A△勝率9% EV-22% 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25%と適性高／前走2着）
前5走 07/25 2中京19R 7着/16頭+1.5秒 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -22% ※ 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	メイショウホダワラ	吉田隼	実111.3	B× A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 03/22 1中京412R 16着/16頭+3.2秒 02/28 1小倉113R 10着/14頭+1.3秒 07/06 1函館87R 10着/12頭+1.2秒 06/21 1函館32R 1着/12頭勝利 06/01 2京都121R 3着/15頭+0.6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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -34% ※ 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	トゥインクルピカ	☆田山	実35.9	B× A▽勝率2% EV-42% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 11着/13頭+4.2秒 03/14 1中京11R 3着/10頭+1.0秒 12/21 5阪神63R 17着/18頭+1.9秒 10/25 4東京85R 8着/9頭+1.2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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -43% ※ 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	インピッシュ	藤懸	実88.2	B× A▽勝率1% EV-44% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神67R 9着/16頭+1.5秒 05/24 3京都1012R 4着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 5着/16頭+0.9秒 03/14 1中京18R 14着/16頭+1.9秒 02/21 1小倉97R 16着/16頭+2.3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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -45% ※ 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	チリーゴールド	菱田	実112.4	B× A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/26 2中京29R 7着/14頭+0.5秒 06/13 3阪神38R 14着/15頭+1.2秒 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -26% ※ 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	イーブンベター	国分恭	実20.1	B△ A▽勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/25 2中京19R 6着/16頭+0.9秒 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 +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	テーオーアンジェラ	△柴田裕	実361.5	×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 07/25 2中京19R 13着/16頭+2.3秒 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0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) × 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。
9	オンザマーチ	小沢	実62.1	B▽ A▽勝率1% EV-22% 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 02/21 1小倉99R 6着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉19R 9着/12頭+1.2秒 11/30 4京都83R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 期待値 -22% ※ 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	リンゲルブルーメ	河原田菜々	実23.0	B▽ A△勝率7% EV+50% 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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/25 2中京19R 2着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +50% ※ 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	ヒルノプーリア	秋山稔	実3.8	B○ A○勝率23% EV-10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 期待値 -11% ※ 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	ショウナンラウール	◇永島	実51.8	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/27 2小倉17R 7着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 6着/16頭+0.9秒 03/28 1中京57R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都212R 7着/15頭+0.6秒 12/21 5中京66R 3着/16頭+0.2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 11走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -25% ※ 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	キンダープンシュ	Ｍデムーロ	実11.2	B△ A△勝率9% EV+3% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京310R 6着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神46R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都26R 14着/16頭+2.3秒 12/14 5阪神46R 5着/7頭+1.6秒 10/18 3京都68R 5着/7頭+1.5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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 期待値 +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。
14	ダンシングドール	松若	実5.3	B▲ A▲勝率12% EV-34% 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／前走3着）
前5走 07/25 2中京19R 3着/16頭+0.5秒 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -34% ※ 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	ヴァカンツァ	角田和	実35.3	B▽ A▽勝率4% EV+35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（70日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京19R 5着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 +36% ※ 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	ルルフィーユ	▲森田	実222.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/25 2中京110R 6着/12頭+0.9秒 07/05 2小倉41R 10着/12頭+5.1秒 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。

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

スターフュージョン

騎手鮫島駿

2.6倍

AI の勝率26%損益の分かれ目38%

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16頭

◎A:◎1

スターフュージョン

鮫島駿

2.6倍

勝率 26%

›

○A:○11

ヒルノプーリア

秋山稔

3.8倍

勝率 20%

›

▲A:▲14

ダンシングドール

松若

5.3倍

勝率 19%

›

△A:△2

ワイズギャング

古川吉

8.4倍

勝率 11%

›

△A:△13

キンダープンシュ

Ｍデムーロ

11.2倍

勝率 9%

›

△A:▽7

イーブンベター

国分恭

20.1倍

勝率 4%

›

▽A:△10

リンゲルブルーメ

河原田菜々

23.0倍

勝率 3%

›

▽A:▽15

ヴァカンツァ

角田和

35.3倍

対象外勝率 3%

›

×A:▽4

トゥインクルピカ

☆田山

35.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

ショウナンラウール

◇永島

51.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

オンザマーチ

小沢

62.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽5

インピッシュ

藤懸

88.2倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

メイショウホダワラ

吉田隼

111.3倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽6

チリーゴールド

菱田

112.4倍

対象外勝率 0%

›

▽16

ルルフィーユ

▲森田

222.7倍

対象外勝率 0%

›

×8

テーオーアンジェラ

△柴田裕

361.5倍

対象外—

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

3R 京都競馬場発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターフュージョン	鮫島駿	実2.6	◎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2着）
前5走 05/02 3京都31R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 2着/16頭+0.0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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
2	ワイズギャング	古川吉	実8.4	△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25%と適性高／前走2着）
前5走 07/25 2中京19R 7着/16頭+1.5秒 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
3	メイショウホダワラ	吉田隼	実111.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 03/22 1中京412R 16着/16頭+3.2秒 02/28 1小倉113R 10着/14頭+1.3秒 07/06 1函館87R 10着/12頭+1.2秒 06/21 1函館32R 1着/12頭勝利 06/01 2京都121R 3着/15頭+0.6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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.4% (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。
4	トゥインクルピカ	☆田山	実35.9	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京52R 11着/13頭+4.2秒 03/14 1中京11R 3着/10頭+1.0秒 12/21 5阪神63R 17着/18頭+1.9秒 10/25 4東京85R 8着/9頭+1.2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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 189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 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	インピッシュ	藤懸	実88.2	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 06/21 3阪神67R 9着/16頭+1.5秒 05/24 3京都1012R 4着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 5着/16頭+0.9秒 03/14 1中京18R 14着/16頭+1.9秒 02/21 1小倉97R 16着/16頭+2.3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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	チリーゴールド	菱田	実112.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 07/26 2中京29R 7着/14頭+0.5秒 06/13 3阪神38R 14着/15頭+1.2秒 05/30 3京都117R 13着/15頭+1.4秒 03/28 1中京57R 6着/15頭+0.5秒 02/15 佐賀10R 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 1.4% (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。
7	イーブンベター	国分恭	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/25 2中京19R 6着/16頭+0.9秒 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	テーオーアンジェラ	△柴田裕	実361.5	×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 07/25 2中京19R 13着/16頭+2.3秒 05/02 3京都37R 12着/12頭+1.5秒 04/15 笠松9R 1着/9頭勝利 01/25 1小倉21R 10着/16頭+2.3秒 01/04 1京都11R 7着/16頭+1.0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) × 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。
9	オンザマーチ	小沢	実62.1	▽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 02/21 1小倉99R 6着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉19R 9着/12頭+1.2秒 11/30 4京都83R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	リンゲルブルーメ	河原田菜々	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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/25 2中京19R 2着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 14着/16頭+2.8秒 02/14 2京都57R 13着/15頭+3.4秒 01/24 1京都84R 3着/16頭+0.3秒 11/16 3福島43R 10着/15頭+1.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
11	ヒルノプーリア	秋山稔	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ショウナンラウール	◇永島	実51.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/27 2小倉17R 7着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 6着/16頭+0.9秒 03/28 1中京57R 10着/15頭+0.7秒 01/05 1京都212R 7着/15頭+0.6秒 12/21 5中京66R 3着/16頭+0.2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 11走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
13	キンダープンシュ	Ｍデムーロ	実11.2	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京310R 6着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神46R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都26R 14着/16頭+2.3秒 12/14 5阪神46R 5着/7頭+1.6秒 10/18 3京都68R 5着/7頭+1.5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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
14	ダンシングドール	松若	実5.3	▲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／前走3着）
前5走 07/25 2中京19R 3着/16頭+0.5秒 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 12.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
15	ヴァカンツァ	角田和	実35.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（70日ぶりの実戦）
前5走 07/25 2中京19R 5着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 8着/16頭+1.4秒 02/14 1小倉77R 9着/16頭+1.6秒 01/24 1京都84R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4阪神26R 12着/15頭+2.2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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 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 3.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
16	ルルフィーユ	▲森田	実222.7	×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 07/25 2中京110R 6着/12頭+0.9秒 07/05 2小倉41R 10着/12頭+5.1秒 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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。

見送りAI の 1 位の馬

スターフュージョン

騎手鮫島駿

2.6倍

AI の勝率25%損益の分かれ目38%

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16頭

◎1

スターフュージョン

鮫島駿

2.6倍

勝率 25%

›

○11

ヒルノプーリア

秋山稔

3.8倍

勝率 23%

›

▲14

ダンシングドール

松若

5.3倍

勝率 12%

›

△2

ワイズギャング

古川吉

8.4倍

勝率 9%

›

△13

キンダープンシュ

Ｍデムーロ

11.2倍

勝率 9%

›

△10

リンゲルブルーメ

河原田菜々

23.0倍

勝率 7%

›

▽7

イーブンベター

国分恭

20.1倍

勝率 5%

›

▽15

ヴァカンツァ

角田和

35.3倍

対象外勝率 4%

›

▽4

トゥインクルピカ

☆田山

35.9倍

対象外勝率 2%

›

▽12

ショウナンラウール

◇永島

51.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

メイショウホダワラ

吉田隼

111.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

チリーゴールド

菱田

112.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

オンザマーチ

小沢

62.1倍

対象外勝率 1%

›

▽5

インピッシュ

藤懸

88.2倍

対象外勝率 1%

›

×16

ルルフィーユ

▲森田

222.7倍

対象外—

›

×8

テーオーアンジェラ

△柴田裕

361.5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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