京都 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 京都競馬場発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スズノソレイユ	藤懸	実78.3	B▽ A▽勝率1% EV-18% 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／264日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都57R 12着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 11着/11頭+2.6秒 08/10 1札幌68R 9着/9頭+3.0秒 07/26 1札幌19R 11着/13頭+1.2秒 05/31 2東京116R 10着/10頭+2.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 264日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 期待値 -18% ※ 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	テーオーノーベル	菱田	実98.6	B▽ A▽勝率1% EV0% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 7着/15頭+1.7秒 02/28 1阪神37R 10着/16頭+1.7秒 02/21 1阪神17R 8着/16頭+1.4秒 02/07 1小倉58R 6着/12頭+1.0秒 12/14 5中京47R 8着/15頭+0.8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 8.3着 (不振) △ 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 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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	ジーティーシップ	国分恭	実128.8	B× A▽勝率1% EV-29% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 12着/16頭+1.9秒 04/30 笠松8R 1着/10頭勝利 03/15 1阪神86R 8着/11頭+0.9秒 02/21 1小倉96R 9着/16頭+0.9秒 11/24 3福島66R 13着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -30% ※ 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	ダノンクロム	西村淳	実31.3	B× A×勝率2% EV-51% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 8着/11頭+0.5秒 05/02 3京都312R 10着/10頭+3.5秒 04/19 1福島46R 5着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 5着/18頭+0.5秒 01/31 2京都112R 12着/17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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -52% ※ 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	パンサーズ	松若	実4.6	B○ A○勝率11% EV-49% 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／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 1新潟86R 12着/12頭+9.0秒 09/21 4阪神72R 9着/13頭+1.4秒 08/31 4中京46R 3着/14頭+1.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.7% / 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。
6	メイショウハッブル	★河原田	実61.3	B▽ A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 1函館128R 7着/10頭+0.7秒 07/11 1函館912R 4着/8頭+0.3秒 04/18 2阪神712R 12着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 4着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神912R 13着/15頭+1.2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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
7	ブロンテス	幸	実5.3	B▲ A▲勝率11% EV-47% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 3着/16頭+0.3秒 05/03 3京都46R 6着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神65R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1阪神96R 10着/16頭+1.8秒 10/18 3京都68R 2着/7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戦の調子平均 4.3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) △ ローテーション 133日休養明け × 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 12.7% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -48% ※ 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	リーグナイト	☆田山	実19.3	B▽ A▽勝率5% EV-15% 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25%と適性高）
前5走 07/15 門別7R 3着/9頭+0.1秒 01/18 1京都74R 8着/10頭+0.4秒 01/04 1京都11R 1着/16頭勝利 10/18 3京都61R 5着/9頭+0.6秒 10/04 3京都13R 2着/16頭+0.7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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10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 4.0% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 -15% ※ 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	マテンロウミラクル	富田	実27.3	B▽ A▽勝率6% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/20 3阪神58R 7着/16頭+2.5秒 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
10	サンライズタイソン	荻野琢	実249.1	B▽ A▽勝率2% EV+55% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 10着/16頭+1.5秒 11/08 3福島18R 7着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神97R 9着/16頭+1.1秒 07/06 2小倉412R 15着/16頭+3.2秒 01/25 1小倉112R 13着/16頭+1.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 +56% ※ 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	フレイムスター	吉村	実9.0	B△ A△勝率11% EV+8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/19 2小倉812R 8着/9頭+2.5秒 06/06 3阪神19R 5着/9頭+0.7秒 05/23 2東京96R 5着/14頭+1.1秒 03/28 2阪神111R 5着/7頭+0.8秒 03/15 2中山611R 16着/16頭+3.0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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 +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。
12	クリコファルコン	▲森田	実188.4	B▽ A▽勝率1% EV-20% 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／前走勝利の勢い）
前5走 06/27 2小倉12R 6着/14頭+0.6秒 05/23 1新潟73R 7着/15頭+1.7秒 05/02 3京都31R 3着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 3着/16頭+0.4秒 03/21 1阪神92R 2着/13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 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 -20% ※ 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	セヴェンヌ	浜中	実33.7	B▽ A▽勝率6% EV+42% 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／121日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 1着/11頭勝利 04/12 2阪神61R 4着/16頭+0.6秒 03/29 1中京61R 2着/16頭+0.2秒 02/28 1阪神31R 5着/16頭+0.6秒 02/01 2京都24R 4着/16頭+0.4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) △ ローテーション 121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 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
14	ペプチドレオン	坂井	実2.3	B◎ A◎勝率27% EV-23% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.2% / 期待値 -24% ※ 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	ゴディアンフィンチ	斎藤	実17.1	B△ A△勝率7% EV-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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 5着/14頭+1.1秒 05/03 2東京46R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都13R 1着/13頭勝利 01/18 1京都73R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神73R 4着/16頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -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。
16	オーライカモン推奨	亀田	実19.0	B△ A△勝率10% EV+82% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+85%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/19 2阪神87R 4着/8頭+0.3秒 01/24 1京都89R 12着/13頭+2.2秒 01/04 1中山110R 6着/8頭+0.3秒 12/06 5中京19R 6着/8頭+0.5秒 10/26 4新潟45R 1着/18頭勝利
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.8% / 期待値 +82% ※ 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AB

オーライカモン

騎手亀田

19.0倍

AI の勝率10%損益の分かれ目5%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.0倍）を上回り、期待値 +86% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全16頭

◎A:◎14

ペプチドレオン

坂井

2.3倍

勝率 30%

›

○A:○5

パンサーズ

松若

4.6倍

勝率 13%

›

▲A:▲7

ブロンテス

幸

5.3倍

勝率 13%

›

△A:△11

フレイムスター

吉村

9.0倍

勝率 13%

›

△A:△16

オーライカモン

亀田

19.0倍

勝率 10%

›

△A:△15

ゴディアンフィンチ

斎藤

17.1倍

勝率 6%

›

▽A:▽8

リーグナイト

☆田山

19.3倍

勝率 4%

›

▽A:▽9

マテンロウミラクル

富田

27.3倍

勝率 4%

›

×A:×4

ダノンクロム

西村淳

31.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽13

セヴェンヌ

浜中

33.7倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽6

メイショウハッブル

★河原田

61.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

スズノソレイユ

藤懸

78.3倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

テーオーノーベル

菱田

98.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽10

サンライズタイソン

荻野琢

249.1倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

ジーティーシップ

国分恭

128.8倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽12

クリコファルコン

▲森田

188.4倍

対象外勝率 0%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 16 オーライカモン実19.0倍期待値 +86% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 オーライカモン実19.0倍期待値 +86% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 京都競馬場発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スズノソレイユ	藤懸	実78.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調／264日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都57R 12着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 11着/11頭+2.6秒 08/10 1札幌68R 9着/9頭+3.0秒 07/26 1札幌19R 11着/13頭+1.2秒 05/31 2東京116R 10着/10頭+2.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 264日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	テーオーノーベル	菱田	実98.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 7着/15頭+1.7秒 02/28 1阪神37R 10着/16頭+1.7秒 02/21 1阪神17R 8着/16頭+1.4秒 02/07 1小倉58R 6着/12頭+1.0秒 12/14 5中京47R 8着/15頭+0.8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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ジーティーシップ	国分恭	実128.8	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 12着/16頭+1.9秒 04/30 笠松8R 1着/10頭勝利 03/15 1阪神86R 8着/11頭+0.9秒 02/21 1小倉96R 9着/16頭+0.9秒 11/24 3福島66R 13着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ダノンクロム	西村淳	実31.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 8着/11頭+0.5秒 05/02 3京都312R 10着/10頭+3.5秒 04/19 1福島46R 5着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 5着/18頭+0.5秒 01/31 2京都112R 12着/17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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 1.8% (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。
5	パンサーズ	松若	実4.6	○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／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 1新潟86R 12着/12頭+9.0秒 09/21 4阪神72R 9着/13頭+1.4秒 08/31 4中京46R 3着/14頭+1.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
6	メイショウハッブル	★河原田	実61.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/19 1函館128R 7着/10頭+0.7秒 07/11 1函館912R 4着/8頭+0.3秒 04/18 2阪神712R 12着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 4着/16頭+0.8秒 03/21 1阪神912R 13着/15頭+1.2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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) × 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: 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。
7	ブロンテス	幸	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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 3着/16頭+0.3秒 05/03 3京都46R 6着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神65R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1阪神96R 10着/16頭+1.8秒 10/18 3京都68R 2着/7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戦の調子平均 4.3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) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (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。
8	リーグナイト	☆田山	実19.3	▽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25%と適性高）
前5走 07/15 門別7R 3着/9頭+0.1秒 01/18 1京都74R 8着/10頭+0.4秒 01/04 1京都11R 1着/16頭勝利 10/18 3京都61R 5着/9頭+0.6秒 10/04 3京都13R 2着/16頭+0.7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 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	マテンロウミラクル	富田	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/20 3阪神58R 7着/16頭+2.5秒 05/24 1新潟812R 4着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟312R 11着/12頭+3.4秒 02/01 1東京26R 6着/15頭+1.3秒 12/20 5中京57R 9着/15頭+0.9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 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
10	サンライズタイソン	荻野琢	実249.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京412R 10着/16頭+1.5秒 11/08 3福島18R 7着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神97R 9着/16頭+1.1秒 07/06 2小倉412R 15着/16頭+3.2秒 01/25 1小倉112R 13着/16頭+1.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
11	フレイムスター	吉村	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/19 2小倉812R 8着/9頭+2.5秒 06/06 3阪神19R 5着/9頭+0.7秒 05/23 2東京96R 5着/14頭+1.1秒 03/28 2阪神111R 5着/7頭+0.8秒 03/15 2中山611R 16着/16頭+3.0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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
12	クリコファルコン	▲森田	実188.4	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 06/27 2小倉12R 6着/14頭+0.6秒 05/23 1新潟73R 7着/15頭+1.7秒 05/02 3京都31R 3着/16頭+0.7秒 04/12 2阪神63R 3着/16頭+0.4秒 03/21 1阪神92R 2着/13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 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
13	セヴェンヌ	浜中	実33.7	▽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／121日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田10R 1着/11頭勝利 04/12 2阪神61R 4着/16頭+0.6秒 03/29 1中京61R 2着/16頭+0.2秒 02/28 1阪神31R 5着/16頭+0.6秒 02/01 2京都24R 4着/16頭+0.4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) △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.1% (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。
14	ペプチドレオン	坂井	実2.3	◎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／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/26 2中京25R 1着/16頭勝利 04/25 3京都12R 3着/16頭+0.6秒 04/11 2阪神52R 3着/16頭+0.8秒 01/25 1京都94R 3着/10頭+0.3秒 01/11 1京都43R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
15	ゴディアンフィンチ	斎藤	実17.1	△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／125日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 5着/14頭+1.1秒 05/03 2東京46R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都13R 1着/13頭勝利 01/18 1京都73R 3着/16頭+0.2秒 12/27 5阪神73R 4着/16頭+0.5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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	オーライカモン推奨	亀田	実19.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+82%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/19 2阪神87R 4着/8頭+0.3秒 01/24 1京都89R 12着/13頭+2.2秒 01/04 1中山110R 6着/8頭+0.3秒 12/06 5中京19R 6着/8頭+0.5秒 10/26 4新潟45R 1着/18頭勝利
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。

買うAI の推奨AB

オーライカモン

騎手亀田

19.0倍

AI の勝率10%損益の分かれ目5%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.0倍）を上回り、期待値 +82% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥400（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全16頭

◎14

ペプチドレオン

坂井

2.3倍

勝率 27%

›

○5

パンサーズ

松若

4.6倍

勝率 11%

›

▲7

ブロンテス

幸

5.3倍

勝率 11%

›

△11

フレイムスター

吉村

9.0倍

勝率 11%

›

△16

オーライカモン

亀田

19.0倍

勝率 10%

›

△15

ゴディアンフィンチ

斎藤

17.1倍

勝率 7%

›

▽9

マテンロウミラクル

富田

27.3倍

勝率 6%

›

▽13

セヴェンヌ

浜中

33.7倍

対象外勝率 6%

›

▽8

リーグナイト

☆田山

19.3倍

勝率 5%

›

×4

ダノンクロム

西村淳

31.3倍

対象外勝率 2%

›

▽10

サンライズタイソン

荻野琢

249.1倍

対象外勝率 2%

›

▽6

メイショウハッブル

★河原田

61.3倍

対象外勝率 1%

›

▽1

スズノソレイユ

藤懸

78.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

テーオーノーベル

菱田

98.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

クリコファルコン

▲森田

188.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ジーティーシップ

国分恭

128.8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。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

単勝 16 オーライカモン実19.0倍期待値 +87% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 オーライカモン実19.0倍期待値 +87% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項