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。

モデル

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒデノレインボー	藤懸	実145.9	B▽ A▽勝率1% EV+49% 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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神110R 11着/12頭+2.0秒 05/17 3京都88R 7着/8頭+1.0秒 05/03 3京都49R 6着/9頭+1.3秒 02/21 1阪神112R 9着/13頭+0.9秒 02/01 2京都29R 9着/11頭+1.0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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
2	フクキタテーラー	小沢	実78.1	B▽ A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神110R 9着/12頭+1.8秒 05/17 3京都88R 6着/8頭+0.8秒 04/19 2阪神812R 4着/10頭+1.4秒 12/07 5中京29R 8着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 14着/14頭+2.3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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -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。
3	レイザリオ	斎藤	実58.0	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（直近3走で勝率33%と好調／76日ぶりの実戦）
前5走 07/19 1函館1210R 11着/14頭+3.5秒 06/14 1函館210R 10着/12頭+2.6秒 04/12 1福島212R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉812R 7着/13頭+1.4秒 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
4	ジーニアスバローズ	松若	実49.5	B▽ A▽勝率3% 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10.7着と低調）
前5走 06/21 3阪神612R 4着/13頭+0.8秒 01/10 1京都310R 18着/18頭+1.8秒 12/07 5阪神29R 11着/13頭+1.7秒 11/29 4京都79R 9着/13頭+0.5秒 11/01 3京都108R 6着/15頭+1.0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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
5	ワンダーカモン	Ｍデムーロ	実64.2	B▽ A▽勝率1% EV-16% 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8.7着と低調）
前5走 07/18 2小倉710R 3着/12頭+0.6秒 05/30 3京都1112R 8着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神312R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神1012R 8着/12頭+1.4秒 01/25 1小倉210R 8着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) 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 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -16% ※ 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	リヒトミューレ	西村淳	実16.1	B△ A△勝率6% EV0% 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5走 07/25 2中京110R 1着/12頭勝利 07/05 2小倉412R 4着/16頭+0.5秒 06/13 3阪神37R 6着/16頭+1.1秒 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4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) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
7	タンテドヴィーヴル	幸	実7.3	B△ A▲勝率10% EV-26% 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）
前5走 07/19 2小倉89R 2着/8頭+0.3秒 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 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。
8	サルタール	小崎	実169.7	B▽ A▽勝率1% EV+73% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7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 03/31 船橋9R 1着/12頭勝利 03/15 1中京27R 13着/15頭+2.1秒 02/22 1阪神28R 6着/15頭+1.3秒 01/18 1京都77R 9着/11頭+1.2秒 11/02 3京都116R 9着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7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 186日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 +74% ※ 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	オオツカ	坂井	実3.4	B○ A○勝率25% EV-13% 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 07/12 2小倉67R 1着/15頭勝利 05/17 3京都86R 7着/16頭+1.4秒 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3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) × 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 16.7% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.4% / 期待値 -14% ※ 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	ショーダンサー	国分優	実18.6	B▽ A▽勝率6% EV+15% 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）
前5走 04/26 3京都212R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 3着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神68R 4着/9頭+0.9秒 01/18 1京都710R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神88R 2着/13頭+0.1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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
11	ジョータルマエ	鮫島良	実11.9	B▲ A△勝率8% EV-9% 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 2中京28R 8着/12頭+1.5秒 05/31 3京都129R 3着/10頭+0.7秒 05/17 3京都88R 3着/8頭+0.2秒 05/03 3京都49R 3着/9頭+0.3秒 03/28 2阪神112R 4着/14頭+0.3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 4.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -10% ※ 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	キングオブフジ	中井	実105.9	B▽ A▽勝率1% EV+25% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京28R 5着/12頭+0.9秒 05/09 3京都512R 6着/13頭+0.7秒 04/26 3京都212R 7着/14頭+1.3秒 01/04 1京都19R 7着/13頭+1.2秒 12/13 5中京310R 10着/16頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 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 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 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	メイショウコシュウ	浜中	実8.2	B△ A△勝率9% EV-27% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌38R 4着/11頭+1.8秒 06/06 3阪神16R 1着/16頭勝利 05/23 3京都92R 3着/14頭+0.8秒 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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 28日の間隔 (理想的) × 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 7.7% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -27% ※ 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	システマソラー	川田	実2.4	B◎ A◎勝率25% EV-38% 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3着）
前5走 07/05 2小倉412R 1着/16頭勝利 06/13 3阪神37R 2着/16頭+0.1秒 05/17 3京都86R 2着/16頭+0.2秒 04/12 3中山66R 2着/11頭+0.1秒 03/14 2中山56R 5着/16頭+0.8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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.7% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.4% / 期待値 -39% ※ 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

システマソラー

騎手川田

2.4倍

AI の勝率37%損益の分かれ目42%

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

◎A:◎14

システマソラー

川田

2.4倍

勝率 37%

›

○A:○9

オオツカ

坂井

3.4倍

勝率 17%

›

▲A:△11

ジョータルマエ

鮫島良

11.9倍

勝率 10%

›

△A:▲7

タンテドヴィーヴル

幸

7.3倍

勝率 8%

›

△A:△13

メイショウコシュウ

浜中

8.2倍

勝率 8%

›

△A:△6

リヒトミューレ

西村淳

16.1倍

勝率 6%

›

▽A:▽10

ショーダンサー

国分優

18.6倍

勝率 6%

›

▽A:▽4

ジーニアスバローズ

松若

49.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

レイザリオ

斎藤

58.0倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽5

ワンダーカモン

Ｍデムーロ

64.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

フクキタテーラー

小沢

78.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

キングオブフジ

中井

105.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽8

サルタール

小崎

169.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

ヒデノレインボー

藤懸

145.9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

両モデルとも見送り

12R 京都競馬場発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒデノレインボー	藤懸	実145.9	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神110R 11着/12頭+2.0秒 05/17 3京都88R 7着/8頭+1.0秒 05/03 3京都49R 6着/9頭+1.3秒 02/21 1阪神112R 9着/13頭+0.9秒 02/01 2京都29R 9着/11頭+1.0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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	フクキタテーラー	小沢	実78.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神110R 9着/12頭+1.8秒 05/17 3京都88R 6着/8頭+0.8秒 04/19 2阪神812R 4着/10頭+1.4秒 12/07 5中京29R 8着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 14着/14頭+2.3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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
3	レイザリオ	斎藤	実58.0	▽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 07/19 1函館1210R 11着/14頭+3.5秒 06/14 1函館210R 10着/12頭+2.6秒 04/12 1福島212R 1着/15頭勝利 02/15 1小倉812R 7着/13頭+1.4秒 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	ジーニアスバローズ	松若	実49.5	▽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 06/21 3阪神612R 4着/13頭+0.8秒 01/10 1京都310R 18着/18頭+1.8秒 12/07 5阪神29R 11着/13頭+1.7秒 11/29 4京都79R 9着/13頭+0.5秒 11/01 3京都108R 6着/15頭+1.0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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 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 3.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	ワンダーカモン	Ｍデムーロ	実64.2	▽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8.7着と低調）
前5走 07/18 2小倉710R 3着/12頭+0.6秒 05/30 3京都1112R 8着/16頭+0.4秒 04/04 2阪神312R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神1012R 8着/12頭+1.4秒 01/25 1小倉210R 8着/16頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (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。
6	リヒトミューレ	西村淳	実16.1	△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5走 07/25 2中京110R 1着/12頭勝利 07/05 2小倉412R 4着/16頭+0.5秒 06/13 3阪神37R 6着/16頭+1.1秒 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4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) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
7	タンテドヴィーヴル	幸	実7.3	▲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 07/19 2小倉89R 2着/8頭+0.3秒 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
8	サルタール	小崎	実169.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7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 03/31 船橋9R 1着/12頭勝利 03/15 1中京27R 13着/15頭+2.1秒 02/22 1阪神28R 6着/15頭+1.3秒 01/18 1京都77R 9着/11頭+1.2秒 11/02 3京都116R 9着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7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 186日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
9	オオツカ	坂井	実3.4	○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）
前5走 07/12 2小倉67R 1着/15頭勝利 05/17 3京都86R 7着/16頭+1.4秒 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
10	ショーダンサー	国分優	実18.6	▽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）
前5走 04/26 3京都212R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 3着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神68R 4着/9頭+0.9秒 01/18 1京都710R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神88R 2着/13頭+0.1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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ジョータルマエ	鮫島良	実11.9	△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 2中京28R 8着/12頭+1.5秒 05/31 3京都129R 3着/10頭+0.7秒 05/17 3京都88R 3着/8頭+0.2秒 05/03 3京都49R 3着/9頭+0.3秒 03/28 2阪神112R 4着/14頭+0.3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 4.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
12	キングオブフジ	中井	実105.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/26 2中京28R 5着/12頭+0.9秒 05/09 3京都512R 6着/13頭+0.7秒 04/26 3京都212R 7着/14頭+1.3秒 01/04 1京都19R 7着/13頭+1.2秒 12/13 5中京310R 10着/16頭+0.8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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（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: 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。
13	メイショウコシュウ	浜中	実8.2	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/01 1札幌38R 4着/11頭+1.8秒 06/06 3阪神16R 1着/16頭勝利 05/23 3京都92R 3着/14頭+0.8秒 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
14	システマソラー	川田	実2.4	◎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3着）
前5走 07/05 2小倉412R 1着/16頭勝利 06/13 3阪神37R 2着/16頭+0.1秒 05/17 3京都86R 2着/16頭+0.2秒 04/12 3中山66R 2着/11頭+0.1秒 03/14 2中山56R 5着/16頭+0.8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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 25.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

システマソラー

騎手川田

2.4倍

AI の勝率25%損益の分かれ目42%

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

◎14

システマソラー

川田

2.4倍

勝率 25%

›

○9

オオツカ

坂井

3.4倍

勝率 25%

›

▲7

タンテドヴィーヴル

幸

7.3倍

勝率 10%

›

△13

メイショウコシュウ

浜中

8.2倍

勝率 9%

›

△11

ジョータルマエ

鮫島良

11.9倍

勝率 8%

›

△6

リヒトミューレ

西村淳

16.1倍

勝率 6%

›

▽10

ショーダンサー

国分優

18.6倍

勝率 6%

›

▽4

ジーニアスバローズ

松若

49.5倍

対象外勝率 3%

›

▽3

レイザリオ

斎藤

58.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ワンダーカモン

Ｍデムーロ

64.2倍

対象外勝率 1%

›

▽2

フクキタテーラー

小沢

78.1倍

対象外勝率 1%

›

▽12

キングオブフジ

中井

105.9倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ヒデノレインボー

藤懸

145.9倍

対象外勝率 1%

›

▽8

サルタール

小崎

169.7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。

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

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