京都 7R 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

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	ブラックドレス	◇永島	実57.5	B▽ A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 2着/9頭+0.4秒 07/05 2小倉412R 11着/16頭+2.7秒 06/07 3阪神27R 8着/16頭+1.0秒 04/19 2阪神88R 7着/11頭+2.0秒 03/22 1中京46R 17着/17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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -17% ※ 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	シャフメラン	☆田山	実65.8	B▽ A▽勝率1% EV-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／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 7着/9頭+1.0秒 03/08 1阪神65R 12着/16頭+1.3秒 01/24 1京都81R 1着/12頭勝利 01/05 1京都21R 4着/14頭+0.4秒 12/07 5阪神26R 3着/9頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 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。
3	リアンクトワ	△柴田裕	実69.8	B▽ A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/09 1新潟38R 5着/15頭+1.1秒 02/15 1小倉88R 11着/15頭+3.2秒 11/15 3福島36R 10着/16頭+2.0秒 08/23 2札幌18R 6着/9頭+1.6秒 07/12 1函館98R 5着/11頭+1.5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 5.0着 ○ 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 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。
4	エイコーンドリーム	鮫島良	実8.7	B△ A△勝率9% EV-25% 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 07/11 2小倉58R 5着/11頭+0.7秒 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
5	クイーンズホリデー	鮫島駿	実62.7	B▽ A▽勝率1% EV-11% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 6着/9頭+1.0秒 06/27 2小倉17R 14着/16頭+2.7秒 03/29 3中山21R 1着/16頭勝利 03/14 2中山51R 3着/15頭+0.5秒 01/18 1中山72R 4着/16頭+0.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (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 1.4% / 期待値 -12% ※ 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	オヤツノジカン	幸	実16.0	B▽ A▽勝率5% EV-28% 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／前走3着）
前5走 07/11 2小倉58R 3着/11頭+0.6秒 05/24 3京都101R 1着/15頭勝利 05/03 3京都43R 3着/15頭+0.7秒 03/29 2阪神21R 4着/14頭+0.1秒 03/15 1阪神83R 7着/16頭+1.3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 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 -28% ※ 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	ガールズデイアウト	松山	実6.0	B▲ A▲勝率11% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.4% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。
8	オーケーリアン	富田	実87.2	B× A▽勝率1% EV-40% 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5走 05/17 1新潟66R 1着/13頭勝利 05/02 1新潟12R 5着/15頭+1.4秒 03/15 1阪神81R 6着/16頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 2着/14頭+0.9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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -40% ※ 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	アンリーベイビー	高杉	実12.5	B△ A△勝率7% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉58R 2着/11頭+0.1秒 06/27 2小倉17R 6着/16頭+0.8秒 04/26 1福島67R 2着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 13着/15頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 3着/16頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -13% ※ 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	フェロニエール	北村友	実53.9	B▽ A▽勝率2% EV-5% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／210日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神76R 5着/13頭+1.5秒 04/12 2阪神57R 3着/9頭+0.2秒 06/01 4京都16R 12着/13頭+3.5秒 04/21 3京都21R 1着/14頭勝利 02/25 1阪神21R 2着/13頭+0.3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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 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。
11	リーチグローリー	吉村	実3.6	B◎ A◎勝率27% EV-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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/08 1阪神65R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都51R 1着/13頭勝利 01/24 1京都81R 2着/12頭+0.0秒 11/08 4京都11R 6着/12頭+1.9秒 10/26 3京都94R 6着/16頭+2.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.7% / 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。
12	アーデルリーベ	亀田	実69.6	B▽ A▽勝率1% EV+0% 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）
前5走 08/02 2中京45R 4着/9頭+0.6秒 06/16 川崎10R 10着/11頭+1.3秒 04/26 1福島67R 6着/15頭+0.6秒 01/04 1京都18R 10着/16頭+1.0秒 10/18 3京都612R 14着/15頭+1.4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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.4% / 期待値 +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	レディーゴール	Ｍデムーロ	実27.8	B▽ A▽勝率6% EV+63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 12着/12頭+1.3秒 05/02 2東京310R 9着/11頭+1.5秒 02/14 1東京511R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神411R 9着/18頭+0.9秒 11/30 4京都89R 6着/11頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 +64% ※ 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	シュネルアンジュ	武豊	実4.1	B○ A○勝率14% EV-45% 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）
前5走 05/10 3京都67R 2着/12頭+0.7秒 04/18 2阪神76R 3着/14頭+0.4秒 03/08 1阪神65R 2着/16頭+0.3秒 01/31 2京都17R 5着/11頭+0.4秒 11/23 4京都64R 1着/7頭勝利
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 33% (得意) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 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。
15	ヒメモモアスク	西村淳	実13.4	B▽ A▽勝率5% EV-35% 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／210日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神76R 8着/13頭+2.3秒 05/11 2京都66R 4着/11頭+0.4秒 03/23 1阪神81R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。
16	ドリームキャリー	坂井	実9.8	B△ A△勝率9% EV-10% 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 07/07 川崎10R 4着/9頭+0.4秒 06/06 3阪神13R 1着/16頭勝利 03/14 1中京11R 4着/10頭+1.2秒 02/14 2京都51R 3着/13頭+0.7秒 02/03 川崎6R 3着/12頭+0.6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 3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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。

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

リーチグローリー

騎手吉村

3.6倍

AI の勝率26%損益の分かれ目28%

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:◎11

リーチグローリー

吉村

3.6倍

勝率 26%

›

○A:○14

シュネルアンジュ

武豊

4.1倍

勝率 16%

›

▲A:▲7

ガールズデイアウト

松山

6.0倍

勝率 10%

›

△A:△4

エイコーンドリーム

鮫島良

8.7倍

勝率 9%

›

△A:△9

アンリーベイビー

高杉

12.5倍

勝率 8%

›

△A:△16

ドリームキャリー

坂井

9.8倍

勝率 7%

›

▽A:▽15

ヒメモモアスク

西村淳

13.4倍

勝率 7%

›

▽A:▽13

レディーゴール

Ｍデムーロ

27.8倍

勝率 5%

›

▽A:▽6

オヤツノジカン

幸

16.0倍

勝率 4%

›

▽A:▽10

フェロニエール

北村友

53.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

ブラックドレス

◇永島

57.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

クイーンズホリデー

鮫島駿

62.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

シャフメラン

☆田山

65.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

アーデルリーベ

亀田

69.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽3

リアンクトワ

△柴田裕

69.8倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽8

オーケーリアン

富田

87.2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。

▶ 展開シミュレーション

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

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	ブラックドレス	◇永島	実57.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 2着/9頭+0.4秒 07/05 2小倉412R 11着/16頭+2.7秒 06/07 3阪神27R 8着/16頭+1.0秒 04/19 2阪神88R 7着/11頭+2.0秒 03/22 1中京46R 17着/17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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	シャフメラン	☆田山	実65.8	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 7着/9頭+1.0秒 03/08 1阪神65R 12着/16頭+1.3秒 01/24 1京都81R 1着/12頭勝利 01/05 1京都21R 4着/14頭+0.4秒 12/07 5阪神26R 3着/9頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
3	リアンクトワ	△柴田裕	実69.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 05/09 1新潟38R 5着/15頭+1.1秒 02/15 1小倉88R 11着/15頭+3.2秒 11/15 3福島36R 10着/16頭+2.0秒 08/23 2札幌18R 6着/9頭+1.6秒 07/12 1函館98R 5着/11頭+1.5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 5.0着 ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
4	エイコーンドリーム	鮫島良	実8.7	△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 07/11 2小倉58R 5着/11頭+0.7秒 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
5	クイーンズホリデー	鮫島駿	実62.7	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2中京45R 6着/9頭+1.0秒 06/27 2小倉17R 14着/16頭+2.7秒 03/29 3中山21R 1着/16頭勝利 03/14 2中山51R 3着/15頭+0.5秒 01/18 1中山72R 4着/16頭+0.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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	オヤツノジカン	幸	実16.0	▽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／前走3着）
前5走 07/11 2小倉58R 3着/11頭+0.6秒 05/24 3京都101R 1着/15頭勝利 05/03 3京都43R 3着/15頭+0.7秒 03/29 2阪神21R 4着/14頭+0.1秒 03/15 1阪神83R 7着/16頭+1.3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 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91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 4.5% (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	ガールズデイアウト	松山	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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 10.5% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	オーケーリアン	富田	実87.2	▽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5走 05/17 1新潟66R 1着/13頭勝利 05/02 1新潟12R 5着/15頭+1.4秒 03/15 1阪神81R 6着/16頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 2着/14頭+0.9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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	アンリーベイビー	高杉	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 07/11 2小倉58R 2着/11頭+0.1秒 06/27 2小倉17R 6着/16頭+0.8秒 04/26 1福島67R 2着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 13着/15頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 3着/16頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91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 6.8% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
10	フェロニエール	北村友	実53.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／210日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神76R 5着/13頭+1.5秒 04/12 2阪神57R 3着/9頭+0.2秒 06/01 4京都16R 12着/13頭+3.5秒 04/21 3京都21R 1着/14頭勝利 02/25 1阪神21R 2着/13頭+0.3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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 210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 1.8% (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。
11	リーチグローリー	吉村	実3.6	◎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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 03/08 1阪神65R 4着/16頭+0.5秒 02/14 2京都51R 1着/13頭勝利 01/24 1京都81R 2着/12頭+0.0秒 11/08 4京都11R 6着/12頭+1.9秒 10/26 3京都94R 6着/16頭+2.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	アーデルリーベ	亀田	実69.6	▽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）
前5走 08/02 2中京45R 4着/9頭+0.6秒 06/16 川崎10R 10着/11頭+1.3秒 04/26 1福島67R 6着/15頭+0.6秒 01/04 1京都18R 10着/16頭+1.0秒 10/18 3京都612R 14着/15頭+1.4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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
13	レディーゴール	Ｍデムーロ	実27.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 12着/12頭+1.3秒 05/02 2東京310R 9着/11頭+1.5秒 02/14 1東京511R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神411R 9着/18頭+0.9秒 11/30 4京都89R 6着/11頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	シュネルアンジュ	武豊	実4.1	○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）
前5走 05/10 3京都67R 2着/12頭+0.7秒 04/18 2阪神76R 3着/14頭+0.4秒 03/08 1阪神65R 2着/16頭+0.3秒 01/31 2京都17R 5着/11頭+0.4秒 11/23 4京都64R 1着/7頭勝利
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 33% (得意) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (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。
15	ヒメモモアスク	西村淳	実13.4	▽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／210日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神76R 8着/13頭+2.3秒 05/11 2京都66R 4着/11頭+0.4秒 03/23 1阪神81R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 210日休養明け × 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 4.8% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
16	ドリームキャリー	坂井	実9.8	△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 07/07 川崎10R 4着/9頭+0.4秒 06/06 3阪神13R 1着/16頭勝利 03/14 1中京11R 4着/10頭+1.2秒 02/14 2京都51R 3着/13頭+0.7秒 02/03 川崎6R 3着/12頭+0.6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 3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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

リーチグローリー

騎手吉村

3.6倍

AI の勝率27%損益の分かれ目28%

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

◎11

リーチグローリー

吉村

3.6倍

勝率 27%

›

○14

シュネルアンジュ

武豊

4.1倍

勝率 14%

›

▲7

ガールズデイアウト

松山

6.0倍

勝率 11%

›

△4

エイコーンドリーム

鮫島良

8.7倍

勝率 9%

›

△16

ドリームキャリー

坂井

9.8倍

勝率 9%

›

△9

アンリーベイビー

高杉

12.5倍

勝率 7%

›

▽13

レディーゴール

Ｍデムーロ

27.8倍

勝率 6%

›

▽15

ヒメモモアスク

西村淳

13.4倍

勝率 5%

›

▽6

オヤツノジカン

幸

16.0倍

勝率 5%

›

▽10

フェロニエール

北村友

53.9倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ブラックドレス

◇永島

57.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

クイーンズホリデー

鮫島駿

62.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

シャフメラン

☆田山

65.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

アーデルリーベ

亀田

69.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

リアンクトワ

△柴田裕

69.8倍

対象外勝率 1%

›

▽8

オーケーリアン

富田

87.2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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