京都 6R 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

6R 京都競馬場発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラックレジェンド	◇今村	実7.2	B▲ A▲勝率11% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/18 2小倉712R 2着/14頭+0.6秒 06/28 2小倉212R 3着/16頭+0.8秒 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利
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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.7% / 期待値 -23% ※ 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	ココロヅヨサ	北村友	実2.9	B◎ A◎勝率27% EV-21% 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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/20 3阪神58R 4着/16頭+1.9秒 06/07 3阪神212R 3着/12頭+1.4秒 05/09 3京都52R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 14着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉105R 5着/13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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.2% / 期待値 -21% ※ 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	キタノシャカール推奨	松若	実21.1	B△ A△勝率6% EV+27% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 04/11 2阪神55R 5着/12頭+1.4秒 03/22 1阪神106R 8着/13頭+1.5秒 01/11 1京都41R 1着/16頭勝利 12/13 5中京31R 2着/14頭+0.3秒 11/15 4京都31R 2着/11頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 183日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
4	ミヤジオズ	田口	実29.1	B▽ A▽勝率6% EV+76% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（203日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 4着/13頭+0.8秒 02/28 1小倉117R 8着/13頭+2.0秒 01/17 1京都66R 4着/8頭+1.2秒 12/28 5阪神81R 1着/13頭勝利 12/07 5阪神25R 4着/17頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 203日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 +76% ※ 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	ブルーストレイル	城戸	実278.0	B▽ A▽勝率1% EV-14% 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）
前5走 07/25 2中京110R 10着/12頭+2.3秒 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 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。
6	ルファーダ	幸	実11.2	B△ A△勝率10% EV+10% 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5走 05/24 3京都106R 4着/15頭+0.9秒 04/25 3京都17R 4着/14頭+0.8秒 04/05 2阪神45R 8着/13頭+1.5秒 03/08 1阪神61R 1着/12頭勝利 02/15 2京都61R 2着/10頭+0.1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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 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。
7	アルビオン	西塚	実80.4	B× A▽勝率1% EV-39% 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 06/14 3阪神41R 1着/16頭勝利 03/21 1中京34R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉106R 5着/16頭+0.9秒 01/18 1京都76R 18着/18頭+2.4秒 12/21 5阪神66R 10着/11頭+3.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
8	コルヴァス	坂井	実14.6	B▽ A▽勝率5% EV-32% 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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 3着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 -33% ※ 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	クリュギスト	松山	実4.3	B○ A○勝率11% EV-53% 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3着／203日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 3着/13頭+0.8秒 02/28 1阪神32R 1着/14頭勝利 02/07 2京都34R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 203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 12.4% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.7% / 期待値 -54% ※ 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	ジャスティンダラス	高杉	実9.9	B△ A△勝率10% EV-2% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神58R 12着/16頭+3.5秒 01/10 1京都34R 11着/11頭+3.2秒 11/22 4京都52R 1着/15頭勝利 10/05 3京都23R 2着/16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 12着 (大敗) △ ローテーション 113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 10.4% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -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。
11	ゴールデンスラム	小沢	実30.4	B▽ A▽勝率5% EV+40% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉412R 10着/16頭+2.4秒 03/14 1中京16R 10着/16頭+2.5秒 02/28 1小倉117R 5着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 7着/8頭+2.0秒 10/25 3京都82R 1着/11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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98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 5.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 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。
12	メイショウオグマ	国分恭	実55.9	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（64日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 4着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.5% / 期待値 -19% ※ 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	ダイメイクマモト	太宰	実26.7	B▽ A×勝率2% EV-55% 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 07/11 2小倉52R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6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) × 当競馬場適性 4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 92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 2.0% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.7% / 期待値 -55% ※ 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	レザーアンドレース	☆田山	実34.7	B▽ A▽勝率2% EV-36% 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33%と適性高）
前5走 06/20 3阪神58R 8着/16頭+2.7秒 05/24 3京都106R 5着/15頭+1.0秒 05/03 3京都43R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神32R 7着/14頭+1.7秒 02/07 1小倉51R 6着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 22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 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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。
15	ブレイジングスター	酒井	実90.5	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（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/01 1札幌38R 7着/11頭+2.3秒 07/04 1函館712R 4着/7頭+1.2秒 06/20 1函館312R 5着/11頭+1.1秒 04/19 1福島48R 13着/15頭+2.2秒 03/01 1小倉1212R 4着/16頭+1.1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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38%（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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 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。
16	ハイロード	斎藤	実15.8	B▽ A▽勝率5% EV-27% 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／前走勝利の勢い／148日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟51R 1着/15頭勝利 03/21 1中京31R 6着/13頭+1.7秒 01/18 1京都72R 4着/12頭+0.6秒 01/04 1京都14R 5着/12頭+1.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 5.1% (オッズ暗示: 6.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 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。

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B

キタノシャカール

騎手松若

21.1倍

AI の勝率8%損益の分かれ目5%

AI の勝率 8% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 21.1倍）を上回り、期待値 +73% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（15着）

出走馬全16頭

◎A:◎2

ココロヅヨサ

北村友

2.9倍

勝率 19%

›

○A:○9

クリュギスト

松山

4.3倍

勝率 12%

›

▲A:▲1

ブラックレジェンド

◇今村

7.2倍

勝率 12%

›

△A:△10

ジャスティンダラス

高杉

9.9倍

勝率 10%

›

△A:△6

ルファーダ

幸

11.2倍

勝率 10%

›

△A:△3

キタノシャカール

松若

21.1倍

勝率 8%

›

▽A:▽16

ハイロード

斎藤

15.8倍

勝率 5%

›

▽A:▽4

ミヤジオズ

田口

29.1倍

勝率 5%

›

▽A:▽11

ゴールデンスラム

小沢

30.4倍

対象外勝率 5%

›

▽A:▽8

コルヴァス

坂井

14.6倍

勝率 5%

›

▽A:×13

ダイメイクマモト

太宰

26.7倍

勝率 2%

›

▽A:▽14

レザーアンドレース

☆田山

34.7倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽12

メイショウオグマ

国分恭

55.9倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽15

ブレイジングスター

酒井

90.5倍

対象外勝率 2%

›

×A:▽7

アルビオン

西塚

80.4倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽5

ブルーストレイル

城戸

278.0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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 3 キタノシャカール実21.1倍期待値 +73% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥200 不的中15着

※ オッズは予測時点の値です。

6R 京都競馬場発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラックレジェンド	◇今村	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/18 2小倉712R 2着/14頭+0.6秒 06/28 2小倉212R 3着/16頭+0.8秒 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利
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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
2	ココロヅヨサ	北村友	実2.9	◎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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/20 3阪神58R 4着/16頭+1.9秒 06/07 3阪神212R 3着/12頭+1.4秒 05/09 3京都52R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 14着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉105R 5着/13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戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	キタノシャカール推奨	松若	実21.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 04/11 2阪神55R 5着/12頭+1.4秒 03/22 1阪神106R 8着/13頭+1.5秒 01/11 1京都41R 1着/16頭勝利 12/13 5中京31R 2着/14頭+0.3秒 11/15 4京都31R 2着/11頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	ミヤジオズ	田口	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（203日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 4着/13頭+0.8秒 02/28 1小倉117R 8着/13頭+2.0秒 01/17 1京都66R 4着/8頭+1.2秒 12/28 5阪神81R 1着/13頭勝利 12/07 5阪神25R 4着/17頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 203日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
5	ブルーストレイル	城戸	実278.0	▽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）
前5走 07/25 2中京110R 10着/12頭+2.3秒 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	ルファーダ	幸	実11.2	△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5走 05/24 3京都106R 4着/15頭+0.9秒 04/25 3京都17R 4着/14頭+0.8秒 04/05 2阪神45R 8着/13頭+1.5秒 03/08 1阪神61R 1着/12頭勝利 02/15 2京都61R 2着/10頭+0.1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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (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。
7	アルビオン	西塚	実80.4	▽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 06/14 3阪神41R 1着/16頭勝利 03/21 1中京34R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉106R 5着/16頭+0.9秒 01/18 1京都76R 18着/18頭+2.4秒 12/21 5阪神66R 10着/11頭+3.3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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
8	コルヴァス	坂井	実14.6	▽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3着／91日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 3着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0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) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
9	クリュギスト	松山	実4.3	○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／前走3着／203日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 3着/13頭+0.8秒 02/28 1阪神32R 1着/14頭勝利 02/07 2京都34R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
10	ジャスティンダラス	高杉	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／113日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神58R 12着/16頭+3.5秒 01/10 1京都34R 11着/11頭+3.2秒 11/22 4京都52R 1着/15頭勝利 10/05 3京都23R 2着/16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 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
11	ゴールデンスラム	小沢	実30.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 07/05 2小倉412R 10着/16頭+2.4秒 03/14 1中京16R 10着/16頭+2.5秒 02/28 1小倉117R 5着/13頭+1.5秒 01/17 1京都66R 7着/8頭+2.0秒 10/25 3京都82R 1着/11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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	メイショウオグマ	国分恭	実55.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（64日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉67R 4着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0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 5.7着 △ 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: 1.8%) ※ 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。
13	ダイメイクマモト	太宰	実26.7	×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 07/11 2小倉52R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6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) × 当競馬場適性 4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 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
14	レザーアンドレース	☆田山	実34.7	▽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33%と適性高）
前5走 06/20 3阪神58R 8着/16頭+2.7秒 05/24 3京都106R 5着/15頭+1.0秒 05/03 3京都43R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神32R 7着/14頭+1.7秒 02/07 1小倉51R 6着/16頭+1.0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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ ローテーション 22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 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ブレイジングスター	酒井	実90.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/01 1札幌38R 7着/11頭+2.3秒 07/04 1函館712R 4着/7頭+1.2秒 06/20 1函館312R 5着/11頭+1.1秒 04/19 1福島48R 13着/15頭+2.2秒 03/01 1小倉1212R 4着/16頭+1.1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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 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。
16	ハイロード	斎藤	実15.8	▽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／前走勝利の勢い／148日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟51R 1着/15頭勝利 03/21 1中京31R 6着/13頭+1.7秒 01/18 1京都72R 4着/12頭+0.6秒 01/04 1京都14R 5着/12頭+1.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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B

キタノシャカール

騎手松若

21.1倍

AI の勝率6%損益の分かれ目5%

AI の勝率 6% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 21.1倍）を上回り、期待値 +28% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（15着）

出走馬全16頭

◎2

ココロヅヨサ

北村友

2.9倍

勝率 27%

›

○9

クリュギスト

松山

4.3倍

勝率 11%

›

▲1

ブラックレジェンド

◇今村

7.2倍

勝率 11%

›

△10

ジャスティンダラス

高杉

9.9倍

勝率 10%

›

△6

ルファーダ

幸

11.2倍

勝率 10%

›

△3

キタノシャカール

松若

21.1倍

勝率 6%

›

▽4

ミヤジオズ

田口

29.1倍

勝率 6%

›

▽8

コルヴァス

坂井

14.6倍

勝率 5%

›

▽16

ハイロード

斎藤

15.8倍

勝率 5%

›

▽11

ゴールデンスラム

小沢

30.4倍

対象外勝率 5%

›

▽14

レザーアンドレース

☆田山

34.7倍

対象外勝率 2%

›

×13

ダイメイクマモト

太宰

26.7倍

勝率 2%

›

▽12

メイショウオグマ

国分恭

55.9倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ブルーストレイル

城戸

278.0倍

対象外勝率 1%

›

▽7

アルビオン

西塚

80.4倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ブレイジングスター

酒井

90.5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。

▶ 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

A モデル（勝ち負けの 2 択で学習）

見送り

B モデル（レース内の順位で学習）

単勝 3 キタノシャカール実21.1倍期待値 +28% 推奨 16.5〜30.0倍 ¥200 不的中15着

※ オッズは予測時点の値です。

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