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	グリュイエール	▲森田	実237.1	B▽ A▽勝率2% EV+430% 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 05/26 金沢6R 1着/7頭勝利 03/21 1中京35R 13着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神46R 6着/8頭+4.1秒 02/05 笠松8R 4着/10頭+1.3秒 12/27 5阪神71R 7着/15頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103%（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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.2% / 期待値 +431% ※ 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	ダイチノナポリ推奨	高倉	実7.9	B▲ A▲勝率15% EV+15% 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4走で勝率25%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 05/31 3京都1211R 2着/9頭+0.2秒 04/25 3京都13R 1着/15頭勝利 02/21 1阪神15R 4着/18頭+0.5秒 01/31 2京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/04 1京都11R 10着/16頭+1.2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) ◎ 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 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 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。
3	オーシンエス	★河原田	実76.1	B▽ A▽勝率3% EV+131% 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0%と苦戦傾向）
前5走 07/19 2小倉812R 4着/9頭+0.9秒 06/06 3阪神18R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都87R 3着/12頭+0.5秒 03/28 1中京58R 9着/14頭+0.5秒 02/07 1小倉59R 13着/13頭+3.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.0% / 期待値 +132% ※ 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	カフジキアッキエレ	田口	実112.1	B▽ A▽勝率2% EV+150% 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8.3着と低調）
前5走 05/10 1新潟47R 7着/15頭+0.8秒 04/19 1福島412R 8着/15頭+0.9秒 02/28 1小倉113R 6着/14頭+0.9秒 12/21 5中京67R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島68R 11着/16頭+0.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 +151% ※ 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	ラパンドール	武豊	実16.4	B△ A△勝率7% EV+14% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 06/13 3阪神34R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神75R 5着/17頭+0.6秒 02/15 2京都66R 4着/18頭+0.8秒 12/21 5阪神65R 4着/12頭+0.2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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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	ラヴェニュー	坂井	実1.3	B◎ A×勝率27% EV-65% 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50%と好調／238日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京611R 4着/9頭+0.2秒 11/08 5東京15R 1着/13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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 238日休養明け × 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 45.6% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.7% / 期待値 -65% ※ 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	メイショウハンター	☆田山	実62.8	B▽ A▽勝率4% EV+138% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神47R 8着/11頭+1.1秒 04/11 1福島15R 1着/16頭勝利 03/22 1中京44R 5着/15頭+0.8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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 +139% ※ 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	ブルーミングローズ	北村友	実46.6	B△ A△勝率4% EV+105% 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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/24 3京都1012R 13着/16頭+1.0秒 03/14 1中京112R 8着/18頭+0.5秒 11/29 4京都77R 13着/18頭+0.9秒 10/11 3京都37R 7着/11頭+0.6秒 07/19 2小倉78R 4着/10頭+0.8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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +106% ※ 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	サラコスティ推奨	松山	実9.4	B△ A△勝率14% EV+28% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/25 2中京18R 3着/8頭+0.6秒 05/24 2東京107R 3着/17頭+0.2秒 05/03 3京都47R 2着/8頭+0.2秒 02/28 1小倉119R 8着/16頭+1.4秒 01/24 1小倉17R 8着/15頭+0.3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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 5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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.7% / 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。
10	マイリトルヒーロー	幸	実6.9	B○ A○勝率19% EV+30% 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／前走3着）
前5走 05/09 3京都55R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神87R 7着/8頭+0.7秒 10/26 3京都92R 1着/10頭勝利 08/23 4中京15R 3着/10頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.9% / 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。
11	カーメルタザイト	斎藤	実68.3	B▽ A▽勝率3% EV+138% 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／直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟89R 12着/14頭+1.5秒 04/26 3京都27R 5着/14頭+0.4秒 02/15 2京都67R 13着/13頭+4.0秒 07/21 2福島812R 10着/12頭+2.8秒 06/16 4京都67R 9着/11頭+0.6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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 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) +41%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 +139% ※ 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A

ダイチノナポリ

騎手高倉

7.9倍

AI の勝率13%損益の分かれ目13%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 7.9倍では期待値 -1% です。

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（2着）

ほかの買い目: 9番サラコスティ（9.4倍）

出走馬全11頭

◎A:×6

ラヴェニュー

坂井

1.3倍

勝率 46%

›

○A:○10

マイリトルヒーロー

幸

6.9倍

勝率 16%

›

▲A:▲2

ダイチノナポリ

高倉

7.9倍

勝率 13%

›

△A:△9

サラコスティ

松山

9.4倍

勝率 8%

›

△A:△5

ラパンドール

武豊

16.4倍

勝率 5%

›

△A:△8

ブルーミングローズ

北村友

46.6倍

対象外勝率 4%

›

▽A:▽7

メイショウハンター

☆田山

62.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽11

カーメルタザイト

斎藤

68.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽3

オーシンエス

★河原田

76.1倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽4

カフジキアッキエレ

田口

112.1倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

グリュイエール

▲森田

237.1倍

対象外勝率 1%

›

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）

単勝 9 サラコスティ確定9.2倍期待値 -24% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥200 的中1着確定 9.2倍1,840円
単勝 2 ダイチノナポリ実7.9倍期待値 -1% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ 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	グリュイエール	▲森田	実237.1	▽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 05/26 金沢6R 1着/7頭勝利 03/21 1中京35R 13着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神46R 6着/8頭+4.1秒 02/05 笠松8R 4着/10頭+1.3秒 12/27 5阪神71R 7着/15頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +430%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (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。
2	ダイチノナポリ推奨	高倉	実7.9	▲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4走で勝率25%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 05/31 3京都1211R 2着/9頭+0.2秒 04/25 3京都13R 1着/15頭勝利 02/21 1阪神15R 4着/18頭+0.5秒 01/31 2京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/04 1京都11R 10着/16頭+1.2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) ◎ 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 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	オーシンエス	★河原田	実76.1	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 07/19 2小倉812R 4着/9頭+0.9秒 06/06 3阪神18R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都87R 3着/12頭+0.5秒 03/28 1中京58R 9着/14頭+0.5秒 02/07 1小倉59R 13着/13頭+3.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (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。
4	カフジキアッキエレ	田口	実112.1	▽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8.3着と低調）
前5走 05/10 1新潟47R 7着/15頭+0.8秒 04/19 1福島412R 8着/15頭+0.9秒 02/28 1小倉113R 6着/14頭+0.9秒 12/21 5中京67R 9着/16頭+1.2秒 11/24 3福島68R 11着/16頭+0.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (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。
5	ラパンドール	武豊	実16.4	△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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 06/13 3阪神34R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神75R 5着/17頭+0.6秒 02/15 2京都66R 4着/18頭+0.8秒 12/21 5阪神65R 4着/12頭+0.2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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	ラヴェニュー	坂井	実1.3	×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（直近3走で勝率50%と好調／238日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京611R 4着/9頭+0.2秒 11/08 5東京15R 1着/13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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 238日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	メイショウハンター	☆田山	実62.8	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神47R 8着/11頭+1.1秒 04/11 1福島15R 1着/16頭勝利 03/22 1中京44R 5着/15頭+0.8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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138%（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: 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。
8	ブルーミングローズ	北村友	実46.6	△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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/24 3京都1012R 13着/16頭+1.0秒 03/14 1中京112R 8着/18頭+0.5秒 11/29 4京都77R 13着/18頭+0.9秒 10/11 3京都37R 7着/11頭+0.6秒 07/19 2小倉78R 4着/10頭+0.8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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	サラコスティ推奨	松山	実9.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/25 2中京18R 3着/8頭+0.6秒 05/24 2東京107R 3着/17頭+0.2秒 05/03 3京都47R 2着/8頭+0.2秒 02/28 1小倉119R 8着/16頭+1.4秒 01/24 1小倉17R 8着/15頭+0.3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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 5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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	マイリトルヒーロー	幸	実6.9	○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／前走3着）
前5走 05/09 3京都55R 3着/8頭+0.2秒 04/19 2阪神87R 7着/8頭+0.7秒 10/26 3京都92R 1着/10頭勝利 08/23 4中京15R 3着/10頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
11	カーメルタザイト	斎藤	実68.3	▽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／直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟89R 12着/14頭+1.5秒 04/26 3京都27R 5着/14頭+0.4秒 02/15 2京都67R 13着/13頭+4.0秒 07/21 2福島812R 10着/12頭+2.8秒 06/16 4京都67R 9着/11頭+0.6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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 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) +138%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (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。

買うAI の推奨A

ダイチノナポリ

騎手高倉

7.9倍

AI の勝率15%損益の分かれ目13%

推奨を出した時点では買う条件を満たしていました。今のオッズ 7.9倍では期待値 +15% です。

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（2着）

ほかの買い目: 9番サラコスティ（9.4倍）

出走馬全11頭

×6

ラヴェニュー

坂井

1.3倍

勝率 27%

›

○10

マイリトルヒーロー

幸

6.9倍

勝率 19%

›

▲2

ダイチノナポリ

高倉

7.9倍

勝率 15%

›

△9

サラコスティ

松山

9.4倍

勝率 14%

›

△5

ラパンドール

武豊

16.4倍

勝率 7%

›

△8

ブルーミングローズ

北村友

46.6倍

対象外勝率 4%

›

▽7

メイショウハンター

☆田山

62.8倍

対象外勝率 4%

›

▽11

カーメルタザイト

斎藤

68.3倍

対象外勝率 3%

›

▽3

オーシンエス

★河原田

76.1倍

対象外勝率 3%

›

▽4

カフジキアッキエレ

田口

112.1倍

対象外勝率 2%

›

▽1

グリュイエール

▲森田

237.1倍

対象外勝率 2%

›

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）

単勝 9 サラコスティ確定9.2倍期待値 +28% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 的中1着確定 9.2倍1,840円
単勝 2 ダイチノナポリ実7.9倍期待値 +15% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着

B モデル（レース内の順位で学習）

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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