京都 8R 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

8R 京都競馬場発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモマルーン	川須	実137.0	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（前走3着）
前5走 06/27 2福島110R 8着/11頭+1.4秒 04/26 1福島610R 8着/15頭+0.7秒 03/28 3中山112R 5着/16頭+1.1秒 02/22 1小倉1010R 9着/16頭+1.2秒 01/31 1小倉310R 3着/16頭+0.2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 6.3着 ○ 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 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.6% / 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。
2	ヴンダーバール	斎藤	実1.8	B◎ A◎勝率31% EV-44% 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2着）
前5走 07/05 2福島47R 1着/15頭勝利 06/21 3東京67R 2着/16頭+0.4秒 06/06 3東京18R 5着/16頭+0.4秒 05/17 2東京86R 2着/8頭+0.2秒 11/30 5東京83R 1着/16頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.9% / 期待値 -44% ※ 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	ヴァンアグレアブル	幸	実12.1	B△ A△勝率9% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 8着/15頭+0.9秒 06/14 3阪神48R 4着/9頭+0.9秒 04/19 2阪神812R 2着/10頭+1.4秒 03/21 1阪神98R 3着/12頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 7着/15頭+0.9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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +11% ※ 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	エターナルプロミス	亀田	実50.5	B▽ A▽勝率1% EV-27% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 7着/15頭+0.8秒 05/23 2東京912R 6着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神812R 12着/13頭+1.4秒 12/07 5中京29R 14着/16頭+2.3秒 09/21 4中山712R 16着/16頭+5.4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 8.3着 (不振) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
5	ラヴァブル	◇古川奈	実129.8	B▽ A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神48R 9着/9頭+1.8秒 05/09 2東京512R 14着/16頭+1.1秒 02/28 1阪神38R 10着/15頭+1.7秒 01/10 1京都39R 3着/8頭+0.9秒 11/29 5東京78R 10着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) △ ローテーション 119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 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 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。
6	プウスカンドゥール	中井	実183.9	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（91日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉69R 9着/10頭+2.4秒 07/05 2小倉410R 5着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟29R 7着/12頭+0.9秒 04/19 2阪神812R 3着/10頭+1.4秒 02/28 1小倉1110R 9着/16頭+1.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91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 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 0.6% / 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。
7	ハギノコラソン	◇今村	実25.5	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
前5走 07/26 2中京28R 7着/12頭+1.5秒 06/14 3阪神48R 3着/9頭+0.9秒 05/23 1新潟78R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神57R 2着/11頭+0.1秒 03/29 1中京67R 3着/13頭+0.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 +32% ※ 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	オデット	★河原田	実40.9	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京26R 6着/10頭+0.9秒 07/12 2小倉610R 3着/11頭+0.5秒 06/28 2福島29R 12着/13頭+1.4秒 04/25 3京都112R 10着/11頭+1.5秒 02/07 1小倉510R 11着/16頭+1.4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 7走で勝率 14% × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 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。
9	マクノス	田口	実24.7	B△ A▽勝率4% EV-5% 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67%と好調）
前5走 06/20 3阪神53R 1着/16頭勝利 06/06 3阪神13R 2着/16頭+1.3秒 05/24 3京都101R 2着/15頭+0.5秒 04/11 2阪神51R 4着/16頭+1.0秒 02/22 1小倉101R 5着/11頭+1.7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 67% (絶好調) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
10	オーケアニス	北村友	実30.8	B▽ A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京912R 16着/16頭+2.7秒 04/04 2阪神312R 15着/15頭+5.0秒 10/12 3京都48R 7着/14頭+1.3秒 08/30 4中京37R 1着/10頭勝利 08/16 3中京710R 2着/8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
11	ステアハート	☆田山	実12.9	B△ A△勝率8% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 15着/15頭+5.4秒 05/03 1新潟29R 3着/12頭+0.6秒 01/31 1小倉310R 8着/16頭+0.5秒 01/10 1京都39R 2着/8頭+0.8秒 10/26 3京都97R 1着/12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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +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。
12	エアニゲラ	松山	実4.9	B○ A○勝率23% EV+14% 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2着／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 1札幌312R 2着/8頭+0.1秒 07/04 1函館710R 5着/14頭+0.4秒 06/14 1函館210R 3着/12頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 1着/11頭勝利 03/14 1阪神76R 1着/13頭勝利
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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.3% / 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。
13	ロイスター	西塚	実7.4	B▲ A▲勝率9% EV-32% 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 04/18 2阪神76R 1着/14頭勝利 03/29 2阪神21R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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) ○ ローテーション 19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 7.5% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -32% ※ 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	ゼットレジーナ	国分恭	実196.2	B▽ A▽勝率1% EV+21% 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／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -47% (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 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 +22% ※ 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	カルミアクラウン	小沢	実47.2	B▽ A▽勝率2% EV-25% 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 07/26 1札幌29R 3着/8頭+0.5秒 05/23 1新潟78R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島67R 4着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 8着/15頭+0.8秒 02/01 1小倉47R 2着/15頭+0.3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 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
16	カスバートテソーロ	吉田隼	実151.7	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/01 1札幌312R 3着/8頭+0.3秒 04/26 1福島610R 11着/15頭+1.2秒 04/12 1福島27R 1着/15頭勝利 01/31 1東京12R 11着/16頭+2.0秒 01/12 1中山57R 10着/15頭+3.4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戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 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。

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

ヴンダーバール

騎手斎藤

1.8倍

AI の勝率42%損益の分かれ目56%

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:◎2

ヴンダーバール

斎藤

1.8倍

勝率 42%

›

○A:○12

エアニゲラ

松山

4.9倍

勝率 20%

›

▲A:▲13

ロイスター

西塚

7.4倍

勝率 8%

›

△A:△3

ヴァンアグレアブル

幸

12.1倍

勝率 8%

›

△A:△11

ステアハート

☆田山

12.9倍

勝率 8%

›

△A:▽9

マクノス

田口

24.7倍

勝率 4%

›

▽A:△7

ハギノコラソン

◇今村

25.5倍

勝率 4%

›

▽A:▽10

オーケアニス

北村友

30.8倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽8

オデット

★河原田

40.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽15

カルミアクラウン

小沢

47.2倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽4

エターナルプロミス

亀田

50.5倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽5

ラヴァブル

◇古川奈

129.8倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽1

コスモマルーン

川須

137.0倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽16

カスバートテソーロ

吉田隼

151.7倍

対象外勝率 0%

›

×A:▽6

プウスカンドゥール

中井

183.9倍

対象外勝率 0%

›

▽A:▽14

ゼットレジーナ

国分恭

196.2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

8R 京都競馬場発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモマルーン	川須	実137.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 06/27 2福島110R 8着/11頭+1.4秒 04/26 1福島610R 8着/15頭+0.7秒 03/28 3中山112R 5着/16頭+1.1秒 02/22 1小倉1010R 9着/16頭+1.2秒 01/31 1小倉310R 3着/16頭+0.2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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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	ヴンダーバール	斎藤	実1.8	◎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2着）
前5走 07/05 2福島47R 1着/15頭勝利 06/21 3東京67R 2着/16頭+0.4秒 06/06 3東京18R 5着/16頭+0.4秒 05/17 2東京86R 2着/8頭+0.2秒 11/30 5東京83R 1着/16頭勝利
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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19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 30.9% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
3	ヴァンアグレアブル	幸	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 8着/15頭+0.9秒 06/14 3阪神48R 4着/9頭+0.9秒 04/19 2阪神812R 2着/10頭+1.4秒 03/21 1阪神98R 3着/12頭+0.2秒 02/28 1阪神38R 7着/15頭+0.9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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	エターナルプロミス	亀田	実50.5	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 7着/15頭+0.8秒 05/23 2東京912R 6着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神812R 12着/13頭+1.4秒 12/07 5中京29R 14着/16頭+2.3秒 09/21 4中山712R 16着/16頭+5.4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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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	ラヴァブル	◇古川奈	実129.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神48R 9着/9頭+1.8秒 05/09 2東京512R 14着/16頭+1.1秒 02/28 1阪神38R 10着/15頭+1.7秒 01/10 1京都39R 3着/8頭+0.9秒 11/29 5東京78R 10着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) △ ローテーション 119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 0.6% (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。
6	プウスカンドゥール	中井	実183.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（91日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉69R 9着/10頭+2.4秒 07/05 2小倉410R 5着/16頭+1.5秒 05/03 1新潟29R 7着/12頭+0.9秒 04/19 2阪神812R 3着/10頭+1.4秒 02/28 1小倉1110R 9着/16頭+1.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 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 0.6% (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。
7	ハギノコラソン	◇今村	実25.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/26 2中京28R 7着/12頭+1.5秒 06/14 3阪神48R 3着/9頭+0.9秒 05/23 1新潟78R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神57R 2着/11頭+0.1秒 03/29 1中京67R 3着/13頭+0.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	オデット	★河原田	実40.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京26R 6着/10頭+0.9秒 07/12 2小倉610R 3着/11頭+0.5秒 06/28 2福島29R 12着/13頭+1.4秒 04/25 3京都112R 10着/11頭+1.5秒 02/07 1小倉510R 11着/16頭+1.4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 7走で勝率 14% × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	マクノス	田口	実24.7	▽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67%と好調）
前5走 06/20 3阪神53R 1着/16頭勝利 06/06 3阪神13R 2着/16頭+1.3秒 05/24 3京都101R 2着/15頭+0.5秒 04/11 2阪神51R 4着/16頭+1.0秒 02/22 1小倉101R 5着/11頭+1.7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 67% (絶好調) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	オーケアニス	北村友	実30.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京912R 16着/16頭+2.7秒 04/04 2阪神312R 15着/15頭+5.0秒 10/12 3京都48R 7着/14頭+1.3秒 08/30 4中京37R 1着/10頭勝利 08/16 3中京710R 2着/8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 141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 2.4% (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。
11	ステアハート	☆田山	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟28R 15着/15頭+5.4秒 05/03 1新潟29R 3着/12頭+0.6秒 01/31 1小倉310R 8着/16頭+0.5秒 01/10 1京都39R 2着/8頭+0.8秒 10/26 3京都97R 1着/12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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	エアニゲラ	松山	実4.9	○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2着／71日ぶりの実戦）
前5走 08/01 1札幌312R 2着/8頭+0.1秒 07/04 1函館710R 5着/14頭+0.4秒 06/14 1函館210R 3着/12頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 1着/11頭勝利 03/14 1阪神76R 1着/13頭勝利
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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ロイスター	西塚	実7.4	▲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 04/18 2阪神76R 1着/14頭勝利 03/29 2阪神21R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 9.2% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
14	ゼットレジーナ	国分恭	実196.2	▽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／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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%（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: 0.5%) ※ 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	カルミアクラウン	小沢	実47.2	▽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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/26 1札幌29R 3着/8頭+0.5秒 05/23 1新潟78R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島67R 4着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 8着/15頭+0.8秒 02/01 1小倉47R 2着/15頭+0.3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 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
16	カスバートテソーロ	吉田隼	実151.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/01 1札幌312R 3着/8頭+0.3秒 04/26 1福島610R 11着/15頭+1.2秒 04/12 1福島27R 1着/15頭勝利 01/31 1東京12R 11着/16頭+2.0秒 01/12 1中山57R 10着/15頭+3.4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戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。

見送りAI の 1 位の馬

ヴンダーバール

騎手斎藤

1.8倍

AI の勝率31%損益の分かれ目56%

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

◎2

ヴンダーバール

斎藤

1.8倍

勝率 31%

›

○12

エアニゲラ

松山

4.9倍

勝率 23%

›

▲13

ロイスター

西塚

7.4倍

勝率 9%

›

△3

ヴァンアグレアブル

幸

12.1倍

勝率 9%

›

△11

ステアハート

☆田山

12.9倍

勝率 8%

›

△7

ハギノコラソン

◇今村

25.5倍

勝率 5%

›

▽9

マクノス

田口

24.7倍

勝率 4%

›

▽10

オーケアニス

北村友

30.8倍

対象外勝率 2%

›

▽8

オデット

★河原田

40.9倍

対象外勝率 2%

›

▽15

カルミアクラウン

小沢

47.2倍

対象外勝率 2%

›

▽4

エターナルプロミス

亀田

50.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ラヴァブル

◇古川奈

129.8倍

対象外勝率 1%

›

▽1

コスモマルーン

川須

137.0倍

対象外勝率 1%

›

▽16

カスバートテソーロ

吉田隼

151.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

プウスカンドゥール

中井

183.9倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ゼットレジーナ

国分恭

196.2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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