京都 5R 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

5R 京都競馬場発走 12:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マルキア	Ｍデムーロ	実12.9	B△ A△勝率13% EV+70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.2% / 期待値 +70% ※ 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	オールドリーキー	川田	実2.8	B○ A○勝率22% EV-39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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。
3	ジューンファミリエ	松山	実6.8	B▲ A▲勝率19% EV+28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.9% / 期待値 +29% ※ 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	エフティヒア	松若	実1.9	B◎ A×勝率22% EV-59% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 28.1% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.5% / 期待値 -59% ※ 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	ヴァルダンセ	鮫島駿	実68.0	B▽ A▽勝率4% EV+167% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 +167% ※ 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	オーロルドーレ	☆田山	実37.2	B△ A△勝率4% EV+46% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 期待値 +46% ※ 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	フィソステギア	西塚	実93.5	B▽ A▽勝率3% EV+201% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 +201% ※ 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	エルゴスフィア	西村淳	実7.9	B△ A△勝率14% EV+8% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.8% / 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。

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

エフティヒア

騎手松若

1.9倍

AI の勝率28%損益の分かれ目53%

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8頭

◎A:×4

エフティヒア

松若

1.9倍

勝率 28%

›

○A:○2

オールドリーキー

川田

2.8倍

勝率 26%

›

▲A:▲3

ジューンファミリエ

松山

6.8倍

勝率 14%

›

△A:△8

エルゴスフィア

西村淳

7.9倍

勝率 12%

›

△A:△1

マルキア

Ｍデムーロ

12.9倍

勝率 10%

›

△A:△6

オーロルドーレ

☆田山

37.2倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽5

ヴァルダンセ

鮫島駿

68.0倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽7

フィソステギア

西塚

93.5倍

対象外勝率 3%

›

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

5R 京都競馬場発走 12:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マルキア	Ｍデムーロ	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.2% (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。
2	オールドリーキー	川田	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 21.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	ジューンファミリエ	松山	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	エフティヒア	松若	実1.9	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 21.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
5	ヴァルダンセ	鮫島駿	実68.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (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。
6	オーロルドーレ	☆田山	実37.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
7	フィソステギア	西塚	実93.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (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。
8	エルゴスフィア	西村淳	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.8% (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。

見送りAI の 1 位の馬

エフティヒア

騎手松若

1.9倍

AI の勝率22%損益の分かれ目53%

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8頭

×4

エフティヒア

松若

1.9倍

勝率 22%

›

○2

オールドリーキー

川田

2.8倍

勝率 22%

›

▲3

ジューンファミリエ

松山

6.8倍

勝率 19%

›

△8

エルゴスフィア

西村淳

7.9倍

勝率 14%

›

△1

マルキア

Ｍデムーロ

12.9倍

勝率 13%

›

△6

オーロルドーレ

☆田山

37.2倍

対象外勝率 4%

›

▽5

ヴァルダンセ

鮫島駿

68.0倍

対象外勝率 4%

›

▽7

フィソステギア

西塚

93.5倍

対象外勝率 3%

›

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

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