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 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リテラシー	松本	実25.6	B▽ A×勝率2% EV-52% 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5走 08/01 1札幌33R 1着/11頭勝利 07/18 2小倉76R 3着/13頭+1.0秒 05/23 1新潟75R 10着/16頭+0.7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) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -52% ※ 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	ブレイジングスター	酒井	実97.5	B▽ A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7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 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 11.7着 (不振) ▽ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.7% / 期待値 -38% ※ 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	サリカリーフォリア	菱田	実102.9	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3走で勝率33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 4着/14頭+0.8秒 04/18 2阪神76R 12着/14頭+2.9秒 02/28 1小倉117R 11着/13頭+3.9秒 01/10 1京都34R 9着/11頭+2.1秒 10/26 3京都91R 1着/9頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 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。
4	ヴェルジーネ	国分恭	実32.5	B▽ A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/01 2中京310R 2着/16頭+1.2秒 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3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 3.7着 ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 期待値 -39% ※ 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	ムテキシャチョウ	渡辺竜	実9.5	B△ A△勝率8% EV-27% 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）
前5走 05/31 2東京125R 8着/13頭+1.4秒 05/16 2東京77R 2着/16頭+0.5秒 04/26 3京都26R 2着/11頭+0.3秒 02/22 1阪神26R 10着/11頭+2.1秒 02/07 2京都36R 9着/12頭+1.2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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 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。
6	マリリンバローズ	☆田山	実6.8	B△ A△勝率11% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/20 3阪神52R 1着/16頭勝利 05/31 3京都122R 2着/16頭+0.1秒 05/17 1新潟63R 2着/15頭+0.0秒 04/18 2阪神72R 3着/16頭+1.4秒 03/28 2阪神11R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 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。
7	モズジェネラル	小沢	実7.5	B△ A△勝率11% EV-18% 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5走 06/14 3阪神42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神24R 4着/16頭+0.6秒 04/04 2阪神32R 4着/16頭+1.4秒 03/21 1阪神94R 4着/15頭+1.4秒 02/08 1小倉61R 11着/16頭+2.7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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.8% / 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。
8	マルモア	◇今村	実65.3	B▽ A▽勝率1% EV-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11.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 8着/16頭+0.6秒 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
9	インピッシュ	高杉	実85.4	B▽ A▽勝率1% EV-47% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/21 3阪神67R 9着/16頭+1.5秒 05/24 3京都1012R 4着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 5着/16頭+0.9秒 03/14 1中京18R 14着/16頭+1.9秒 02/21 1小倉97R 16着/16頭+2.3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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 -47% ※ 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	スズノソレイユ	藤懸	実80.9	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（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 01/12 1京都57R 12着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 11着/11頭+2.6秒 08/10 1札幌68R 9着/9頭+3.0秒 07/26 1札幌19R 11着/13頭+1.2秒 05/31 2東京116R 10着/10頭+2.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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: 1.2%) ▽ 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。
11	ブロンテス	田口	実4.0	B◎ A◎勝率28% EV+10% 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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/23 3京都96R 3着/16頭+0.3秒 05/03 3京都46R 6着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神65R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1阪神96R 10着/16頭+1.8秒 10/18 3京都68R 2着/7頭+0.3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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.8% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.5% / 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。
12	メイショウビストロ	鮫島駿	実21.1	B▽ A▽勝率5% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京312R 8着/11頭+1.4秒 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
13	デュアルロール	中井	実19.0	B▽ A▽勝率6% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/18 2小倉712R 10着/14頭+1.8秒 06/27 2小倉17R 5着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 +16% ※ 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	タガノプディング	太宰	実25.8	B▽ A×勝率2% EV-51% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉62R 4着/14頭+0.4秒 06/14 3阪神42R 2着/16頭+0.9秒 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -52% ※ 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	バトルアックス	吉村	実5.7	B▲ A▲勝率11% EV-38% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 5着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神32R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神42R 2着/16頭+0.8秒 11/22 4京都56R 2着/16頭+0.9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) × 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 11.2% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -38% ※ 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	ダノンクロム	西村淳	実5.2	B○ A○勝率13% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 8着/11頭+0.5秒 05/02 3京都312R 10着/10頭+3.5秒 04/19 1福島46R 5着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 5着/18頭+0.5秒 01/31 2京都112R 12着/17頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 11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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 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。

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

ブロンテス

騎手田口

4.0倍

AI の勝率28%損益の分かれ目25%

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

ブロンテス

田口

4.0倍

勝率 28%

›

○A:○16

ダノンクロム

西村淳

5.2倍

勝率 12%

›

▲A:▲15

バトルアックス

吉村

5.7倍

勝率 11%

›

△A:△6

マリリンバローズ

☆田山

6.8倍

勝率 9%

›

△A:△7

モズジェネラル

小沢

7.5倍

勝率 9%

›

△A:△5

ムテキシャチョウ

渡辺竜

9.5倍

勝率 8%

›

▽A:▽13

デュアルロール

中井

19.0倍

勝率 6%

›

▽A:▽12

メイショウビストロ

鮫島駿

21.1倍

勝率 6%

›

▽A:×1

リテラシー

松本

25.6倍

勝率 3%

›

▽A:×14

タガノプディング

太宰

25.8倍

勝率 3%

›

▽A:▽4

ヴェルジーネ

国分恭

32.5倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽8

マルモア

◇今村

65.3倍

対象外勝率 2%

›

▽A:▽10

スズノソレイユ

藤懸

80.9倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽9

インピッシュ

高杉

85.4倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽2

ブレイジングスター

酒井

97.5倍

対象外勝率 1%

›

×A:▽3

サリカリーフォリア

菱田

102.9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 13:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リテラシー	松本	実25.6	×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5走 08/01 1札幌33R 1着/11頭勝利 07/18 2小倉76R 3着/13頭+1.0秒 05/23 1新潟75R 10着/16頭+0.7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) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	ブレイジングスター	酒井	実97.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7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 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 11.7着 (不振) ▽ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
3	サリカリーフォリア	菱田	実102.9	▽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／直近3走平均10.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 4着/14頭+0.8秒 04/18 2阪神76R 12着/14頭+2.9秒 02/28 1小倉117R 11着/13頭+3.9秒 01/10 1京都34R 9着/11頭+2.1秒 10/26 3京都91R 1着/9頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	ヴェルジーネ	国分恭	実32.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/01 2中京310R 2着/16頭+1.2秒 03/21 1中京32R 1着/16頭勝利 01/18 1京都71R 8着/16頭+1.4秒 12/21 5中京65R 6着/15頭+1.3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 3.7着 ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	ムテキシャチョウ	渡辺竜	実9.5	△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）
前5走 05/31 2東京125R 8着/13頭+1.4秒 05/16 2東京77R 2着/16頭+0.5秒 04/26 3京都26R 2着/11頭+0.3秒 02/22 1阪神26R 10着/11頭+2.1秒 02/07 2京都36R 9着/12頭+1.2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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	マリリンバローズ	☆田山	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/20 3阪神52R 1着/16頭勝利 05/31 3京都122R 2着/16頭+0.1秒 05/17 1新潟63R 2着/15頭+0.0秒 04/18 2阪神72R 3着/16頭+1.4秒 03/28 2阪神11R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (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。
7	モズジェネラル	小沢	実7.5	△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5走 06/14 3阪神42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神24R 4着/16頭+0.6秒 04/04 2阪神32R 4着/16頭+1.4秒 03/21 1阪神94R 4着/15頭+1.4秒 02/08 1小倉61R 11着/16頭+2.7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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
8	マルモア	◇今村	実65.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京211R 8着/16頭+0.6秒 02/21 1小倉98R 12着/16頭+1.2秒 12/06 5中京112R 14着/16頭+1.2秒 08/31 4中京48R 15着/16頭+2.7秒 07/06 2小倉47R 6着/9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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 1.5% (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。
9	インピッシュ	高杉	実85.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/21 3阪神67R 9着/16頭+1.5秒 05/24 3京都1012R 4着/16頭+0.5秒 05/09 3京都58R 5着/16頭+0.9秒 03/14 1中京18R 14着/16頭+1.9秒 02/21 1小倉97R 16着/16頭+2.3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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.7% (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。
10	スズノソレイユ	藤懸	実80.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 01/12 1京都57R 12着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 11着/11頭+2.6秒 08/10 1札幌68R 9着/9頭+3.0秒 07/26 1札幌19R 11着/13頭+1.2秒 05/31 2東京116R 10着/10頭+2.6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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18%（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: 1.2%) ※ 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	ブロンテス	田口	実4.0	◎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0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/23 3京都96R 3着/16頭+0.3秒 05/03 3京都46R 6着/16頭+0.4秒 04/12 2阪神65R 4着/16頭+0.3秒 03/21 1阪神96R 10着/16頭+1.8秒 10/18 3京都68R 2着/7頭+0.3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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
12	メイショウビストロ	鮫島駿	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 08/01 2中京312R 8着/11頭+1.4秒 05/30 3京都117R 3着/15頭+0.1秒 05/24 1新潟89R 9着/14頭+1.3秒 05/02 1新潟18R 2着/13頭+0.0秒 03/21 1中京312R 3着/14頭+0.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
13	デュアルロール	中井	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/18 2小倉712R 10着/14頭+1.8秒 06/27 2小倉17R 5着/16頭+0.8秒 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
14	タガノプディング	太宰	実25.8	×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／71日ぶりの実戦）
前5走 07/12 2小倉62R 4着/14頭+0.4秒 06/14 3阪神42R 2着/16頭+0.9秒 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
15	バトルアックス	吉村	実5.7	▲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／84日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 5着/12頭+1.1秒 04/04 2阪神32R 1着/16頭勝利 12/14 5阪神42R 2着/16頭+0.8秒 11/22 4京都56R 2着/16頭+0.9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) × 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 10.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ダノンクロム	西村淳	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 8着/11頭+0.5秒 05/02 3京都312R 10着/10頭+3.5秒 04/19 1福島46R 5着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 5着/18頭+0.5秒 01/31 2京都112R 12着/17頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 11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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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

ブロンテス

騎手田口

4.0倍

AI の勝率28%損益の分かれ目25%

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

ブロンテス

田口

4.0倍

勝率 28%

›

○16

ダノンクロム

西村淳

5.2倍

勝率 13%

›

▲15

バトルアックス

吉村

5.7倍

勝率 11%

›

△6

マリリンバローズ

☆田山

6.8倍

勝率 11%

›

△7

モズジェネラル

小沢

7.5倍

勝率 11%

›

△5

ムテキシャチョウ

渡辺竜

9.5倍

勝率 8%

›

▽13

デュアルロール

中井

19.0倍

勝率 6%

›

▽12

メイショウビストロ

鮫島駿

21.1倍

勝率 5%

›

×1

リテラシー

松本

25.6倍

勝率 2%

›

×14

タガノプディング

太宰

25.8倍

勝率 2%

›

▽4

ヴェルジーネ

国分恭

32.5倍

対象外勝率 2%

›

▽8

マルモア

◇今村

65.3倍

対象外勝率 1%

›

▽10

スズノソレイユ

藤懸

80.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

サリカリーフォリア

菱田

102.9倍

対象外勝率 1%

›

▽9

インピッシュ

高杉

85.4倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ブレイジングスター

酒井

97.5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。

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