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 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウディアイ	小沢	実33.1	B▽ A▽勝率3% EV-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）
前5走 07/05 2小倉48R 5着/10頭+1.6秒 05/23 1新潟710R 8着/15頭+1.1秒 04/12 1福島26R 2着/15頭+0.3秒 03/28 1中京58R 8着/14頭+0.5秒 01/25 1京都912R 8着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（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: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 -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。
2	ムスクレスト	鮫島駿	実8.3	B△ A△勝率7% EV-36% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/05 2小倉49R 3着/8頭+0.8秒 05/31 3京都1211R 5着/9頭+0.7秒 02/08 1小倉66R 1着/16頭勝利 01/04 1京都13R 6着/16頭+0.5秒 12/13 5中京34R 4着/13頭+0.6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 3.7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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -37% ※ 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	オープンザパンドラ	斎藤	実34.6	B▽ A▽勝率2% EV-37% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 07/26 2中京23R 8着/10頭+1.8秒 07/04 2福島32R 4着/16頭+0.4秒 05/03 2東京45R 7着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 3着/13頭+0.1秒 03/28 1中京55R 6着/15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戦の調子平均 4.3着 ○ 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 2.8% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.9% / 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。
4	ニホンピロロジャー	田口	実4.0	B◎ A○勝率25% EV0% 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（前走2着）
前5走 06/28 2福島28R 5着/13頭+0.6秒 05/09 3京都511R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1小倉116R 1着/16頭勝利 01/24 1小倉16R 2着/18頭+0.1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 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.0% / 期待値 -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	プレデスティナーレ	☆田山	実26.2	B▽ A▽勝率3% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/28 園田10R 1着/11頭勝利 04/08 園田9R 1着/12頭勝利 03/17 園田10R 2着/12頭+0.5秒 03/03 姫路7R 1着/9頭勝利 02/07 2京都37R 7着/9頭+0.9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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 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。
6	フララナキラ	菱田	実173.6	B▽ A▽勝率1% EV+69% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（134日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神57R 9着/16頭+2.1秒 05/31 3京都127R 5着/10頭+1.5秒 04/26 1福島66R 3着/13頭+0.8秒 03/01 1小倉129R 17着/18頭+1.0秒 01/31 1小倉312R 7着/16頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +69% ※ 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	サトノビダーヤ	酒井	実54.0	B▽ A▽勝率3% EV+54% 詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/20 3阪神57R 12着/16頭+2.8秒 05/16 3京都74R 1着/10頭勝利 03/14 1中京14R 11着/16頭+1.4秒 01/14 園田10R 8着/11頭+3.9秒 12/14 5阪神43R 8着/11頭+1.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（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: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.1% / 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。
8	パーヴォ	菊沢	実20.3	B▽ A△勝率5% EV+0% 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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/23 1新潟77R 1着/16頭勝利 05/03 3京都44R 4着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神44R 4着/15頭+1.0秒 01/10 1京都36R 5着/18頭+0.5秒 12/13 5阪神37R 5着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 期待値 +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。
9	ダノンミッドナイト	西村淳	実5.3	B▲ A▲勝率13% EV-26% 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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京23R 1着/10頭勝利 06/14 3阪神44R 2着/17頭+0.3秒 05/24 1新潟85R 6着/16頭+0.4秒 05/03 3京都44R 3着/11頭+0.7秒 03/07 1阪神54R 4着/13頭+0.7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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 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。
10	マイコンプリート	西塚	実2.5	B○ A◎勝率25% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 18.5% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.0% / 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。
11	リトルスカーレット	吉村	実95.7	B▽ A▽勝率1% EV+8% 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8.3着と低調）
前5走 07/26 2中京211R 13着/16頭+1.0秒 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 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	ピエナオルフェ	城戸	実396.4	B▽ A▽勝率1% EV+268% 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）
前5走 01/11 1京都46R 14着/14頭+3.5秒 12/13 5中京37R 15着/18頭+2.1秒 11/23 4京都67R 15着/18頭+1.8秒 11/02 3京都117R 14着/16頭+1.6秒 10/12 3京都412R 18着/18頭+1.4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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ○ 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) +284%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 +269% ※ 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	ゴールドアクセス	◇今村	実25.3	B△ A▽勝率4% EV0% 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78R 3着/10頭+0.4秒 06/06 3阪神18R 8着/9頭+1.4秒 03/22 1阪神104R 1着/17頭勝利 02/01 1小倉46R 7着/18頭+0.7秒 01/10 1京都36R 4着/18頭+0.4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 5.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 -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。
14	ガウディ	池添謙一	実13.7	B△ A△勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 06/20 3阪神57R 6着/16頭+1.5秒 06/06 3阪神18R 3着/9頭+0.4秒 02/21 1阪神18R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1京都36R 1着/18頭勝利 11/01 3京都105R 4着/9頭+0.7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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 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。

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

ニホンピロロジャー

騎手田口

4.0倍

AI の勝率24%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14頭

◎A:○4

ニホンピロロジャー

田口

4.0倍

勝率 24%

›

○A:◎10

マイコンプリート

西塚

2.5倍

勝率 18%

›

▲A:▲9

ダノンミッドナイト

西村淳

5.3倍

勝率 17%

›

△A:△2

ムスクレスト

鮫島駿

8.3倍

勝率 8%

›

△A:▽13

ゴールドアクセス

◇今村

25.3倍

勝率 6%

›

△A:△14

ガウディ

池添謙一

13.7倍

勝率 5%

›

▽A:△8

パーヴォ

菊沢

20.3倍

勝率 5%

›

▽A:▽5

プレデスティナーレ

☆田山

26.2倍

勝率 4%

›

▽A:▽1

クラウディアイ

小沢

33.1倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽3

オープンザパンドラ

斎藤

34.6倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽7

サトノビダーヤ

酒井

54.0倍

対象外勝率 3%

›

▽A:▽11

リトルスカーレット

吉村

95.7倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽6

フララナキラ

菱田

173.6倍

対象外勝率 1%

›

▽A:▽12

ピエナオルフェ

城戸

396.4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

両モデルとも見送り

8R 京都競馬場発走 13:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウディアイ	小沢	実33.1	▽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）
前5走 07/05 2小倉48R 5着/10頭+1.6秒 05/23 1新潟710R 8着/15頭+1.1秒 04/12 1福島26R 2着/15頭+0.3秒 03/28 1中京58R 8着/14頭+0.5秒 01/25 1京都912R 8着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
2	ムスクレスト	鮫島駿	実8.3	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/05 2小倉49R 3着/8頭+0.8秒 05/31 3京都1211R 5着/9頭+0.7秒 02/08 1小倉66R 1着/16頭勝利 01/04 1京都13R 6着/16頭+0.5秒 12/13 5中京34R 4着/13頭+0.6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 3.7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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	オープンザパンドラ	斎藤	実34.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 07/26 2中京23R 8着/10頭+1.8秒 07/04 2福島32R 4着/16頭+0.4秒 05/03 2東京45R 7着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 3着/13頭+0.1秒 03/28 1中京55R 6着/15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戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.9% (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。
4	ニホンピロロジャー	田口	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/28 2福島28R 5着/13頭+0.6秒 05/09 3京都511R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1小倉116R 1着/16頭勝利 01/24 1小倉16R 2着/18頭+0.1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 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.0% (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。
5	プレデスティナーレ	☆田山	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 04/28 園田10R 1着/11頭勝利 04/08 園田9R 1着/12頭勝利 03/17 園田10R 2着/12頭+0.5秒 03/03 姫路7R 1着/9頭勝利 02/07 2京都37R 7着/9頭+0.9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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	フララナキラ	菱田	実173.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（134日ぶりの実戦）
前5走 06/20 3阪神57R 9着/16頭+2.1秒 05/31 3京都127R 5着/10頭+1.5秒 04/26 1福島66R 3着/13頭+0.8秒 03/01 1小倉129R 17着/18頭+1.0秒 01/31 1小倉312R 7着/16頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
7	サトノビダーヤ	酒井	実54.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/20 3阪神57R 12着/16頭+2.8秒 05/16 3京都74R 1着/10頭勝利 03/14 1中京14R 11着/16頭+1.4秒 01/14 園田10R 8着/11頭+3.9秒 12/14 5阪神43R 8着/11頭+1.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	パーヴォ	菊沢	実20.3	△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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/23 1新潟77R 1着/16頭勝利 05/03 3京都44R 4着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神44R 4着/15頭+1.0秒 01/10 1京都36R 5着/18頭+0.5秒 12/13 5阪神37R 5着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	ダノンミッドナイト	西村淳	実5.3	▲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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2中京23R 1着/10頭勝利 06/14 3阪神44R 2着/17頭+0.3秒 05/24 1新潟85R 6着/16頭+0.4秒 05/03 3京都44R 3着/11頭+0.7秒 03/07 1阪神54R 4着/13頭+0.7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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
10	マイコンプリート	西塚	実2.5	◎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／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 25.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
11	リトルスカーレット	吉村	実95.7	▽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8.3着と低調）
前5走 07/26 2中京211R 13着/16頭+1.0秒 05/30 3京都117R 7着/15頭+0.5秒 04/11 1福島17R 13着/15頭+2.8秒 03/14 1中京112R 13着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 7着/16頭+1.2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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
12	ピエナオルフェ	城戸	実396.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 01/11 1京都46R 14着/14頭+3.5秒 12/13 5中京37R 15着/18頭+2.1秒 11/23 4京都67R 15着/18頭+1.8秒 11/02 3京都117R 14着/16頭+1.6秒 10/12 3京都412R 18着/18頭+1.4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 12.7着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ○ 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) +268%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
13	ゴールドアクセス	◇今村	実25.3	▽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78R 3着/10頭+0.4秒 06/06 3阪神18R 8着/9頭+1.4秒 03/22 1阪神104R 1着/17頭勝利 02/01 1小倉46R 7着/18頭+0.7秒 01/10 1京都36R 4着/18頭+0.4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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
14	ガウディ	池添謙一	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 06/20 3阪神57R 6着/16頭+1.5秒 06/06 3阪神18R 3着/9頭+0.4秒 02/21 1阪神18R 4着/7頭+0.5秒 01/10 1京都36R 1着/18頭勝利 11/01 3京都105R 4着/9頭+0.7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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。

見送りAI の 1 位の馬

マイコンプリート

騎手西塚

2.5倍

AI の勝率25%損益の分かれ目40%

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14頭

◎10

マイコンプリート

西塚

2.5倍

勝率 25%

›

○4

ニホンピロロジャー

田口

4.0倍

勝率 25%

›

▲9

ダノンミッドナイト

西村淳

5.3倍

勝率 13%

›

△2

ムスクレスト

鮫島駿

8.3倍

勝率 7%

›

△14

ガウディ

池添謙一

13.7倍

勝率 5%

›

△8

パーヴォ

菊沢

20.3倍

勝率 5%

›

▽13

ゴールドアクセス

◇今村

25.3倍

勝率 4%

›

▽5

プレデスティナーレ

☆田山

26.2倍

勝率 3%

›

▽1

クラウディアイ

小沢

33.1倍

対象外勝率 3%

›

▽7

サトノビダーヤ

酒井

54.0倍

対象外勝率 3%

›

▽3

オープンザパンドラ

斎藤

34.6倍

対象外勝率 2%

›

▽11

リトルスカーレット

吉村

95.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

フララナキラ

菱田

173.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ピエナオルフェ

城戸

396.4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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