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。

7R 京都競馬場発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イッタレイッタレ	松山	実20.4	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 4着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神61R 7着/12頭+3.0秒 11/01 3京都106R 7着/16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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
2	ガルディエンヌ	Ｃデムーロ	実17.7	▽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33%と好調／前走勝利の勢い／69日ぶりの実戦）
前5走 06/13 3阪神31R 10着/16頭+1.6秒 04/26 3京都21R 4着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 5着/15頭+0.5秒 01/12 1京都53R 5着/16頭+1.0秒 12/13 5阪神31R 3着/15頭+0.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	ハグレジョー	岩田望	実2.6	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/03 3京都46R 3着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神49R 5着/12頭+0.8秒 03/21 1阪神96R 3着/16頭+0.1秒 12/27 5阪神73R 1着/16頭勝利 11/29 4京都71R 2着/14頭+0.1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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.3% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
4	エイシンティザー	坂井	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 06/06 3阪神19R 3着/9頭+0.2秒 05/23 3京都99R 3着/11頭+0.1秒 04/04 2阪神311R 11着/14頭+1.6秒 03/15 1阪神86R 4着/11頭+0.3秒 11/16 4京都43R 1着/15頭勝利
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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (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。
5	アクアアイ	吉村	実5.8	▲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／直近3走で勝率33%と好調／69日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 1着/16頭勝利 05/16 3京都73R 4着/18頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 2着/18頭+0.1秒 03/14 1阪神74R 3着/18頭+0.2秒 01/12 1京都512R 2着/18頭+0.0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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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: 17.2%) ※ 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。
6	モズジェネラル	松若	実8.2	△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／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
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 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) × 当競馬場適性 4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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
7	バンダムソレール	☆田山	実88.9	▽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 08/01 1札幌33R 2着/11頭+0.2秒 07/18 1函館115R 2着/14頭+0.4秒 06/28 2小倉24R 5着/16頭+0.9秒 05/02 1新潟13R 6着/15頭+1.0秒 04/12 3中山63R 5着/14頭+1.2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) △ ローテーション 97日休養明け × 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: 1.1%) ※ 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	ルーポ	武豊	実37.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（188日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都62R 8着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神64R 3着/16頭+1.0秒 02/21 1東京74R 2着/16頭+0.2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 4.3着 △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
9	リピース	角田和	実85.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 07/19 1函館127R 10着/14頭+2.2秒 07/12 1函館107R 3着/9頭+0.0秒 01/05 1京都24R 11着/11頭+3.7秒 11/02 3京都119R 16着/16頭+4.3秒 09/06 2札幌51R 1着/10頭勝利
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 8.7着 (不振) × 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 0.8% (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	エブリデイ推奨	秋山稔	実26.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.0倍で期待値+129%の有力候補（前走2着で力を示す／91日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 06/21 3阪神67R 7着/16頭+1.1秒 03/21 1阪神96R 6着/16頭+1.2秒 03/01 1阪神44R 6着/8頭+1.8秒 01/11 1京都45R 6着/10頭+0.6秒 09/27 4阪神89R 6着/8頭+0.6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 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
11	ツァレヴナ	田口	実84.1	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 6着/16頭+0.5秒 04/26 3京都21R 1着/16頭勝利 04/12 3中山61R 4着/15頭+1.4秒 03/22 1阪神101R 6着/14頭+1.2秒 02/14 1小倉71R 12着/16頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 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 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。
12	フリッシュ	菱田	実107.2	▽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）
前5走 07/18 2小倉712R 11着/14頭+1.9秒 05/23 3京都96R 9着/16頭+0.6秒 05/03 3京都46R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都33R 1着/14頭勝利 01/25 1京都94R 6着/10頭+0.9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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
13	バロニアル	藤懸	実89.2	▽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 06/28 2小倉212R 16着/16頭+6.3秒 04/19 2阪神83R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 5着/16頭+1.2秒 03/15 1阪神82R 13着/14頭+2.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.7% (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。
14	カフジクロミエ	古川吉	実46.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/02 1札幌46R 6着/10頭+0.8秒 05/23 3京都96R 8着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神65R 12着/16頭+1.3秒 03/21 1阪神96R 7着/16頭+1.2秒 02/07 2京都36R 2着/12頭+0.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ ローテーション 27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 1.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
15	キーンセンス	川田	実8.5	△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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/26 2中京210R 5着/16頭+1.0秒 05/23 3京都96R 10着/16頭+0.8秒 05/09 3京都56R 5着/16頭+0.7秒 04/25 2東京16R 8着/16頭+1.6秒 03/08 1阪神69R 6着/6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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 27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 10.8% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
16	ホウオウバローロ	幸	実26.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 07/18 1函館117R 8着/14頭+1.7秒 06/21 1函館48R 4着/12頭+0.3秒 06/13 1函館112R 8着/12頭+1.0秒 04/26 3京都28R 8着/15頭+1.8秒 04/11 1福島17R 4着/15頭+0.4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 5.0着 × 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 1.9% (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。

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

エブリデイ

騎手秋山稔

26.0倍

AI の勝率9%損益の分かれ目4%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 4%（1 ÷ 26.0倍）を上回り、期待値 +130% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥300（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（3着）

出走馬全16頭

◎3

ハグレジョー

岩田望

2.6倍

勝率 27%

›

○4

エイシンティザー

坂井

5.2倍

勝率 14%

›

▲5

アクアアイ

吉村

5.8倍

勝率 11%

›

△15

キーンセンス

川田

8.5倍

勝率 11%

›

△6

モズジェネラル

松若

8.2倍

勝率 10%

›

△10

エブリデイ

秋山稔

26.0倍

勝率 9%

›

▽2

ガルディエンヌ

Ｃデムーロ

17.7倍

勝率 6%

›

▽1

イッタレイッタレ

松山

20.4倍

勝率 5%

›

×16

ホウオウバローロ

幸

26.2倍

勝率 2%

›

▽8

ルーポ

武豊

37.9倍

対象外勝率 2%

›

▽14

カフジクロミエ

古川吉

46.3倍

対象外勝率 2%

›

▽9

リピース

角田和

85.2倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ツァレヴナ

田口

84.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

バンダムソレール

☆田山

88.9倍

対象外勝率 1%

›

▽12

フリッシュ

菱田

107.2倍

対象外勝率 1%

›

▽13

バロニアル

藤懸

89.2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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝10エブリデイ不的中 3着

オッズ26.0倍予測時点
期待値+130%
推奨の幅11.3〜30.0倍
賭け金¥300

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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