京都 6R 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。

6R 京都競馬場発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズホリデー	丹内	実58.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/02 2中京45R 6着/9頭+1.0秒 06/27 2小倉17R 14着/16頭+2.7秒 03/29 3中山21R 1着/16頭勝利 03/14 2中山51R 3着/15頭+0.5秒 01/18 1中山72R 4着/16頭+0.6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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	モスカテル	Ｃデムーロ	実2.4	◎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／前走勝利の勢い／259日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 1着/13頭勝利 02/07 1小倉56R 4着/18頭+0.6秒 12/21 5阪神63R 5着/18頭+0.6秒 09/27 4阪神85R 3着/11頭+0.2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) △ ローテーション 259日休養明け × 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 26.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	アリストクラシア	吉田隼	実42.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/12 1函館107R 7着/9頭+0.6秒 06/28 1函館67R 5着/10頭+0.5秒 05/02 3京都36R 4着/11頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 4着/11頭+0.6秒 02/10 2京都47R 3着/8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 8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) -31% (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。
4	バレンシア	西塚	実76.1	▽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25%と適性高／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/05 2小倉412R 14着/16頭+3.3秒 05/23 3京都97R 7着/16頭+1.5秒 04/26 1福島67R 10着/15頭+1.0秒 03/29 2阪神29R 4着/15頭+1.8秒 11/22 4京都57R 6着/16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 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	ウォーターエルピス	中井	実113.6	▽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 07/26 2中京211R 12着/16頭+0.9秒 07/07 川崎10R 8着/9頭+3.0秒 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15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戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	デルマサクラサク	吉村	実39.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 07/12 1函館107R 2着/9頭+0.0秒 05/23 3京都97R 8着/16頭+1.7秒 05/02 3京都36R 3着/11頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 3着/11頭+0.3秒 02/10 2京都47R 2着/8頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	レザーアンドレース	松若	実26.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/20 3阪神58R 8着/16頭+2.7秒 05/24 3京都106R 5着/15頭+1.0秒 05/03 3京都43R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神32R 7着/14頭+1.7秒 02/07 1小倉51R 6着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
8	ティエラレイナ	武豊	実4.5	○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 02/01 2京都24R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
9	ナムラヒナギク	田口	実20.2	▽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）
前5走 07/25 1札幌19R 3着/10頭+0.9秒 07/11 1函館97R 3着/14頭+0.4秒 06/28 1函館69R 8着/10頭+1.1秒 06/14 1函館29R 3着/10頭+0.3秒 05/23 3京都99R 6着/11頭+0.4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 7.0着 (不振) × 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	アーデルリーベ	幸	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/02 2中京45R 4着/9頭+0.6秒 06/16 川崎10R 10着/11頭+1.3秒 04/26 1福島67R 6着/15頭+0.6秒 01/04 1京都18R 10着/16頭+1.0秒 10/18 3京都612R 14着/15頭+1.4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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
11	イルカンダ	菱田	実8.6	△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／189日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 11着/16頭+2.1秒 04/11 2阪神51R 1着/16頭勝利 01/24 1京都81R 9着/12頭+0.9秒 01/05 1京都21R 3着/14頭+0.4秒 09/21 4阪神74R 5着/13頭+0.5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 11着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
12	マリノエステーラ	☆田山	実303.1	▽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走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田10R 1着/9頭勝利 06/20 3阪神53R 10着/16頭+2.0秒 05/31 3京都121R 5着/16頭+1.2秒 04/08 園田10R 2着/8頭+1.4秒 02/01 2京都21R 6着/13頭+1.6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 10着 (大敗) ○ 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) +96%（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: 0.3%) ※ 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	アキノビューティー	鮫島良	実11.0	△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／77日ぶりの実戦）
前5走 07/04 2小倉34R 7着/16頭+1.4秒 06/20 3阪神53R 4着/16頭+0.2秒 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	シゲルオトヒメ	川須	実211.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/23 3京都97R 12着/16頭+2.5秒 05/02 3京都36R 6着/11頭+1.0秒 04/11 2阪神57R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 2着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 11着/15頭+0.9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（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	ガイラルディア	古川吉	実82.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 03/21 1阪神97R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1京都56R 7着/9頭+1.1秒 11/04 笠松6R 1着/12頭勝利 10/21 笠松7R 1着/10頭勝利
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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
16	ヒメモモアスク	岩田望	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 03/14 1阪神76R 8着/13頭+2.3秒 05/11 2京都66R 4着/11頭+0.4秒 03/23 1阪神81R 1着/11頭勝利 ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。

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

モスカテル

騎手Ｃデムーロ

2.4倍

AI の勝率26%損益の分かれ目42%

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

モスカテル

Ｃデムーロ

2.4倍

勝率 26%

›

○8

ティエラレイナ

武豊

4.5倍

勝率 24%

›

▲10

アーデルリーベ

幸

7.0倍

勝率 11%

›

△11

イルカンダ

菱田

8.6倍

勝率 9%

›

△13

アキノビューティー

鮫島良

11.0倍

勝率 8%

›

△16

ヒメモモアスク

岩田望

13.3倍

勝率 5%

›

▽9

ナムラヒナギク

田口

20.2倍

勝率 5%

›

×7

レザーアンドレース

松若

26.9倍

勝率 2%

›

▽6

デルマサクラサク

吉村

39.5倍

対象外勝率 2%

›

▽3

アリストクラシア

吉田隼

42.1倍

対象外勝率 2%

›

▽1

クイーンズホリデー

丹内

58.0倍

対象外勝率 1%

›

▽4

バレンシア

西塚

76.1倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ガイラルディア

古川吉

82.9倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ウォーターエルピス

中井

113.6倍

対象外勝率 1%

›

▽14

シゲルオトヒメ

川須

211.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

マリノエステーラ

☆田山

303.1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

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