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

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウトウコウ	幸	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/20 3阪神512R 11着/18頭+1.2秒 05/30 3京都113R 1着/17頭勝利 11/08 4京都12R 6着/15頭+0.5秒 10/19 3京都74R 3着/17頭+0.3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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
2	レッドリガーレ推奨	マーカンド	実16.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/09 3京都55R 5着/8頭+0.5秒 04/19 2阪神87R 6着/8頭+0.4秒 03/29 1中京68R 5着/7頭+0.5秒 12/21 5阪神611R 13着/14頭+1.7秒 11/29 4京都75R 1着/12頭勝利
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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
3	カドーダムール	北村友	実62.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 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) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
4	ラヴリーティアラ	☆田山	実74.8	▽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 05/09 3京都55R 7着/8頭+0.9秒 03/28 2阪神15R 1着/18頭勝利 03/01 1小倉125R 9着/18頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12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) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (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	アルヴァンドルード	Ｃデムーロ	実5.4	△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／前走勝利の勢い／295日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉12R 1着/16頭勝利 11/30 4京都82R 2着/13頭+0.3秒 11/16 4京都43R 2着/15頭+0.3秒 09/21 4阪神72R 2着/13頭+0.1秒 09/07 4阪神25R 2着/6頭+0.4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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 295日休養明け × 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 8.5% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ミラキュラスアース	西村淳	実25.4	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 1着/16頭勝利 05/02 3京都33R 4着/18頭+0.3秒 02/07 2京都35R 4着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神66R 2着/11頭+0.3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 92日休養明け × 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 2.4% (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。
7	ロードレジェロ	川田	実4.1	◎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／70日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神36R 1着/18頭勝利 03/15 1阪神55R 11着/18頭+1.0秒 02/16 1京都65R 2着/14頭+0.0秒 12/07 4中京34R 2着/10頭+0.0秒 11/17 6京都65R 2着/9頭+0.1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
8	コーディアリー	丹内	実99.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/07 3東京24R 1着/18頭勝利 05/16 1新潟55R 3着/16頭+0.8秒 11/24 5東京63R 7着/16頭+0.8秒 11/09 5東京24R 7着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟21R 5着/12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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（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: 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。
9	ムーンライトラガー	池添	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/20 3阪神512R 8着/18頭+0.8秒 05/30 3京都117R 5着/15頭+0.3秒 05/02 3京都312R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/31 2京都112R 3着/17頭+0.2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 5.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	エクリュ推奨	坂井	実21.0	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す）
前5走 08/01 2中京311R 9着/9頭+1.0秒 04/12 2阪神69R 5着/14頭+0.8秒 03/01 1小倉126R 1着/16頭勝利 01/31 1小倉37R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 5着/13頭+0.4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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ラテライト	菱田	実64.1	▽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）
前5走 05/17 1新潟68R 5着/10頭+0.9秒 05/02 3京都36R 10着/11頭+2.0秒 03/21 1阪神97R 4着/11頭+0.6秒 03/14 1阪神76R 3着/13頭+0.9秒 02/22 1小倉107R 8着/14頭+1.8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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	シャンパンライフ	松山	実14.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/26 2中京211R 2着/16頭+0.3秒 06/13 3阪神38R 5着/15頭+0.2秒 05/16 3京都77R 4着/11頭+0.1秒 03/21 1中京312R 2着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神29R 4着/10頭+0.3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 4.3着 ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ドルチェリターン	吉村	実53.4	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 07/26 1札幌212R 7着/9頭+0.9秒 07/11 1函館99R 8着/10頭+1.6秒 05/10 3京都66R 4着/10頭+0.3秒 04/18 2阪神78R 2着/9頭+0.1秒 04/05 2阪神46R 3着/9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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け × 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 1.0% (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。
14	ゴールドブレス	津村	実35.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 04/18 2阪神77R 8着/14頭+0.6秒 03/21 1中京312R 4着/14頭+0.4秒 03/14 1中京17R 10着/16頭+0.9秒 12/21 5中京68R 2着/16頭+0.0秒 12/14 5中京412R 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戦の調子平均 6.3着 ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
15	コスモグローリー	岩田望	実18.3	×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0%と苦戦傾向／323日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 7着/15頭+0.5秒 12/06 5阪神112R 2着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 3着/18頭+0.2秒 08/17 3中京811R 1着/15頭勝利 08/02 3中京34R 3着/14頭+0.3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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 323日休養明け × 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 2.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ホワイトオーキッド	西塚	実95.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 08/01 1札幌310R 9着/14頭+1.3秒 03/14 2中山511R 16着/16頭+2.6秒 03/01 1阪神411R 15着/15頭+1.3秒 12/21 5阪神611R 7着/14頭+1.0秒 09/27 4阪神84R 1着/16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 11.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
17	ルーチェブリラーレ	ルメール	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/02 2中京41R 3着/18頭+0.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
18	カステッロトゥーレ	長岡	実134.4	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/13 3阪神33R 7着/18頭+0.7秒 05/17 3京都84R 3着/17頭+0.2秒 03/14 1阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神86R 4着/16頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

レッドリガーレ

騎手マーカンド

16.1倍

AI の勝率10%損益の分かれ目6%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.1倍）を上回り、期待値 +58% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（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（16着）

ほかの買い目: 10番エクリュ（21.0倍）

出走馬全18頭

◎7

ロードレジェロ

川田

4.1倍

勝率 18%

›

○17

ルーチェブリラーレ

ルメール

4.2倍

勝率 15%

›

▲1

メイショウトウコウ

幸

8.5倍

勝率 11%

›

△9

ムーンライトラガー

池添

10.9倍

勝率 11%

›

△2

レッドリガーレ

マーカンド

16.1倍

勝率 10%

›

△5

アルヴァンドルード

Ｃデムーロ

5.4倍

勝率 9%

›

▽10

エクリュ

坂井

21.0倍

勝率 9%

›

▽12

シャンパンライフ

松山

14.9倍

勝率 7%

›

×15

コスモグローリー

岩田望

18.3倍

勝率 3%

›

▽6

ミラキュラスアース

西村淳

25.4倍

勝率 2%

›

▽14

ゴールドブレス

津村

35.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ラヴリーティアラ

☆田山

74.8倍

対象外勝率 2%

›

▽8

コーディアリー

丹内

99.3倍

対象外勝率 1%

›

▽3

カドーダムール

北村友

62.7倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ラテライト

菱田

64.1倍

対象外勝率 1%

›

▽16

ホワイトオーキッド

西塚

95.3倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ドルチェリターン

吉村

53.4倍

対象外勝率 1%

›

×18

カステッロトゥーレ

長岡

134.4倍

対象外—

›

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エクリュ不的中 12着

オッズ21.0倍予測時点
期待値+79%
推奨の幅11.7〜30.0倍
賭け金¥200
単勝2レッドリガーレ不的中 16着

オッズ16.1倍予測時点
期待値+58%
推奨の幅10.2〜30.0倍
賭け金¥200

※ 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。

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