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。

8R 京都競馬場発走 13:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ショウナンタハティ	松山	実5.6	○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3着）
前5走 07/26 2新潟25R 3着/15頭+0.5秒 05/31 2東京127R 3着/16頭+0.2秒 05/02 2東京37R 2着/16頭+0.2秒 04/11 3中山58R 7着/16頭+1.4秒 02/15 1小倉812R 2着/13頭+0.1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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	オトメナシャチョウ	松若	実38.7	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/13 3阪神310R 14着/16頭+1.8秒 05/21 大井11R 2着/13頭+0.3秒 03/01 2中山212R 15着/16頭+1.9秒 11/22 3福島510R 5着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟412R 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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.6% (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。
3	ブルーマッキンジー	西村淳	実2.0	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/04 2小倉38R 1着/13頭勝利 05/09 3京都56R 3着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神33R 1着/16頭勝利 12/21 5阪神62R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京74R 4着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	モカラマーズ	坂井	実10.7	△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8.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/13 3阪神310R 7着/16頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 5着/16頭+0.3秒 02/07 2京都312R 1着/15頭勝利 01/10 1京都37R 4着/15頭+0.5秒 07/27 3中京210R 11着/12頭+2.3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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	カーリキュー	岩田望	実6.8	▲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33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都122R 1着/16頭勝利 05/23 3京都91R 2着/16頭+0.1秒 03/29 1中京61R 3着/16頭+0.3秒 02/28 1阪神33R 5着/16頭+1.5秒 02/10 2京都43R 6着/14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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (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。
6	ミライテーラー	中井	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 03/15 1阪神812R 3着/13頭+0.1秒 02/15 2京都612R 2着/16頭+0.0秒 01/18 1京都79R 11着/16頭+1.1秒 06/22 3東京69R 3着/16頭+0.6秒 06/01 2京都128R 5着/16頭+0.5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 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	リアルアルバ推奨	田口	実12.4	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率22%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 07/12 2小倉612R 16着/17頭+2.5秒 07/04 2小倉39R 10着/12頭+1.5秒 06/28 2小倉27R 8着/10頭+1.5秒 06/13 3阪神312R 11着/14頭+0.8秒 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	メモリーグラス	菱田	実182.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 04/11 2阪神512R 7着/16頭+0.7秒 03/22 1阪神1012R 9着/12頭+1.7秒 02/22 1阪神212R 15着/16頭+1.9秒 01/31 2京都19R 8着/13頭+0.9秒 01/11 1中山412R 8着/16頭+1.2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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +199%（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: 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。
9	ルイステソーロ	吉村	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/12 1函館1010R 7着/12頭+0.5秒 04/18 3中山712R 3着/13頭+0.4秒 03/29 3中山28R 1着/16頭勝利 03/08 2中山46R 2着/16頭+0.4秒 11/24 3福島67R 11着/16頭+1.5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 8.0着 (不振) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。

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

リアルアルバ

騎手田口

12.4倍

AI の勝率10%損益の分かれ目8%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.4倍）を上回り、期待値 +25% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥100（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（2着）

出走馬全9頭

×3

ブルーマッキンジー

西村淳

2.0倍

勝率 20%

›

○1

ショウナンタハティ

松山

5.6倍

勝率 14%

›

▲5

カーリキュー

岩田望

6.8倍

勝率 14%

›

△9

ルイステソーロ

吉村

8.8倍

勝率 13%

›

△6

ミライテーラー

中井

9.2倍

勝率 13%

›

△4

モカラマーズ

坂井

10.7倍

勝率 11%

›

▽7

リアルアルバ

田口

12.4倍

勝率 10%

›

▽2

オトメナシャチョウ

松若

38.7倍

対象外勝率 4%

›

▽8

メモリーグラス

菱田

182.2倍

対象外勝率 2%

›

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7リアルアルバ不的中 2着

オッズ12.4倍予測時点
期待値+25%
推奨の幅10.0〜30.0倍
賭け金¥100

※ 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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