川崎 2R 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。

2R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リンテンリュウ差し	櫻井光（川崎）	実5.8	▲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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/18 川崎6R 2着/12頭 05/14 川崎4R 6着/12頭+1.1秒 04/09 川崎5R 3着/12頭+1.0秒 03/13 船橋4R 3着/9頭+1.0秒 03/04 川崎3R 9着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 10.4% (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。
2	シルヴァギンジ自在	伊藤裕（川崎）	実6.6	▲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40走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は44走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/17 川崎2R 1着/11頭 05/12 川崎2R 1着/9頭勝利 04/09 川崎3R 3着/12頭+0.5秒 01/03 川崎4R 8着/14頭+0.9秒 12/16 川崎8R 4着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19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 10.4% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	マロンフエルテ自在	神尾香（川崎）	実69.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/18 川崎6R 11着/12頭+3.0秒 04/08 川崎6R 11着/12頭+2.5秒 03/19 浦和4R 4着/11頭+1.5秒 03/04 川崎3R 10着/12頭+3.1秒 02/06 川崎8R 10着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +534% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ティンドラ先行	古岡勇（川崎）	実42.4	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/17 川崎1R 3着/12頭+0.0秒 05/29 浦和2R 3着/12頭 04/24 浦和5R 6着/9頭+1.9秒 04/10 川崎5R 9着/12頭+2.7秒 02/06 川崎6R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +563% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.7% (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。
5	アフロガル逃げ	野畑凌（川崎）	実1.3	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（前走3着）
前5走 06/17 川崎4R 3着/12頭 03/05 川崎7R 3着/12頭+0.2秒 02/06 川崎8R 4着/12頭+0.7秒 01/01 川崎6R 4着/13頭+0.2秒 12/17 川崎1R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	セレナス先行	新原周（川崎）	実19.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 06/17 川崎4R 8着/12頭 05/14 川崎5R 8着/12頭+1.1秒 04/08 川崎5R 4着/12頭+1.7秒 03/05 川崎7R 4着/12頭+0.4秒 02/05 川崎6R 4着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (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。
7	ベニノレーヴ先行	中山遥（浦和）	実15.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/17 川崎2R 2着/11頭 05/15 川崎5R 2着/12頭+0.4秒 04/10 川崎5R 11着/12頭+2.8秒 03/16 浦和9R 4着/11頭+0.8秒 03/05 川崎2R 2着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
8	アスクアーバンシー推奨	増田充（川崎）	実20.0	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ20.0倍で期待値+213%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/15 川崎8R 6着/11頭 06/04 船橋5R 9着/12頭 05/14 川崎6R 5着/11頭+1.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.7% (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。

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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位

アフロガル

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ティンドラ

42.4倍

EV +563%

○8アスクアーバンシー

20.0倍

EV +213%

▲2シルヴァギンジ

6.6倍

EV -31%

▲1リンテンリュウ

5.8倍

EV -39%

▲6セレナス

19.9倍

EV +107%

▲7ベニノレーヴ

15.9倍

EV +65%

出走馬AI評価順・全8頭

×5

アフロガル

野畑凌（川崎）

1.3倍

-76%

›

○4

ティンドラ

古岡勇（川崎）

42.4倍

+563%

›

○8

アスクアーバンシー

増田充（川崎）

20.0倍

+213%

›

▲2

シルヴァギンジ

伊藤裕（川崎）

6.6倍

-31%

›

▲1

リンテンリュウ

櫻井光（川崎）

5.8倍

-39%

›

▲6

セレナス

新原周（川崎）

19.9倍

+107%

›

▲7

ベニノレーヴ

中山遥（浦和）

15.9倍

+65%

›

△3

マロンフエルテ

神尾香（川崎）

69.7倍

+534%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 8 アスクアーバンシー確定12.4倍期待値 +89% 🎯的中1着確定 12.4倍1,240円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 アスクアーバンシー確定12.4倍期待値 +213% 🎯的中1着確定 12.4倍2,480円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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