川崎 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 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:33

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジェラカフェ追込	神尾香（川崎）	実43.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/26 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 05/11 川崎6R 9着/9頭+3.8秒 04/23 浦和2R 12着/12頭+1.6秒 01/01 川崎4R 13着/14頭+2.6秒 12/16 川崎7R 13着/14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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 34走で勝率 6% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	テマリ自在	赤津和（浦和）	実42.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 06/15 川崎8R 9着/11頭 05/14 川崎6R 10着/11頭+3.1秒 04/24 浦和2R 4着/12頭+0.8秒 04/09 川崎5R 10着/12頭+2.2秒 03/16 浦和9R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 32走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
3	ラピッドフロウ追込	増田充（川崎）	実105.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/18 川崎5R 11着/12頭+3.0秒 04/08 川崎1R 12着/12頭+3.5秒 03/19 浦和2R 7着/11頭+2.2秒 03/06 川崎12R 4着/13頭+2.7秒 02/06 川崎6R 9着/12頭+2.5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +652% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
4	セクレトウェポン先行	新原周（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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 川崎5R 1着/12頭 05/11 川崎4R 1着/12頭勝利 01/04 川崎5R 4着/11頭+2.4秒 12/17 川崎1R 3着/6頭+1.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (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。
5	スターコマチ追込	半澤慶（浦和）	実117.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 06/22 浦和5R 5着/8頭 05/25 浦和1R 7着/11頭 04/20 浦和1R 10着/10頭+2.8秒 03/16 浦和4R 10着/11頭+4.0秒 02/25 浦和1R 9着/12頭+1.5秒
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +735% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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	ナリノドリーム先行	町田直（川崎）	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/18 川崎5R 3着/12頭 06/02 船橋7R 13着/14頭+1.0秒 04/07 川崎1R 1着/12頭勝利 03/30 船橋2R 4着/11頭+0.5秒 03/03 川崎1R 4着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	ヤマニントレモロ逃げ	伊藤裕（川崎）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／431日ぶりの実戦）
前5走 05/02 大井6R 2着/14頭+0.3秒 04/17 大井4R 2着/9頭+0.1秒 03/26 大井5R 3着/14頭+1.8秒 02/19 大井5R 2着/13頭+0.2秒 01/28 大井5R 2着/10頭+0.1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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 431日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ナイトダンサー差し	室陽一（浦和）	実124.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和5R 7着/7頭+2.0秒 05/29 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 04/24 浦和2R 7着/12頭+2.3秒 04/07 川崎8R 11着/13頭+2.1秒 03/19 浦和4R 5着/11頭+1.6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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +784% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	ジョーカイ追込	加藤雄（川崎）	実136.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/15 川崎5R 9着/12頭+0.0秒 05/27 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 05/12 川崎2R 9着/9頭+3.0秒 04/22 浦和2R 11着/11頭+4.2秒 02/26 浦和7R 8着/12頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +872% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
10	ルイーサ自在	岡村裕（川崎）	実72.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎6R 10着/12頭 05/25 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 05/15 川崎6R 4着/12頭+1.9秒 03/26 大井3R 8着/14頭+1.5秒 03/12 大井2R 4着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +417% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
11	ガルヴァニック自在	池谷匠（川崎）	実40.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 06/17 川崎1R 4着/12頭 05/28 浦和2R 11着/12頭 05/15 川崎6R 7着/12頭+3.0秒 04/24 浦和1R 4着/11頭+0.9秒 04/10 川崎6R 5着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +185% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。

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

セクレトウェポン

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ナリノドリーム

6.4倍

EV -29%

○7ヤマニントレモロ

4.7倍

EV -48%

出走馬全11頭

×4

セクレトウェポン

新原周（川崎）

1.3倍

-72%

›

○6

ナリノドリーム

町田直（川崎）

6.4倍

-29%

›

○7

ヤマニントレモロ

伊藤裕（川崎）

4.7倍

-48%

›

△1

アンジェラカフェ

神尾香（川崎）

43.8倍

+212%

›

△2

テマリ

赤津和（浦和）

42.7倍

+204%

›

△3

ラピッドフロウ

増田充（川崎）

105.5倍

+652%

›

△5

スターコマチ

半澤慶（浦和）

117.2倍

+735%

›

△8

ナイトダンサー

室陽一（浦和）

124.1倍

+784%

›

△9

ジョーカイ

加藤雄（川崎）

136.4倍

+872%

›

△10

ルイーサ

岡村裕（川崎）

72.6倍

+417%

›

△11

ガルヴァニック

池谷匠（川崎）

40.0倍

+185%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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