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 17:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アウェイクサード追込	伊藤裕（川崎）	実69.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%）
前5走 06/22 浦和9R 6着/8頭+0.0秒 05/28 浦和8R 5着/11頭 03/05 川崎11R 10着/13頭+1.9秒 02/04 川崎3R 1着/14頭勝利 01/22 船橋7R 7着/12頭+1.6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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +359% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
2	カスターニエ	矢野貴（大井）	実14.6	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ピュアクローム	佐藤翔（JRA）	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
4	グランワールド	笹川翼（大井）	実1.2	×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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	マイシドニー	田山旺（JRA）	実9.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
6	カナールレイナ差し	鷹見陸（大井）	実63.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/16 川崎6R 5着/11頭 05/12 川崎6R 5着/12頭+0.8秒 04/10 川崎4R 4着/6頭+1.7秒 03/06 川崎5R 2着/8頭+0.4秒 02/04 川崎6R 10着/12頭+2.4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 4.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) +323% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
7	カズヤ先行	佐野遥（川崎）	実44.7	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 06/17 川崎6R 7着/8頭+0.0秒 03/05 川崎11R 13着/13頭+7.2秒 02/03 川崎4R 2着/14頭+0.8秒 01/01 川崎11R 3着/11頭+0.1秒 12/18 川崎9R 3着/10頭+1.2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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) +361% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	サンエイタロー追込	野畑凌（川崎）	実41.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 06/24 浦和8R 3着/8頭 04/08 川崎4R 6着/6頭+1.6秒 03/17 浦和9R 4着/12頭+1.9秒 03/05 川崎11R 11着/13頭+3.0秒 02/11 船橋9R 5着/11頭+1.5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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
9	ボンセレンシス先行推奨	新原周（川崎）	実17.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/16 川崎6R 3着/11頭+0.0秒 05/13 川崎3R 2着/14頭+0.7秒 04/06 川崎5R 10着/10頭+4.4秒 08/04 川崎3R 1着/10頭勝利 07/11 川崎5R 3着/6頭+1.2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 5.0着 ○ 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% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
10	フォーマイディア	増田充（川崎）	実127.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎6R 6着/8頭 06/01 船橋1R 6着/11頭 05/25 浦和5R 1着/12頭 05/11 川崎5R 6着/11頭+2.2秒 04/21 浦和11R 7着/7頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) +744% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
11	カミカクシ	大野拓（JRA）	実16.0	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 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 10.3% (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。

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

グランワールド

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2カスターニエ

14.6倍

EV +50%

○5マイシドニー

9.0倍

EV -7%

○7カズヤ

44.7倍

EV +361%

○9ボンセレンシス

17.3倍

EV +78%

○11カミカクシ

16.0倍

EV +65%

出走馬全11頭

×4

グランワールド

笹川翼（大井）

1.2倍

-81%

›

○2

カスターニエ

矢野貴（大井）

14.6倍

+50%

›

○5

マイシドニー

田山旺（JRA）

9.0倍

-7%

›

○7

カズヤ

佐野遥（川崎）

44.7倍

+361%

›

○9

ボンセレンシス

新原周（川崎）

17.3倍

+78%

›

○11

カミカクシ

大野拓（JRA）

16.0倍

+65%

›

▽1

アウェイクサード

伊藤裕（川崎）

69.3倍

+359%

›

▽3

ピュアクローム

佐藤翔（JRA）

19.4倍

+28%

›

▽6

カナールレイナ

鷹見陸（大井）

63.8倍

+323%

›

▽8

サンエイタロー

野畑凌（川崎）

41.7倍

+176%

›

▽10

フォーマイディア

増田充（川崎）

127.2倍

+744%

›

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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

3連複 4-5-11 実12.7倍期待値 +128% ❌不的中4番(7着)-5番(3着)-11番(4着)

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ボンセレンシス実17.3倍期待値 +78% ❌不的中9着単勝 17.3倍

※ 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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