川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヨノビッグホープ追込	西啓太（大井）	実93.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/27 浦和10R 4着/12頭 04/20 浦和10R 9着/12頭+2.0秒 03/17 浦和10R 5着/12頭+1.8秒 11/18 川崎9R 7着/14頭+1.2秒 10/15 川崎10R 4着/14頭+0.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +601% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
2	ゴールデンマイク逃げ	和田譲（大井）	実1.4	×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（同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 11/17 川崎9R 1着/14頭勝利 10/15 川崎8R 1着/12頭勝利 09/24 浦和8R 3着/12頭+0.8秒 08/28 船橋7R 5着/12頭+0.8秒 06/06 船橋10R 5着/11頭+1.2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) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 233日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
3	ミヤギエンペラー逃げ	藤本現（大井）	実36.5	◎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（同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 05/29 浦和10R 3着/13頭+1.0秒 04/08 川崎12R 11着/14頭+2.7秒 03/16 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 03/06 川崎10R 2着/9頭+1.1秒 02/02 川崎9R 4着/12頭+0.3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 5.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +325% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
4	パイロデキセキ差し推奨	矢野貴（大井）	実19.1	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ19.1倍で期待値+122%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率15%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 04/10 川崎8R 1着/11頭勝利 03/02 川崎7R 4着/7頭+1.2秒 02/04 川崎12R 4着/14頭+1.0秒 10/16 川崎7R 2着/13頭+0.0秒 09/12 川崎8R 5着/12頭+0.8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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (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。
5	ハナノウタゲ追込	御神訓（大井）	実33.9	◎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14走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 03/04 川崎10R 5着/9頭+0.8秒 02/04 川崎10R 12着/14頭+1.1秒 01/02 川崎10R 12着/13頭+1.9秒 12/17 川崎10R 1着/9頭勝利 11/19 川崎11R 8着/13頭+2.5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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ストゥディア逃げ	木間龍（船橋）	実18.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/04 船橋11R 4着/12頭+0.0秒 05/11 川崎10R 2着/6頭+0.1秒 05/04 船橋10R 4着/9頭+1.2秒 04/02 船橋6R 3着/10頭+0.9秒 03/13 船橋11R 6着/9頭+1.7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 3.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
7	カナールゲイル差し	町田直（川崎）	実13.5	◎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5走で勝率60%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/17 川崎6R 1着/8頭 06/03 船橋3R 4着/8頭+0.0秒 05/13 川崎3R 1着/14頭勝利 04/06 川崎5R 2着/10頭+1.2秒 03/03 川崎5R 3着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ファイヤーウィップ逃げ	保園翔（浦和）	実8.6	◎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6走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/16 川崎9R 3着/14頭+0.0秒 05/12 川崎10R 2着/14頭+0.6秒 02/23 浦和10R 8着/11頭+1.7秒 01/01 川崎10R 1着/14頭勝利 12/18 川崎12R 1着/14頭勝利
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 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
9	メイショウマヒロ	笹川翼（大井）	実5.0	×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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 川崎9R 1着/11頭 05/13 川崎7R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
10	コスモスミッチー自在	新原周（川崎）	実120.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/12 川崎10R 14着/14頭+3.6秒 04/10 川崎12R 4着/11頭+0.5秒 01/01 川崎8R 13着/14頭+5.4秒 12/17 川崎10R 5着/9頭+0.6秒 11/21 川崎10R 12着/13頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +799% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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。

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

ゴールデンマイク

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬全10頭

×2

ゴールデンマイク

和田譲（大井）

1.4倍

-83%

›

◎3

ミヤギエンペラー

藤本現（大井）

36.5倍

+325%

›

◎4

パイロデキセキ

矢野貴（大井）

19.1倍

+122%

›

◎5

ハナノウタゲ

御神訓（大井）

33.9倍

+295%

›

◎7

カナールゲイル

町田直（川崎）

13.5倍

+57%

›

◎8

ファイヤーウィップ

保園翔（浦和）

8.6倍

+0%

›

▽1

サヨノビッグホープ

西啓太（大井）

93.6倍

+601%

›

▽6

ストゥディア

木間龍（船橋）

18.9倍

+41%

›

×9

メイショウマヒロ

笹川翼（大井）

5.0倍

-62%

›

▽10

コスモスミッチー

新原周（川崎）

120.0倍

+799%

›

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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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 パイロデキセキ実19.1倍期待値 +122% ❌不的中4着単勝 19.1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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