川崎 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 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピーチマカロン自在	達城龍（大井）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎7R 4着/12頭+0.0秒 05/27 浦和9R 6着/11頭+0.0秒 05/14 川崎7R 8着/11頭+0.6秒 05/06 船橋7R 6着/12頭+0.7秒 04/06 川崎9R 2着/11頭+0.1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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	バルジェロ逃げ	町田直（川崎）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/13 川崎2R 3着/12頭+0.4秒 04/06 川崎4R 1着/12頭勝利 03/05 川崎3R 3着/12頭+0.6秒 02/03 川崎4R 7着/14頭+1.4秒 01/04 川崎6R 3着/10頭+1.3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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (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	ハワイアンジュエル自在	及川烈（浦和）	実93.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/24 浦和9R 5着/11頭 05/27 浦和9R 10着/11頭 01/07 浦和5R 10着/12頭+2.0秒 12/10 船橋8R 8着/11頭+1.3秒 11/04 船橋6R 10着/11頭+1.7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 8.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +682% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
4	ケイツーユーロ差し	古岡勇（川崎）	実115.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 03/18 浦和8R 12着/12頭+2.6秒 03/03 川崎12R 10着/12頭+1.7秒 02/06 川崎12R 6着/12頭+0.4秒 01/02 川崎9R 10着/11頭+2.1秒 09/10 川崎9R 11着/12頭+1.7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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 29走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +859% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
5	クレイスアバンティ逃げ	西啓太（大井）	実34.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率67%／前走3着）
前5走 06/18 川崎2R 3着/10頭 06/05 船橋5R 8着/10頭 05/04 船橋10R 8着/9頭+2.6秒 03/16 浦和2R 1着/11頭勝利 03/06 川崎3R 1着/11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 6.3着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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	ニャンモロー逃げ	本田重（船橋）	実3.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 川崎2R 1着/10頭 05/12 川崎6R 7着/12頭+1.4秒 05/01 大井4R 8着/8頭+3.1秒 04/17 大井5R 5着/9頭+1.3秒 03/25 大井3R 1着/14頭勝利
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) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ◎ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	モズアンドモズ逃げ	野畑凌（川崎）	実3.9	◎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5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/10 川崎10R 1着/12頭勝利 03/04 川崎5R 1着/11頭勝利 02/02 川崎7R 1着/11頭勝利 01/03 川崎6R 2着/12頭+0.1秒 12/15 川崎6R 1着/12頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
8	イイクニアシェル先行	佐野遥（川崎）	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/16 川崎7R 3着/12頭+0.0秒 06/01 船橋7R 5着/12頭 05/11 川崎12R 5着/12頭+1.2秒 04/10 川崎10R 5着/12頭+0.8秒 03/04 川崎5R 3着/11頭+0.3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 4.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ドナソレイ差し推奨	藤田凌（大井）	実25.9	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ25.9倍で期待値+187%の有力候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/18 川崎2R 2着/10頭+2.0秒 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒 04/24 浦和4R 9着/10頭+1.5秒 04/06 川崎4R 4着/12頭+0.5秒 03/16 浦和2R 9着/11頭+1.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
10	アタゴテンジン逃げ	笹川翼（大井）	実2.8	×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3走で勝率100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 03/03 川崎12R 1着/12頭勝利 02/04 川崎5R 1着/12頭勝利 01/01 川崎5R 1着/12頭勝利 04/29 大井9R 12着/13頭+3.4秒 03/26 大井9R 3着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 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 128日休養明け × 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 13.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。

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

モズアンドモズ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲2バルジェロ

6.6倍

EV -26%

▲9ドナソレイ

25.9倍

EV +187%

出走馬全10頭

◎7

モズアンドモズ

野畑凌（川崎）

3.9倍

-45%

›

×10

アタゴテンジン

笹川翼（大井）

2.8倍

-61%

›

▲2

バルジェロ

町田直（川崎）

6.6倍

-26%

›

▲9

ドナソレイ

藤田凌（大井）

25.9倍

+187%

›

△1

ピーチマカロン

達城龍（大井）

17.0倍

+41%

›

△3

ハワイアンジュエル

及川烈（浦和）

93.7倍

+682%

›

△4

ケイツーユーロ

古岡勇（川崎）

115.0倍

+859%

›

△5

クレイスアバンティ

西啓太（大井）

34.3倍

+186%

›

△6

ニャンモロー

本田重（船橋）

3.3倍

-72%

›

△8

イイクニアシェル

佐野遥（川崎）

21.6倍

+80%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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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 9 ドナソレイ実25.9倍期待値 +187% ❌不的中4着単勝 25.9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。
2モデルの説明はこちら

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