川崎 12R 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。

12R 川崎競馬場開成町ダ2000m ダート2000m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディオスパーダ逃げ	野畑凌（川崎）	実4.0	×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（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/12 川崎12R 6着/14頭+0.5秒 09/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/03 船橋6R 1着/12頭勝利 03/13 園田10R 3着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
2	ウインメラナイト追込	古岡勇（川崎）	実92.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/05 船橋9R 11着/14頭 05/14 川崎9R 9着/13頭+1.0秒 04/08 川崎9R 6着/13頭+1.8秒 03/06 川崎10R 4着/9頭+1.4秒 02/02 川崎9R 6着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
3	カガヤキファイター逃げ	藤江渉（川崎）	実10.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/18 川崎8R 4着/10頭 05/12 川崎12R 4着/14頭+0.1秒 04/09 川崎8R 1着/14頭勝利 02/03 川崎9R 4着/14頭+0.8秒 01/02 川崎12R 5着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
4	ノッテストラータ差し	中越琉（川崎）	実57.0	▽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）
前5走 06/16 川崎9R 10着/14頭 05/12 川崎10R 6着/14頭+2.1秒 04/08 川崎12R 12着/14頭+2.9秒 03/20 浦和10R 7着/9頭+2.1秒 03/05 川崎12R 10着/11頭+2.1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 19走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +239% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ボルドーダゲール追込	増田充（川崎）	実56.8	△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0%と苦戦傾向）
前5走 06/18 川崎8R 6着/10頭+1.0秒 06/02 船橋11R 7着/14頭 05/14 川崎9R 6着/13頭+0.4秒 04/09 川崎9R 10着/14頭+1.7秒 12/12 船橋10R 14着/14頭+6.0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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +311% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
6	ビルドラポール先行	佐野遥（川崎）	実53.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 05/28 浦和9R 6着/12頭 05/15 川崎9R 7着/12頭+1.3秒 04/08 川崎9R 5着/13頭+1.3秒 03/17 浦和12R 4着/12頭+0.8秒 03/05 川崎8R 3着/10頭+1.3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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
7	テンダリー逃げ	櫻井光（川崎）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/12 川崎12R 2着/14頭+0.1秒 02/03 川崎9R 1着/14頭勝利 01/04 川崎9R 3着/13頭+0.2秒 12/17 川崎12R 1着/13頭勝利 11/19 川崎3R 4着/12頭+1.9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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
8	ハネダブライアン先行	本田重（船橋）	実6.0	▲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／246日ぶりの実戦）
前5走 11/05 船橋11R 5着/9頭+0.9秒 10/15 川崎6R 1着/10頭勝利 09/30 船橋11R 4着/9頭+1.2秒 08/08 川崎4R 1着/6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 36% (好調) △ ローテーション 246日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
9	コパノモンタナ先行	和田譲（大井）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 川崎7R 1着/10頭 05/13 川崎6R 2着/14頭+0.2秒 04/09 川崎8R 3着/14頭+0.5秒 03/05 川崎5R 3着/10頭+0.7秒 12/19 川崎10R 11着/14頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 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 8.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
10	アンジュミストラル自在	西啓太（大井）	実64.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/28 浦和9R 9着/12頭 05/15 川崎9R 4着/12頭+0.7秒 04/10 川崎9R 7着/10頭+1.6秒 02/12 船橋9R 7着/14頭+1.6秒 08/20 浦和9R 11着/11頭+12.3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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
11	ハクシュ逃げ	笹川翼（大井）	実3.8	×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11走で勝率36%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 06/18 川崎8R 5着/10頭+0.0秒 05/12 川崎12R 3着/14頭+0.1秒 04/08 川崎9R 3着/13頭+0.4秒 03/05 川崎8R 2着/10頭+0.5秒 01/03 川崎9R 2着/14頭+0.7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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	モトサン自在	鷹見陸（大井）	実57.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/18 川崎8R 9着/10頭+2.0秒 05/25 浦和10R 11着/12頭+0.0秒 05/12 川崎9R 7着/8頭+1.9秒 12/19 川崎11R 2着/12頭+0.1秒 11/17 川崎9R 7着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) +244% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
13	セラード先行	町田直（川崎）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/15 川崎10R 6着/12頭+0.9秒 04/08 川崎12R 9着/14頭+2.1秒 03/06 川崎10R 3着/9頭+1.4秒 02/02 川崎9R 3着/12頭+0.3秒 01/02 川崎12R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
14	アマビリティ差し	伊藤裕（川崎）	実55.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 川崎6R 4着/8頭 05/14 川崎8R 3着/6頭+0.8秒 04/23 浦和9R 8着/11頭+1.7秒 04/08 川崎8R 6着/13頭+2.5秒 03/20 浦和9R 8着/9頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 12走で勝率 0% (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) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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

ディオスパーダ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲7テンダリー

6.8倍

EV -45%

▲8ハネダブライアン

6.0倍

EV -52%

▲9コパノモンタナ

6.5倍

EV -48%

出走馬全14頭

×1

ディオスパーダ

野畑凌（川崎）

4.0倍

-61%

›

×11

ハクシュ

笹川翼（大井）

3.8倍

-63%

›

▲7

テンダリー

櫻井光（川崎）

6.8倍

-45%

›

▲8

ハネダブライアン

本田重（船橋）

6.0倍

-52%

›

▲9

コパノモンタナ

和田譲（大井）

6.5倍

-48%

›

△5

ボルドーダゲール

増田充（川崎）

56.8倍

+311%

›

△13

セラード

町田直（川崎）

14.1倍

+2%

›

▽3

カガヤキファイター

藤江渉（川崎）

10.8倍

-25%

›

▽2

ウインメラナイト

古岡勇（川崎）

92.9倍

+453%

›

▽4

ノッテストラータ

中越琉（川崎）

57.0倍

+239%

›

▽6

ビルドラポール

佐野遥（川崎）

53.0倍

+215%

›

▽10

アンジュミストラル

西啓太（大井）

64.2倍

+282%

›

▽12

モトサン

鷹見陸（大井）

57.8倍

+244%

›

▽14

アマビリティ

伊藤裕（川崎）

55.3倍

+229%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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

馬連 1-11 実7.8倍期待値 +58% ❌不的中1番(-)-11番(1着)
3連複 1-8-11 実20.6倍期待値 +140% ❌不的中1番(-)-8番(3着)-11番(1着)

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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