川崎 2R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
オリコウビアリッツ |
櫻井光（川崎） |
実4.3 |
B▲ A▲勝率19% EV-17% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 12.5% (オッズ暗示: 23.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.2% / 期待値 -17% ※ 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 |
ユノアール 先行 |
中山遥（浦和） |
実8.9 |
B△ A△勝率5% EV-54% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 11.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -54% ※ 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 |
レイナデルアレーナ 先行 |
池谷匠（川崎） |
実15.2 |
B△ A△勝率4% EV-38% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 -39% ※ 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 |
センプレヴェルデ |
野畑凌（川崎） |
実3.9 |
B◎ A🌟◎勝率32% EV+24% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 25.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.8% / 期待値 +24% ※ 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 |
アファーマティヴ 追込 推奨 |
加藤雄（川崎） |
実27.1 |
B▽ A×勝率1% EV-75% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -76% ※ 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 |
グリーンアンシェル |
西啓太（大井） |
実18.9 |
B▽ A▽勝率4% EV-30% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 8.0% (オッズ暗示: 5.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -30% ※ 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 |
マッドチェイサー 先行 |
川島正（船橋） |
実6.5 |
B△ A△勝率13% EV-14% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 15.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.2% / 期待値 -15% ※ 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 |
アンプリフィ 差し |
古岡勇（川崎） |
実30.3 |
B▽ A×勝率1% EV-57% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 3.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -57% ※ 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 |
ショックザワールド 先行 |
佐野遥（川崎） |
実3.1 |
B○ A○勝率21% EV-35% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 12.5% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 期待値 -36% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.9% (オッズ暗示: 25.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 31.8% / 期待値 +24%
×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
12.5% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.7% / 期待値 -36%
×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
12.5% (オッズ暗示: 23.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 19.2% / 期待値 -17%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 15.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.2% / 期待値 -15%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+90% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 6.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 -39%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 11.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -54%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+188% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 3.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -57%
🌟◎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
8.0% (オッズ暗示: 5.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+116% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 3.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -76%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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
-
3連複
1-4-9
実12.1倍
期待値 +135%
🎯的中1番(1着)-4番(3着)-9番(2着)3,540円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
アファーマティヴ
実27.1倍
期待値 +116%
❌不的中4着単勝 27.1倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
オリコウビアリッツ |
櫻井光（川崎） |
実4.3 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 |
ユノアール 先行 |
中山遥（浦和） |
実8.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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 |
レイナデルアレーナ 先行 |
池谷匠（川崎） |
実15.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
| 4 |
センプレヴェルデ |
野畑凌（川崎） |
実3.9 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.8% (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。 |
| 5 |
アファーマティヴ 追込 推奨 |
加藤雄（川崎） |
実27.1 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。 |
| 6 |
グリーンアンシェル |
西啓太（大井） |
実18.9 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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 |
マッドチェイサー 先行 |
川島正（船橋） |
実6.5 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (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。 |
| 8 |
アンプリフィ 差し |
古岡勇（川崎） |
実30.3 |
×詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 9 |
ショックザワールド 先行 |
佐野遥（川崎） |
実3.1 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+24% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
31.8% (オッズ暗示: 25.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.7% (オッズ暗示: 32.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.2% (オッズ暗示: 23.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.2% (オッズ暗示: 15.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 11.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 6.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.7% (オッズ暗示: 5.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 3.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 3.7%)
💡 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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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
-
3連複
1-4-9
実12.1倍
期待値 +135%
🎯的中1番(1着)-4番(3着)-9番(2着)3,540円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
アファーマティヴ
実27.1倍
期待値 +116%
❌不的中4着単勝 27.1倍
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