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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カンナギ 差し |
山林信（川崎） |
実66.8 |
B▽ A▽勝率2% EV+14% 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) +740% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 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。 |
| 2 |
アイビージーニー 先行 |
藤本現（大井） |
実2.9 |
B▲ A○勝率23% EV-33% 詳細▼ |
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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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 34.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.9% / 期待値 -34% ※ 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 |
オトコユメラク 追込 |
増田充（川崎） |
実16.6 |
B△ A△勝率5% EV-10% 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) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -11% ※ 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 |
ワンラヴ 追込 |
櫻井光（川崎） |
実32.7 |
B△ A△勝率4% EV+43% 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) +311% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 3.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +44% ※ 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 |
シントーハナノラン 先行 |
町田直（川崎） |
実2.7 |
B○ A🌟◎勝率33% EV-10% 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.1% / 期待値 -11% ※ 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 |
シュヴァイゲン 先行 推奨 |
藤江渉（川崎） |
実17.8 |
B△ A△勝率13% EV+129% 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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 5.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 期待値 +129% ※ 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 |
エルキーオ 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実2.6 |
B◎ A▲勝率20% EV-48% 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 38.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.6% / 期待値 -49% ※ 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7頭
×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
23.5% (オッズ暗示: 38.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 19.6% / 期待値 -49%
×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
13.5% (オッズ暗示: 37.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 33.1% / 期待値 -11%
×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
12.6% (オッズ暗示: 34.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 22.9% / 期待値 -34%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+108% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -11%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+123% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 5.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.9% / 期待値 +129%
🌟◎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
12.6% (オッズ暗示: 3.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +44%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+740% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 +15%
💡 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
-
単勝
6
シュヴァイゲン
実17.8倍
期待値 +129%
❌不的中6着単勝 17.8倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
シュヴァイゲン
実17.8倍
期待値 +123%
❌不的中6着単勝 17.8倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カンナギ 差し |
山林信（川崎） |
実66.8 |
▽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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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 |
アイビージーニー 先行 |
藤本現（大井） |
実2.9 |
○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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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 |
オトコユメラク 追込 |
増田充（川崎） |
実16.6 |
△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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 4 |
ワンラヴ 追込 |
櫻井光（川崎） |
実32.7 |
△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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。 |
| 5 |
シントーハナノラン 先行 |
町田直（川崎） |
実2.7 |
🌟◎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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。 |
| 6 |
シュヴァイゲン 先行 推奨 |
藤江渉（川崎） |
実17.8 |
△詳細▼ |
|
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) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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 |
エルキーオ 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実2.6 |
▲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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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7頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
33.1% (オッズ暗示: 37.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
22.9% (オッズ暗示: 34.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
19.6% (オッズ暗示: 38.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+129% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.9% (オッズ暗示: 5.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 6.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.4% (オッズ暗示: 3.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.5%)
💡 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
-
単勝
6
シュヴァイゲン
実17.8倍
期待値 +129%
❌不的中6着単勝 17.8倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
シュヴァイゲン
実17.8倍
期待値 +123%
❌不的中6着単勝 17.8倍
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