川崎 4R 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 |
ユウユウキール |
櫻井光（川崎） |
実9.1 |
B△ A△勝率11% EV0% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 11.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 -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 |
ミザリー |
池谷匠（川崎） |
実31.1 |
B△ A△勝率3% EV+3% 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 +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 |
ドラゴンライト |
和田譲（大井） |
実3.4 |
B△ A🌟◎勝率35% EV+20% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.4% / 期待値 +20% ※ 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 |
シェナシャングリラ |
新原周（川崎） |
実3.4 |
B○ A▲勝率13% EV-56% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 29.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -56% ※ 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 |
ジーティータッセイ |
西啓太（大井） |
実2.3 |
B▲ A○勝率32% EV-27% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 43.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.7% / 期待値 -27% ※ 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 |
デーレーハヤテ 推奨 |
田中涼（川崎） |
実9.4 |
B◎ A△勝率6% EV-45% 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) +653% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.2% (オッズ暗示: 10.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -46% ※ 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6頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+653% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
80.2% (オッズ暗示: 10.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -46%
×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
10.7% (オッズ暗示: 29.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -56%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-87% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 43.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 31.7% / 期待値 -27%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 29.4%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 35.4% / 期待値 +20%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 3.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 +4%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 11.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 -1%
💡 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
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
6
デーレーハヤテ
¥1,900
実9.4倍
期待値 +653%
❌不的中2着単勝 9.4倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ユウユウキール |
櫻井光（川崎） |
実9.1 |
△詳細▼ |
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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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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 |
ミザリー |
池谷匠（川崎） |
実31.1 |
△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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 |
ドラゴンライト |
和田譲（大井） |
実3.4 |
🌟◎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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。 |
| 4 |
シェナシャングリラ |
新原周（川崎） |
実3.4 |
▲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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。 |
| 5 |
ジーティータッセイ |
西啓太（大井） |
実2.3 |
○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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。 |
| 6 |
デーレーハヤテ 推奨 |
田中涼（川崎） |
実9.4 |
△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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。 |
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6頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
35.4% (オッズ暗示: 29.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
31.7% (オッズ暗示: 43.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 29.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 11.0%)
×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
5.8% (オッズ暗示: 10.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 3.2%)
💡 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
6
デーレーハヤテ
¥1,900
実9.4倍
期待値 -46%
❌不的中2着単勝 9.4倍
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