川崎 9R 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

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロクノレインボー先行	藤本現（大井）	実6.9	B△ A▲勝率12% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 05/27 浦和8R 5着/7頭 05/11 川崎10R 5着/6頭+0.9秒 04/07 川崎7R 7着/11頭+2.1秒 03/17 浦和3R 1着/9頭勝利 03/06 川崎4R 2着/9頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 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	デルマニンフ追込	御神訓（大井）	実2.7	B○ A○勝率16% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/07 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 06/16 川崎8R 2着/10頭 09/12 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 08/25 川崎7R 3着/11頭+1.6秒 08/06 川崎10R 6着/11頭+0.8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 4.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 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。
3	ボルドーティラミス逃げ	古岡勇（川崎）	実84.0	B× A▽勝率1% EV+7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/10 川崎10R 7着/8頭 05/26 浦和10R 7着/13頭 05/15 川崎9R 9着/12頭+1.6秒 04/10 川崎8R 4着/11頭+0.3秒 03/18 浦和7R 6着/9頭+2.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 期待値 +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。
4	スターアドミラル逃げ	和田譲（大井）	実40.0	B△ A▽勝率3% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／62日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和9R 3着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 10着/12頭+0.9秒 04/10 川崎9R 4着/10頭+0.9秒 01/01 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 12/18 川崎12R 13着/14頭+4.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 +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	ノーブルウィスパー先行	岡村裕（川崎）	実12.6	B▲ A△勝率10% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 07/10 川崎9R 4着/11頭 05/15 川崎8R 9着/12頭+0.8秒 04/10 川崎8R 6着/11頭+0.5秒 03/04 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 02/03 川崎7R 6着/12頭+0.3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 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 +26% ※ 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	オオタニズスマイル追込	秋元耕（浦和）	実12.2	B△ A△勝率7% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯15走で勝率27%）
前5走 07/17 浦和9R 6着/9頭 06/05 名古屋11R 10着/11頭 05/25 名古屋11R 7着/12頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 9着/9頭+5.2秒 04/07 名古屋7R 5着/5頭+3.7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 7.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% × 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 0.3% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
7	ヴィトーリアヘーザ逃げ	新原周（川崎）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV-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4走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 浦和8R 4着/12頭 05/13 川崎7R 4着/12頭+0.5秒 04/06 川崎6R 1着/12頭勝利 03/03 川崎8R 1着/11頭勝利 02/04 川崎4R 3着/12頭+0.1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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 63.0% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.2% / 期待値 -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。
8	アルティメット自在	中越琉（川崎）	実25.9	B× A△勝率3% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/10 川崎10R 5着/8頭+1.0秒 05/15 川崎8R 4着/12頭+0.2秒 03/04 川崎7R 10着/12頭+1.0秒 02/03 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 01/01 川崎12R 8着/12頭+1.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -19% ※ 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Aモデル ◎

ヴィトーリアヘーザ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2デルマニンフ

2.7倍

EV -13%

▲A:△5ノーブルウィスパー

12.6倍

EV -70%

出走馬全8頭

◎A:◎7

ヴィトーリアヘーザ

新原周（川崎）

1.9倍

+19%

›

○A:○2

デルマニンフ

御神訓（大井）

2.7倍

-13%

›

▲A:△5

ノーブルウィスパー

岡村裕（川崎）

12.6倍

-70%

›

△A:▲1

ロクノレインボー

藤本現（大井）

6.9倍

-93%

›

△A:▽4

スターアドミラル

和田譲（大井）

40.0倍

-61%

›

△A:△6

オオタニズスマイル

秋元耕（浦和）

12.2倍

-95%

›

×A:▽3

ボルドーティラミス

古岡勇（川崎）

84.0倍

-72%

›

×A:△8

アルティメット

中越琉（川崎）

25.9倍

-99%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロクノレインボー先行	藤本現（大井）	実6.9	▲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0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 05/27 浦和8R 5着/7頭 05/11 川崎10R 5着/6頭+0.9秒 04/07 川崎7R 7着/11頭+2.1秒 03/17 浦和3R 1着/9頭勝利 03/06 川崎4R 2着/9頭+0.2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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	デルマニンフ追込	御神訓（大井）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/07 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 06/16 川崎8R 2着/10頭 09/12 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 08/25 川崎7R 3着/11頭+1.6秒 08/06 川崎10R 6着/11頭+0.8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 4.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (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。
3	ボルドーティラミス逃げ	古岡勇（川崎）	実84.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/10 川崎10R 7着/8頭 05/26 浦和10R 7着/13頭 05/15 川崎9R 9着/12頭+1.6秒 04/10 川崎8R 4着/11頭+0.3秒 03/18 浦和7R 6着/9頭+2.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	スターアドミラル逃げ	和田譲（大井）	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／62日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和9R 3着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 10着/12頭+0.9秒 04/10 川崎9R 4着/10頭+0.9秒 01/01 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 12/18 川崎12R 13着/14頭+4.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	ノーブルウィスパー先行	岡村裕（川崎）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 07/10 川崎9R 4着/11頭 05/15 川崎8R 9着/12頭+0.8秒 04/10 川崎8R 6着/11頭+0.5秒 03/04 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 02/03 川崎7R 6着/12頭+0.3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 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	オオタニズスマイル追込	秋元耕（浦和）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯15走で勝率27%）
前5走 07/17 浦和9R 6着/9頭 06/05 名古屋11R 10着/11頭 05/25 名古屋11R 7着/12頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 9着/9頭+5.2秒 04/07 名古屋7R 5着/5頭+3.7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 7.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
7	ヴィトーリアヘーザ逃げ	新原周（川崎）	実1.9	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 浦和8R 4着/12頭 05/13 川崎7R 4着/12頭+0.5秒 04/06 川崎6R 1着/12頭勝利 03/03 川崎8R 1着/11頭勝利 02/04 川崎4R 3着/12頭+0.1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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	アルティメット自在	中越琉（川崎）	実25.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/10 川崎10R 5着/8頭+1.0秒 05/15 川崎8R 4着/12頭+0.2秒 03/04 川崎7R 10着/12頭+1.0秒 02/03 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 01/01 川崎12R 8着/12頭+1.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴィトーリアヘーザ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2デルマニンフ

2.7倍

EV -57%

▲1ロクノレインボー

6.9倍

EV -17%

出走馬全8頭

◎7

ヴィトーリアヘーザ

新原周（川崎）

1.9倍

-8%

›

○2

デルマニンフ

御神訓（大井）

2.7倍

-57%

›

▲1

ロクノレインボー

藤本現（大井）

6.9倍

-17%

›

△5

ノーブルウィスパー

岡村裕（川崎）

12.6倍

+25%

›

△6

オオタニズスマイル

秋元耕（浦和）

12.2倍

-17%

›

△8

アルティメット

中越琉（川崎）

25.9倍

-19%

›

▽4

スターアドミラル

和田譲（大井）

40.0倍

+9%

›

▽3

ボルドーティラミス

古岡勇（川崎）

84.0倍

+7%

›

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