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 川崎競馬場開成町ダ2000m ダート2000m　発走 19:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジラルデ自在	岡村健（船橋）	実61.8	B× A×勝率1% EV-50% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 05/06 船橋12R 4着/13頭+1.6秒 03/31 船橋9R 7着/12頭+4.2秒 03/13 船橋10R 4着/9頭+1.1秒 02/12 船橋12R 4着/14頭+1.3秒 01/23 船橋12R 3着/14頭+0.5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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -51% ※ 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	ヒロシゲジャック差し	和田譲（大井）	実32.6	B× A×勝率1% EV-54% 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33%と適性高）
前5走 07/06 川崎11R 5着/9頭+0.0秒 05/08 船橋11R 11着/14頭+3.0秒 04/02 船橋11R 7着/9頭+2.0秒 03/13 船橋12R 4着/9頭+1.5秒 02/13 船橋11R 8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 31走で勝率 26% ○ ローテーション 24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: 3.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -55% ※ 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	ラファールドール	笹川翼（大井）	実2.7	B▲ A🌟◎勝率38% EV+2% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.1% / 期待値 +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	セイノスケ逃げ	張田昂（船橋）	実25.1	B△ A▽勝率3% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 浦和12R 4着/12頭+3.0秒 05/25 浦和12R 3着/12頭 04/21 浦和6R 1着/12頭勝利 03/16 浦和12R 2着/12頭+0.1秒 03/09 船橋9R 11着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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	レルアバド逃げ	矢野貴（大井）	実2.8	B🌟◎ A○勝率22% EV-37% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/06 川崎11R 1着/9頭 04/22 浦和10R 2着/12頭+0.1秒 04/01 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 03/10 船橋10R 5着/11頭+0.6秒 02/11 船橋10R 2着/14頭+0.4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 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 42.3% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.4% / 期待値 -37% ※ 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	ピノマハナ追込	櫻井光（川崎）	実38.2	B× A×勝率1% EV-69% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/15 浦和12R 8着/12頭+0.0秒 05/22 大井11R 11着/12頭 05/08 船橋12R 13着/13頭+4.2秒 03/20 浦和12R 4着/12頭+1.3秒 12/09 船橋11R 6着/8頭+1.8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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -69% ※ 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	ハクシュ逃げ推奨	御神訓（大井）	実11.2	B○ A△勝率7% EV-25% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率32% × オッズ11.2倍で期待値+259%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯で勝率42%と得意）
前5走 07/09 川崎12R 1着/3頭 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
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 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ○ 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 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -25% ※ 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	オリコウデレガンス先行	町田直（川崎）	実9.2	B△ A△勝率9% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率38%／前走3着）
前5走 07/08 川崎10R 3着/9頭 06/16 川崎10R 8着/11頭 05/11 川崎11R 6着/14頭+0.9秒 11/19 川崎11R 5着/13頭+0.8秒 10/16 川崎11R 6着/11頭+1.3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 5.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 -13% ※ 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	カンデラリア先行	本田重（船橋）	実6.3	B△ A▲勝率12% EV-25% 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3走で勝率33%と適性高／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2秒 10/31 浦和11R 8着/13頭+1.7秒 09/08 川崎11R 5着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.1% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -25% ※ 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	ヘニーズネフュー先行	新原周（川崎）	実23.6	B× A△勝率4% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（114日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎10R 8着/12頭+2.1秒 03/02 川崎10R 2着/10頭+0.1秒 02/06 川崎10R 3着/11頭+1.1秒 01/02 川崎12R 1着/14頭勝利 12/19 川崎10R 2着/14頭+0.6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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 114日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 +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。
11	オウケンデューク逃げ	野畑凌（川崎）	実39.8	B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/06 川崎11R 8着/9頭 03/17 浦和10R 8着/12頭+2.0秒 03/02 川崎10R 5着/10頭+1.4秒 02/06 川崎10R 4着/11頭+1.1秒 01/03 川崎9R 1着/14頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -52% ※ 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 ○

レルアバド

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ハクシュ

11.2倍

EV +259%

▲A:◎3ラファールドール

2.7倍

EV -54%

出走馬全11頭

◎A:○5

レルアバド

矢野貴（大井）

2.8倍

+18%

›

○A:△7

ハクシュ

御神訓（大井）

11.2倍

+259%

›

▲A:◎3

ラファールドール

笹川翼（大井）

2.7倍

-54%

›

△A:▽4

セイノスケ

張田昂（船橋）

25.1倍

+9%

›

△A:▲9

カンデラリア

本田重（船橋）

6.3倍

-87%

›

△A:△8

オリコウデレガンス

町田直（川崎）

9.2倍

-81%

›

×A:△10

ヘニーズネフュー

新原周（川崎）

23.6倍

-96%

›

×A:×11

オウケンデューク

野畑凌（川崎）

39.8倍

-93%

›

×A:×2

ヒロシゲジャック

和田譲（大井）

32.6倍

-99%

›

×A:×6

ピノマハナ

櫻井光（川崎）

38.2倍

-99%

›

×A:×1

ジラルデ

岡村健（船橋）

61.8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。

▶ 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

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 7 ハクシュ ¥600 実11.2倍期待値 +259% ❌不的中5着単勝 11.2倍

※ 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

9R 川崎競馬場開成町ダ2000m ダート2000m　発走 19:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジラルデ自在	岡村健（船橋）	実61.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/06 船橋12R 4着/13頭+1.6秒 03/31 船橋9R 7着/12頭+4.2秒 03/13 船橋10R 4着/9頭+1.1秒 02/12 船橋12R 4着/14頭+1.3秒 01/23 船橋12R 3着/14頭+0.5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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	ヒロシゲジャック差し	和田譲（大井）	実32.6	×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33%と適性高）
前5走 07/06 川崎11R 5着/9頭+0.0秒 05/08 船橋11R 11着/14頭+3.0秒 04/02 船橋11R 7着/9頭+2.0秒 03/13 船橋12R 4着/9頭+1.5秒 02/13 船橋11R 8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 31走で勝率 26% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
3	ラファールドール	笹川翼（大井）	実2.7	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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 38.1% (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。
4	セイノスケ逃げ	張田昂（船橋）	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 浦和12R 4着/12頭+3.0秒 05/25 浦和12R 3着/12頭 04/21 浦和6R 1着/12頭勝利 03/16 浦和12R 2着/12頭+0.1秒 03/09 船橋9R 11着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
5	レルアバド逃げ	矢野貴（大井）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/06 川崎11R 1着/9頭 04/22 浦和10R 2着/12頭+0.1秒 04/01 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 03/10 船橋10R 5着/11頭+0.6秒 02/11 船橋10R 2着/14頭+0.4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 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	ピノマハナ追込	櫻井光（川崎）	実38.2	×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40%と適性高／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/15 浦和12R 8着/12頭+0.0秒 05/22 大井11R 11着/12頭 05/08 船橋12R 13着/13頭+4.2秒 03/20 浦和12R 4着/12頭+1.3秒 12/09 船橋11R 6着/8頭+1.8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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ハクシュ逃げ推奨	御神訓（大井）	実11.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯で勝率42%と得意）
前5走 07/09 川崎12R 1着/3頭 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
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 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 62% ○ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
8	オリコウデレガンス先行	町田直（川崎）	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率38%／前走3着）
前5走 07/08 川崎10R 3着/9頭 06/16 川崎10R 8着/11頭 05/11 川崎11R 6着/14頭+0.9秒 11/19 川崎11R 5着/13頭+0.8秒 10/16 川崎11R 6着/11頭+1.3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 5.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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 9.5% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
9	カンデラリア先行	本田重（船橋）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2秒 10/31 浦和11R 8着/13頭+1.7秒 09/08 川崎11R 5着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
10	ヘニーズネフュー先行	新原周（川崎）	実23.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（114日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎10R 8着/12頭+2.1秒 03/02 川崎10R 2着/10頭+0.1秒 02/06 川崎10R 3着/11頭+1.1秒 01/02 川崎12R 1着/14頭勝利 12/19 川崎10R 2着/14頭+0.6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 4.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	オウケンデューク逃げ	野畑凌（川崎）	実39.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/06 川崎11R 8着/9頭 03/17 浦和10R 8着/12頭+2.0秒 03/02 川崎10R 5着/10頭+1.4秒 02/06 川崎10R 4着/11頭+1.1秒 01/03 川崎9R 1着/14頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラファールドール

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5レルアバド

2.8倍

EV -37%

▲9カンデラリア

6.3倍

EV -25%

出走馬全11頭

◎3

ラファールドール

笹川翼（大井）

2.7倍

+2%

›

○5

レルアバド

矢野貴（大井）

2.8倍

-37%

›

▲9

カンデラリア

本田重（船橋）

6.3倍

-25%

›

△8

オリコウデレガンス

町田直（川崎）

9.2倍

-12%

›

△7

ハクシュ

御神訓（大井）

11.2倍

-25%

›

△10

ヘニーズネフュー

新原周（川崎）

23.6倍

+1%

›

▽4

セイノスケ

張田昂（船橋）

25.1倍

-24%

›

×2

ヒロシゲジャック

和田譲（大井）

32.6倍

-54%

›

×11

オウケンデューク

野畑凌（川崎）

39.8倍

-52%

›

×6

ピノマハナ

櫻井光（川崎）

38.2倍

-69%

›

×1

ジラルデ

岡村健（船橋）

61.8倍

-50%

›

💡 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 7 ハクシュ ¥600 実11.2倍期待値 -25% ❌不的中5着単勝 11.2倍

※ 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。
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