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 |
サンクルネージュ |
佐野遥（川崎） |
実4.7 |
B× A▲勝率11% EV-48% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 21.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -48% ※ 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 |
オズ |
古岡勇（川崎） |
実17.3 |
B△ A△勝率7% EV+15% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 3 |
メガアイマシタネ 推奨 |
和田譲（大井） |
実19.1 |
B◎ A△勝率5% EV-9% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +955% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.2% (オッズ暗示: 5.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 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。 |
| 4 |
アレグロボニータ |
町田直（川崎） |
実46.4 |
B△ A▽勝率1% EV-46% 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) +211% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -47% ※ 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 |
クレバーパイン |
野畑凌（川崎） |
実2.3 |
B▲ A🌟◎勝率53% EV+22% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.2% / 期待値 +22% ※ 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 |
クリスタルシー |
櫻井光（川崎） |
実3.7 |
B△ A○勝率14% EV-47% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 27.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 期待値 -47% ※ 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 |
ワイルドサミット |
笹川翼（大井） |
実5.7 |
B○ A△勝率7% EV-59% 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 17.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -59% ※ 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 |
デイデイト |
藤本現（大井） |
実20.3 |
B× A×勝率2% EV-62% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.9%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -63% ※ 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8頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+955% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
55.2% (オッズ暗示: 5.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 -9%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.1% (オッズ暗示: 17.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -59%
×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
13.6% (オッズ暗示: 43.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 53.2% / 期待値 +22%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+211% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -47%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 5.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +15%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 27.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.3% / 期待値 -47%
×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
1.3% (オッズ暗示: 21.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 -48%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 4.9%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -63%
💡 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
3
メガアイマシタネ
¥1,300
実19.1倍
期待値 +955%
❌不的中7着単勝 19.1倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンクルネージュ |
佐野遥（川崎） |
実4.7 |
▲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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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 |
オズ |
古岡勇（川崎） |
実17.3 |
△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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。 |
| 3 |
メガアイマシタネ 推奨 |
和田譲（大井） |
実19.1 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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 |
アレグロボニータ |
町田直（川崎） |
実46.4 |
▽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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。 |
| 5 |
クレバーパイン |
野畑凌（川崎） |
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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 53.2% (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 |
クリスタルシー |
櫻井光（川崎） |
実3.7 |
○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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。 |
| 7 |
ワイルドサミット |
笹川翼（大井） |
実5.7 |
△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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。 |
| 8 |
デイデイト |
藤本現（大井） |
実20.3 |
×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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) ×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 1.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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8頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
53.2% (オッズ暗示: 43.5%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 27.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.0% (オッズ暗示: 21.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 17.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 5.8%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 5.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
×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
1.8% (オッズ暗示: 4.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 2.2%)
💡 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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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
3
メガアイマシタネ
¥1,300
実19.1倍
期待値 -9%
❌不的中7着単勝 19.1倍
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