川崎 1R 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

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユノアール先行	中山遥（浦和）	推定—	B× A△勝率6% EV-90% 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 07/10 川崎2R 9着/9頭 05/15 川崎1R 8着/9頭+2.2秒 01/04 川崎3R 5着/8頭+2.0秒 12/18 川崎2R 4着/6頭+1.8秒 11/20 川崎1R 7着/10頭+3.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 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 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -91% ※ 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	シュールア先行	藤本現（大井）	実53.8	B× A▽勝率2% EV-4% 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 07/09 川崎1R 10着/11頭+2.0秒 06/16 川崎2R 4着/12頭+2.0秒 12/18 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 11/17 川崎3R 6着/11頭+1.5秒 10/17 川崎4R 5着/10頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 8位 / 勝率 1.8% / 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	ミトノテイオー先行	新原周（川崎）	実6.8	B△ A▲勝率14% EV-3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%／75日ぶりの実戦）
前5走 06/04 名古屋1R 4着/12頭 05/21 名古屋9R 3着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 5着/12頭+1.4秒 04/22 名古屋9R 7着/9頭+1.9秒 04/10 名古屋11R 4着/10頭+2.4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 4.0着 ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.9% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 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	キューティパエトン	野畑凌（川崎）	実1.7	B▲ A◎勝率30% EV-49% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/31 川崎2R 1着/11頭勝利 08/25 川崎3R 7着/7頭+3.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.6% / 期待値 -50% ※ 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	センプレヴェルデ自在	岡村健（船橋）	実109.6	B△ A▽勝率1% EV+2% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎7R 11着/11頭+3.6秒 07/10 川崎2R 3着/9頭+3.0秒 06/18 川崎1R 6着/12頭 11/05 園田4R 9着/12頭+1.9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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
6	シエルライズ	町田直（川崎）	実3.9	B🌟◎ A○勝率25% EV-2% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／216日ぶりの実戦）
前5走 01/14 名古屋10R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 216日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.5% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.0% / 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。
7	アファーマティヴ自在	加藤雄（川崎）	実112.4	B× A▽勝率1% EV-26% 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 07/27 川崎7R 8着/11頭+1.6秒 07/10 川崎2R 4着/9頭 06/18 川崎1R 11着/12頭 05/15 川崎1R 2着/9頭+0.0秒 04/10 川崎1R 6着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 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。
8	コンテナヒーロー推奨	本田重（船橋）	実6.8	B○ A△勝率7% EV-49% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率39% × オッズ6.8倍で期待値+164%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.8% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 -50% ※ 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	バックトラック追込	櫻井光（川崎）	実41.8	B× A▽勝率3% EV+44% 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 07/09 川崎1R 9着/11頭+1.0秒 04/09 川崎1R 6着/8頭+3.6秒 03/02 川崎2R 7着/9頭+1.4秒 02/06 川崎3R 4着/12頭+2.3秒 01/03 川崎2R 6着/9頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 7位 / 勝率 3.4% / 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。
10	カルカンサン自在	増田充（川崎）	実79.3	B× A▽勝率1% EV-13% 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 07/27 川崎7R 9着/11頭+2.3秒 11/17 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 10/17 川崎3R 9着/10頭+3.9秒 09/10 川崎2R 8着/11頭+3.3秒 08/26 川崎1R 3着/11頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -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 1.1% / 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。
11	アスパラノヴァ追込	古岡勇（川崎）	実49.6	B× A▽勝率2% EV-24% 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 07/31 川崎6R 3着/3頭 05/12 川崎1R 8着/12頭+3.7秒 04/09 川崎1R 7着/8頭+3.8秒 03/02 川崎1R 4着/10頭+1.7秒 02/06 川崎3R 7着/12頭+3.1秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18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 9位 / 勝率 1.5% / 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。
12	ララヴィテス	矢野貴（大井）	実17.3	B△ A△勝率8% EV+41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/07 川崎3R 3着/10頭+4.0秒 12/18 川崎1R 4着/7頭+1.0秒 11/21 川崎1R 6着/7頭+4.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 +42% ※ 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 ○

シエルライズ

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+89%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8コンテナヒーロー

6.8倍

EV +164%

▲A:◎4キューティパエトン

1.7倍

EV -90%

出走馬全12頭

◎A:○6

シエルライズ

町田直（川崎）

3.9倍

+89%

›

○A:△8

コンテナヒーロー

本田重（船橋）

6.8倍

+164%

›

▲A:◎4

キューティパエトン

野畑凌（川崎）

1.7倍

-90%

›

△A:△12

ララヴィテス

矢野貴（大井）

17.3倍

+0%

›

△A:▲3

ミトノテイオー

新原周（川崎）

6.8倍

-94%

›

△A:▽5

センプレヴェルデ

岡村健（船橋）

109.6倍

-85%

›

×A:△1

ユノアール

中山遥（浦和）

—

›

×A:▽9

バックトラック

櫻井光（川崎）

41.8倍

-99%

›

×A:▽11

アスパラノヴァ

古岡勇（川崎）

49.6倍

-99%

›

×A:▽2

シュールア

藤本現（大井）

53.8倍

-99%

›

×A:▽10

カルカンサン

増田充（川崎）

79.3倍

-99%

›

×A:▽7

アファーマティヴ

加藤雄（川崎）

112.4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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 コンテナヒーロー ¥700 実6.8倍期待値 +164% ❌不的中3着単勝 6.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユノアール先行	中山遥（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/10 川崎2R 9着/9頭 05/15 川崎1R 8着/9頭+2.2秒 01/04 川崎3R 5着/8頭+2.0秒 12/18 川崎2R 4着/6頭+1.8秒 11/20 川崎1R 7着/10頭+3.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 6.1% ※ 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	シュールア先行	藤本現（大井）	実53.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/09 川崎1R 10着/11頭+2.0秒 06/16 川崎2R 4着/12頭+2.0秒 12/18 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 11/17 川崎3R 6着/11頭+1.5秒 10/17 川崎4R 5着/10頭+1.2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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
3	ミトノテイオー先行	新原周（川崎）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%／75日ぶりの実戦）
前5走 06/04 名古屋1R 4着/12頭 05/21 名古屋9R 3着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 5着/12頭+1.4秒 04/22 名古屋9R 7着/9頭+1.9秒 04/10 名古屋11R 4着/10頭+2.4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 4.0着 ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
4	キューティパエトン	野畑凌（川崎）	実1.7	◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/31 川崎2R 1着/11頭勝利 08/25 川崎3R 7着/7頭+3.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
5	センプレヴェルデ自在	岡村健（船橋）	実109.6	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎7R 11着/11頭+3.6秒 07/10 川崎2R 3着/9頭+3.0秒 06/18 川崎1R 6着/12頭 11/05 園田4R 9着/12頭+1.9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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	シエルライズ	町田直（川崎）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／216日ぶりの実戦）
前5走 01/14 名古屋10R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 216日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	アファーマティヴ自在	加藤雄（川崎）	実112.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎7R 8着/11頭+1.6秒 07/10 川崎2R 4着/9頭 06/18 川崎1R 11着/12頭 05/15 川崎1R 2着/9頭+0.0秒 04/10 川崎1R 6着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	コンテナヒーロー推奨	本田重（船橋）	実6.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
9	バックトラック追込	櫻井光（川崎）	実41.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/09 川崎1R 9着/11頭+1.0秒 04/09 川崎1R 6着/8頭+3.6秒 03/02 川崎2R 7着/9頭+1.4秒 02/06 川崎3R 4着/12頭+2.3秒 01/03 川崎2R 6着/9頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	カルカンサン自在	増田充（川崎）	実79.3	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎7R 9着/11頭+2.3秒 11/17 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 10/17 川崎3R 9着/10頭+3.9秒 09/10 川崎2R 8着/11頭+3.3秒 08/26 川崎1R 3着/11頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	アスパラノヴァ追込	古岡勇（川崎）	実49.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/31 川崎6R 3着/3頭 05/12 川崎1R 8着/12頭+3.7秒 04/09 川崎1R 7着/8頭+3.8秒 03/02 川崎1R 4着/10頭+1.7秒 02/06 川崎3R 7着/12頭+3.1秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18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 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	ララヴィテス	矢野貴（大井）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/07 川崎3R 3着/10頭+4.0秒 12/18 川崎1R 4着/7頭+1.0秒 11/21 川崎1R 6着/7頭+4.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キューティパエトン

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6シエルライズ

3.9倍

EV -2%

▲3ミトノテイオー

6.8倍

EV -3%

出走馬全12頭

◎4

キューティパエトン

野畑凌（川崎）

1.7倍

-49%

›

○6

シエルライズ

町田直（川崎）

3.9倍

-2%

›

▲3

ミトノテイオー

新原周（川崎）

6.8倍

-3%

›

△12

ララヴィテス

矢野貴（大井）

17.3倍

+41%

›

△8

コンテナヒーロー

本田重（船橋）

6.8倍

-49%

›

△1

ユノアール

中山遥（浦和）

—

›

▽9

バックトラック

櫻井光（川崎）

41.8倍

+44%

›

▽2

シュールア

藤本現（大井）

53.8倍

-4%

›

▽11

アスパラノヴァ

古岡勇（川崎）

49.6倍

-24%

›

▽10

カルカンサン

増田充（川崎）

79.3倍

-13%

›

▽5

センプレヴェルデ

岡村健（船橋）

109.6倍

+2%

›

▽7

アファーマティヴ

加藤雄（川崎）

112.4倍

-26%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 コンテナヒーロー ¥700 実6.8倍期待値 -50% ❌不的中3着単勝 6.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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