川崎 3R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

3R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:03

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーグリッター	櫻井光（川崎）	実54.2	B× A▽勝率3% EV+60% 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／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 08/11 浦和1R 2着/12頭+1.6秒 07/29 川崎1R 12着/12頭+2.8秒 07/14 浦和1R 10着/12頭+0.0秒 07/08 川崎1R 10着/11頭 06/29 船橋1R 6着/7頭+6.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 +60% ※ 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	カナサンドー先行	本田紀（川崎）	実48.2	B× A▽勝率3% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎1R 6着/12頭+0.7秒 07/08 川崎1R 8着/11頭+0.0秒 06/15 川崎4R 7着/11頭 05/14 川崎2R 8着/12頭+0.7秒 04/09 川崎4R 2着/11頭+0.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
3	ルリール差し	新原周（川崎）	実2.7	B▲ A▲勝率11% EV-69% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場43走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/29 川崎1R 2着/12頭+0.5秒 07/09 川崎2R 5着/12頭 06/15 川崎4R 2着/11頭+0.0秒 05/14 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 04/06 川崎1R 2着/11頭+0.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 43走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 2.6% (オッズ暗示: 37.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -70% ※ 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	クリナデシコ逃げ	岡村裕（川崎）	実75.5	B× A×勝率1% EV-51% 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1R 8着/9頭+4.7秒 06/24 浦和1R 10着/10頭+7.0秒 06/17 川崎2R 11着/11頭+6.0秒 05/12 川崎2R 4着/9頭+0.9秒 04/09 川崎4R 11着/11頭+3.6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 9.7着 (不振) × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 11位 / 勝率 0.6% / 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。
5	ボイド逃げ	佐野遥（川崎）	実3.7	B○ A○勝率21% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／165日ぶりの実戦）
前5走 03/06 川崎6R 10着/12頭+0.7秒 02/02 川崎3R 1着/12頭勝利 01/01 川崎2R 2着/11頭+0.4秒 12/19 川崎7R 4着/9頭+1.2秒 11/19 川崎4R 3着/12頭+0.7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) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 165日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.7% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 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	ジーティーケリー	古岡勇（川崎）	実11.9	B× A△勝率4% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎3R 4着/9頭+1.3秒 07/10 川崎1R 3着/3頭 06/28 船橋8R 1着/6頭 06/17 川崎2R 6着/11頭 06/01 船橋3R 3着/11頭
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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
7	ポルタフェリーチェ差し	高橋優（大井）	実74.7	B× A▽勝率2% EV+54% 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 07/30 川崎1R 10着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 7着/12頭 05/13 川崎4R 12着/12頭+2.4秒 04/09 川崎5R 7着/12頭+1.6秒 03/04 川崎3R 7着/12頭+2.4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 9.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 2.1% / 期待値 +54% ※ 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	コミックガール追込	藤江渉（川崎）	実72.8	B△ A▽勝率2% EV+33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/27 川崎2R 6着/7頭+3.7秒 07/10 川崎12R 9着/10頭+2.0秒 05/15 川崎12R 8着/14頭+2.7秒 04/08 川崎5R 10着/12頭+4.3秒 03/05 川崎7R 9着/12頭+1.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 +33% ※ 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	ゴールドボード自在	秋元耕（浦和）	実107.7	B× A▽勝率1% EV-32% 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 08/11 浦和1R 5着/12頭+2.5秒 08/02 船橋1R 10着/11頭+4.9秒 07/14 浦和1R 12着/12頭 06/22 浦和1R 7着/7頭+2.0秒 05/26 浦和2R 6着/12頭
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 9.0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 40走で勝ち無し × 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 0.6% / 期待値 -32% ※ 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	フライエフェクト差し	中越琉（川崎）	実9.2	B△ A△勝率9% EV-20% 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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/29 川崎1R 4着/12頭+0.8秒 07/09 川崎2R 4着/12頭 06/17 川崎3R 5着/11頭 05/15 川崎7R 3着/10頭+1.1秒 04/07 川崎3R 11着/12頭+1.6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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
11	ハナサキポプラ先行	町田直（川崎）	実3.2	B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV+15% 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33%と好調／前走3着）
前5走 07/29 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/08 川崎1R 1着/11頭 01/04 川崎5R 7着/11頭+3.8秒 12/15 川崎3R 6着/12頭+0.3秒 11/18 川崎2R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.9% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.1% / 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。
12	ロワン逃げ推奨	増田充（川崎）	実29.8	B△ A△勝率8% EV+126% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/29 川崎1R 10着/12頭+2.4秒 07/09 川崎2R 6着/12頭 06/17 川崎3R 4着/11頭+1.0秒 05/14 川崎2R 1着/12頭勝利 04/09 川崎4R 3着/11頭+0.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 1.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +126% ※ 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 ◎

ハナサキポプラ

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+94%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ボイド

3.7倍

EV +13%

▲A:▲3ルリール

2.7倍

EV -93%

出走馬全12頭

◎A:◎11

ハナサキポプラ

町田直（川崎）

3.2倍

+94%

›

○A:○5

ボイド

佐野遥（川崎）

3.7倍

+13%

›

▲A:▲3

ルリール

新原周（川崎）

2.7倍

-93%

›

△A:△10

フライエフェクト

中越琉（川崎）

9.2倍

-77%

›

△A:△12

ロワン

増田充（川崎）

29.8倍

-63%

›

△A:▽8

コミックガール

藤江渉（川崎）

72.8倍

-11%

›

×A:△6

ジーティーケリー

古岡勇（川崎）

11.9倍

-94%

›

×A:▽1

ブルーグリッター

櫻井光（川崎）

54.2倍

-84%

›

×A:▽2

カナサンドー

本田紀（川崎）

48.2倍

-91%

›

×A:▽7

ポルタフェリーチェ

高橋優（大井）

74.7倍

-99%

›

×A:×4

クリナデシコ

岡村裕（川崎）

75.5倍

-99%

›

×A:▽9

ゴールドボード

秋元耕（浦和）

107.7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

単勝 12 ロワン ¥100 実29.8倍期待値 -64% ❌不的中6着単勝 29.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

3R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:03

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーグリッター	櫻井光（川崎）	実54.2	▽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／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 08/11 浦和1R 2着/12頭+1.6秒 07/29 川崎1R 12着/12頭+2.8秒 07/14 浦和1R 10着/12頭+0.0秒 07/08 川崎1R 10着/11頭 06/29 船橋1R 6着/7頭+6.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
2	カナサンドー先行	本田紀（川崎）	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎1R 6着/12頭+0.7秒 07/08 川崎1R 8着/11頭+0.0秒 06/15 川崎4R 7着/11頭 05/14 川崎2R 8着/12頭+0.7秒 04/09 川崎4R 2着/11頭+0.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ルリール差し	新原周（川崎）	実2.7	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場43走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/29 川崎1R 2着/12頭+0.5秒 07/09 川崎2R 5着/12頭 06/15 川崎4R 2着/11頭+0.0秒 05/14 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 04/06 川崎1R 2着/11頭+0.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 43走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20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 11.2% (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	クリナデシコ逃げ	岡村裕（川崎）	実75.5	×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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/31 川崎1R 8着/9頭+4.7秒 06/24 浦和1R 10着/10頭+7.0秒 06/17 川崎2R 11着/11頭+6.0秒 05/12 川崎2R 4着/9頭+0.9秒 04/09 川崎4R 11着/11頭+3.6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 9.7着 (不振) × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
5	ボイド逃げ	佐野遥（川崎）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／165日ぶりの実戦）
前5走 03/06 川崎6R 10着/12頭+0.7秒 02/02 川崎3R 1着/12頭勝利 01/01 川崎2R 2着/11頭+0.4秒 12/19 川崎7R 4着/9頭+1.2秒 11/19 川崎4R 3着/12頭+0.7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) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 165日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.0% (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。
6	ジーティーケリー	古岡勇（川崎）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎3R 4着/9頭+1.3秒 07/10 川崎1R 3着/3頭 06/28 船橋8R 1着/6頭 06/17 川崎2R 6着/11頭 06/01 船橋3R 3着/11頭
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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
7	ポルタフェリーチェ差し	高橋優（大井）	実74.7	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/30 川崎1R 10着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 7着/12頭 05/13 川崎4R 12着/12頭+2.4秒 04/09 川崎5R 7着/12頭+1.6秒 03/04 川崎3R 7着/12頭+2.4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 9.7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 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
8	コミックガール追込	藤江渉（川崎）	実72.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/27 川崎2R 6着/7頭+3.7秒 07/10 川崎12R 9着/10頭+2.0秒 05/15 川崎12R 8着/14頭+2.7秒 04/08 川崎5R 10着/12頭+4.3秒 03/05 川崎7R 9着/12頭+1.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
9	ゴールドボード自在	秋元耕（浦和）	実107.7	▽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40走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/11 浦和1R 5着/12頭+2.5秒 08/02 船橋1R 10着/11頭+4.9秒 07/14 浦和1R 12着/12頭 06/22 浦和1R 7着/7頭+2.0秒 05/26 浦和2R 6着/12頭
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 9.0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 40走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	フライエフェクト差し	中越琉（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（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/29 川崎1R 4着/12頭+0.8秒 07/09 川崎2R 4着/12頭 06/17 川崎3R 5着/11頭 05/15 川崎7R 3着/10頭+1.1秒 04/07 川崎3R 11着/12頭+1.6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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (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。
11	ハナサキポプラ先行	町田直（川崎）	実3.2	🌟◎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33%と好調／前走3着）
前5走 07/29 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/08 川崎1R 1着/11頭 01/04 川崎5R 7着/11頭+3.8秒 12/15 川崎3R 6着/12頭+0.3秒 11/18 川崎2R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	ロワン逃げ推奨	増田充（川崎）	実29.8	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ29.8倍で期待値+126%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/29 川崎1R 10着/12頭+2.4秒 07/09 川崎2R 6着/12頭 06/17 川崎3R 4着/11頭+1.0秒 05/14 川崎2R 1着/12頭勝利 04/09 川崎4R 3着/11頭+0.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ハナサキポプラ

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ボイド

3.7倍

EV -22%

▲3ルリール

2.7倍

EV -69%

出走馬全12頭

◎11

ハナサキポプラ

町田直（川崎）

3.2倍

+15%

›

○5

ボイド

佐野遥（川崎）

3.7倍

-22%

›

▲3

ルリール

新原周（川崎）

2.7倍

-69%

›

△10

フライエフェクト

中越琉（川崎）

9.2倍

-20%

›

△12

ロワン

増田充（川崎）

29.8倍

+126%

›

△6

ジーティーケリー

古岡勇（川崎）

11.9倍

-49%

›

▽2

カナサンドー

本田紀（川崎）

48.2倍

+50%

›

▽1

ブルーグリッター

櫻井光（川崎）

54.2倍

+60%

›

▽7

ポルタフェリーチェ

高橋優（大井）

74.7倍

+54%

›

▽8

コミックガール

藤江渉（川崎）

72.8倍

+33%

›

×4

クリナデシコ

岡村裕（川崎）

75.5倍

-51%

›

▽9

ゴールドボード

秋元耕（浦和）

107.7倍

-32%

›

💡 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。

▶ 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

単勝 12 ロワン ¥100 実29.8倍期待値 +126% ❌不的中6着単勝 29.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項