川崎 7R 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

7R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モコモコ先行	佐野遥（川崎）	実3.2	B▲ A◎勝率27% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/02 川崎5R 1着/11頭勝利 02/03 川崎3R 3着/13頭+0.8秒 01/04 川崎8R 4着/14頭+0.2秒 12/15 川崎9R 7着/12頭+0.6秒 11/19 川崎5R 4着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 31.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.9% / 期待値 -14% ※ 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	アイズミサクラ逃げ推奨	矢野貴（大井）	実8.1	B○ A△勝率11% EV-7% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率34% × オッズ8.1倍で期待値+179%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 03/02 川崎4R 7着/10頭+2.2秒 02/02 川崎6R 4着/13頭+0.6秒 01/02 川崎6R 1着/14頭勝利 12/17 川崎6R 3着/12頭+1.0秒 11/20 川崎7R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.4% / 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。
3	スウィートドリーム追込	増田充（川崎）	実13.1	B× A△勝率6% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／152日ぶりの実戦）
前5走 03/19 浦和6R 11着/12頭+2.3秒 03/03 川崎9R 4着/9頭+1.0秒 02/05 川崎9R 10着/13頭+1.7秒 01/01 川崎10R 13着/14頭+2.9秒 12/18 川崎12R 10着/14頭+3.3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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 152日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 -18% ※ 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	フィードウィン	和田譲（大井）	実4.4	B△ A▲勝率17% EV-26% 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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/09 川崎6R 3着/6頭 06/17 川崎8R 3着/8頭+0.0秒 06/01 船橋7R 6着/12頭 05/15 川崎12R 3着/14頭+1.2秒 04/06 川崎6R 9着/12頭+2.2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 4.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 期待値 -27% ※ 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	セクシーウィドー	岡村健（船橋）	実34.3	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20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎7R 13着/14頭+3.0秒 07/06 川崎8R 7着/9頭+2.0秒 06/16 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 05/26 浦和8R 9着/9頭+5.0秒 05/12 川崎7R 2着/12頭+0.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -53% ※ 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	マオノボルケーノ	西啓太（大井）	実16.2	B△ A▽勝率4% EV-38% 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%）
前5走 07/27 川崎9R 4着/12頭+0.7秒 07/07 川崎7R 4着/12頭 06/18 川崎7R 4着/10頭 06/02 船橋8R 11着/14頭 05/12 川崎5R 5着/12頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -39% ※ 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	ムーンライトデイ逃げ	新原周（川崎）	実13.6	B△ A△勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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 07/29 川崎5R 3着/12頭+1.0秒 07/08 川崎4R 4着/12頭 06/16 川崎5R 9着/12頭 05/12 川崎7R 3着/12頭+1.1秒 04/07 川崎8R 6着/13頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 5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 16% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。
8	ビップジェシー先行	町田直（川崎）	実3.4	B🌟◎ A○勝率23% EV-20% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 川崎6R 1着/11頭勝利 07/08 川崎3R 3着/10頭+0.0秒 06/17 川崎5R 5着/12頭+0.0秒 05/14 川崎5R 5着/12頭+0.9秒 04/09 川崎8R 11着/14頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.4% / 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。
9	カレンメラメーラ逃げ	岡村裕（川崎）	実48.4	B× A▽勝率1% EV-38% 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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/30 川崎5R 9着/10頭+2.4秒 07/06 川崎6R 10着/12頭 06/16 川崎4R 6着/12頭 05/11 川崎8R 6着/10頭+0.9秒 04/06 川崎12R 5着/13頭+0.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -39% ※ 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	コックリサン追込	本田紀（川崎）	実83.6	B× A×勝率0% EV-65% 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 06/17 川崎8R 8着/8頭+7.0秒 05/28 浦和7R 12着/12頭 05/13 川崎7R 12着/12頭+3.1秒 04/09 川崎7R 10着/11頭+1.8秒 03/03 川崎9R 9着/9頭+2.9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 11位 / 勝率 0.4% / 期待値 -66% ※ 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	グァンバーレ差し	古岡勇（川崎）	実28.9	B× A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎6R 7着/11頭+1.4秒 07/06 川崎6R 9着/12頭+1.0秒 05/26 浦和6R 3着/12頭 05/11 川崎12R 9着/12頭+1.8秒 04/08 川崎7R 5着/12頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 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。

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 ○

ビップジェシー

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

3.4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

○A:△2アイズミサクラ

8.1倍

EV +179%

▲A:◎1モコモコ

3.2倍

EV -75%

出走馬全11頭

◎A:○8

ビップジェシー

町田直（川崎）

3.4倍

+49%

›

○A:△2

アイズミサクラ

矢野貴（大井）

8.1倍

+179%

›

▲A:◎1

モコモコ

佐野遥（川崎）

3.2倍

-75%

›

△A:△7

ムーンライトデイ

新原周（川崎）

13.6倍

-18%

›

△A:▽6

マオノボルケーノ

西啓太（大井）

16.2倍

-15%

›

△A:▲4

フィードウィン

和田譲（大井）

4.4倍

-92%

›

×A:△3

スウィートドリーム

増田充（川崎）

13.1倍

-96%

›

×A:▽11

グァンバーレ

古岡勇（川崎）

28.9倍

-92%

›

×A:×5

セクシーウィドー

岡村健（船橋）

34.3倍

-90%

›

×A:▽9

カレンメラメーラ

岡村裕（川崎）

48.4倍

-87%

›

×A:×10

コックリサン

本田紀（川崎）

83.6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 2 アイズミサクラ ¥600 実8.1倍期待値 +179% ❌不的中11着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モコモコ先行	佐野遥（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（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/02 川崎5R 1着/11頭勝利 02/03 川崎3R 3着/13頭+0.8秒 01/04 川崎8R 4着/14頭+0.2秒 12/15 川崎9R 7着/12頭+0.6秒 11/19 川崎5R 4着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.9% (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。
2	アイズミサクラ逃げ推奨	矢野貴（大井）	実8.1	△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／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 03/02 川崎4R 7着/10頭+2.2秒 02/02 川崎6R 4着/13頭+0.6秒 01/02 川崎6R 1着/14頭勝利 12/17 川崎6R 3着/12頭+1.0秒 11/20 川崎7R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
3	スウィートドリーム追込	増田充（川崎）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／152日ぶりの実戦）
前5走 03/19 浦和6R 11着/12頭+2.3秒 03/03 川崎9R 4着/9頭+1.0秒 02/05 川崎9R 10着/13頭+1.7秒 01/01 川崎10R 13着/14頭+2.9秒 12/18 川崎12R 10着/14頭+3.3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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 152日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
4	フィードウィン	和田譲（大井）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/09 川崎6R 3着/6頭 06/17 川崎8R 3着/8頭+0.0秒 06/01 船橋7R 6着/12頭 05/15 川崎12R 3着/14頭+1.2秒 04/06 川崎6R 9着/12頭+2.2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 4.0着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
5	セクシーウィドー	岡村健（船橋）	実34.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎7R 13着/14頭+3.0秒 07/06 川崎8R 7着/9頭+2.0秒 06/16 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 05/26 浦和8R 9着/9頭+5.0秒 05/12 川崎7R 2着/12頭+0.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	マオノボルケーノ	西啓太（大井）	実16.2	▽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%）
前5走 07/27 川崎9R 4着/12頭+0.7秒 07/07 川崎7R 4着/12頭 06/18 川崎7R 4着/10頭 06/02 船橋8R 11着/14頭 05/12 川崎5R 5着/12頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ムーンライトデイ逃げ	新原周（川崎）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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 07/29 川崎5R 3着/12頭+1.0秒 07/08 川崎4R 4着/12頭 06/16 川崎5R 9着/12頭 05/12 川崎7R 3着/12頭+1.1秒 04/07 川崎8R 6着/13頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 5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 16% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
8	ビップジェシー先行	町田直（川崎）	実3.4	○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／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 川崎6R 1着/11頭勝利 07/08 川崎3R 3着/10頭+0.0秒 06/17 川崎5R 5着/12頭+0.0秒 05/14 川崎5R 5着/12頭+0.9秒 04/09 川崎8R 11着/14頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 23.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	カレンメラメーラ逃げ	岡村裕（川崎）	実48.4	▽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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/30 川崎5R 9着/10頭+2.4秒 07/06 川崎6R 10着/12頭 06/16 川崎4R 6着/12頭 05/11 川崎8R 6着/10頭+0.9秒 04/06 川崎12R 5着/13頭+0.4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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	コックリサン追込	本田紀（川崎）	実83.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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10.7着と低調）
前5走 06/17 川崎8R 8着/8頭+7.0秒 05/28 浦和7R 12着/12頭 05/13 川崎7R 12着/12頭+3.1秒 04/09 川崎7R 10着/11頭+1.8秒 03/03 川崎9R 9着/9頭+2.9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
11	グァンバーレ差し	古岡勇（川崎）	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎6R 7着/11頭+1.4秒 07/06 川崎6R 9着/12頭+1.0秒 05/26 浦和6R 3着/12頭 05/11 川崎12R 9着/12頭+1.8秒 04/08 川崎7R 5着/12頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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

モコモコ

騎手佐野遥（川崎）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ビップジェシー

3.4倍

EV -20%

▲4フィードウィン

4.4倍

EV -26%

出走馬全11頭

◎1

モコモコ

佐野遥（川崎）

3.2倍

-13%

›

○8

ビップジェシー

町田直（川崎）

3.4倍

-20%

›

▲4

フィードウィン

和田譲（大井）

4.4倍

-26%

›

△2

アイズミサクラ

矢野貴（大井）

8.1倍

-7%

›

△7

ムーンライトデイ

新原周（川崎）

13.6倍

-13%

›

△3

スウィートドリーム

増田充（川崎）

13.1倍

-17%

›

▽6

マオノボルケーノ

西啓太（大井）

16.2倍

-38%

›

▽11

グァンバーレ

古岡勇（川崎）

28.9倍

-36%

›

×5

セクシーウィドー

岡村健（船橋）

34.3倍

-52%

›

▽9

カレンメラメーラ

岡村裕（川崎）

48.4倍

-38%

›

×10

コックリサン

本田紀（川崎）

83.6倍

-65%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 アイズミサクラ ¥600 実8.1倍期待値 -8% ❌不的中11着単勝 8.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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