川崎 6R 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

6R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアーメロディ	笹川翼（大井）	実3.1	B○ A🌟◎勝率36% EV+10% 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3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/16 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 07/08 川崎4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 川崎5R 1着/12頭 05/13 川崎4R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎7R 6着/11頭+0.7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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 32.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.6% / 期待値 +10% ※ 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	ヤマニントレモロ逃げ	伊藤裕（川崎）	実3.8	B△ A○勝率16% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 川崎6R 5着/11頭+1.2秒 07/07 川崎6R 1着/11頭 05/02 大井6R 2着/14頭+0.3秒 04/17 大井4R 2着/9頭+0.1秒 03/26 大井5R 3着/14頭+1.8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) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 期待値 -40% ※ 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	シルヴァギンジ逃げ	古岡勇（川崎）	実5.0	B△ A△勝率10% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/27 川崎2R 1着/7頭勝利 07/06 川崎2R 5着/8頭+4.0秒 06/17 川崎2R 1着/11頭 05/12 川崎2R 1着/9頭勝利 04/09 川崎3R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 63走で勝率 8% △ 距離適性同距離 71走で勝率 7% △ 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 23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 1.5% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
4	ベラヴィットーリア	櫻井光（川崎）	実12.4	B× A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎7R 8着/14頭+1.1秒 07/08 川崎12R 1着/3頭 06/17 川崎5R 6着/12頭 06/04 船橋6R 2着/11頭 05/14 川崎4R 4着/12頭+0.7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) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -19% ※ 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	シングンアーメット逃げ	西啓太（大井）	実69.8	B× A▽勝率1% EV-1% 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 07/29 川崎5R 8着/12頭+1.9秒 05/25 浦和7R 10着/11頭 05/12 川崎4R 9着/12頭+1.2秒 04/07 川崎4R 4着/12頭+1.1秒 03/10 船橋6R 8着/11頭+1.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -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 1.4% / 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。
6	コトノサンショ	本田紀（川崎）	実57.1	B× A×勝率1% EV-62% 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9R 10着/12頭+1.8秒 07/06 川崎6R 11着/12頭+3.0秒 06/17 川崎3R 10着/11頭 05/12 川崎5R 12着/12頭+2.6秒 04/07 川崎3R 6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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 23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 0.7% / 期待値 -62% ※ 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	フリージングフォグ逃げ推奨	矢野貴（大井）	実6.1	B🌟◎ A▲勝率14% EV-14% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率76% × オッズ6.1倍で期待値+365%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率50%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 川崎5R 7着/10頭+2.3秒 03/13 名古屋3R 1着/12頭勝利 02/26 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 02/10 名古屋5R 1着/11頭勝利 12/29 園田8R 5着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.3% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 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。
8	サウスオブロンドン先行	新原周（川崎）	実7.8	B▲ A△勝率8% EV-34% 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5走 07/29 川崎6R 4着/11頭+0.9秒 05/12 川崎4R 12着/12頭+1.9秒 04/08 川崎6R 1着/12頭勝利 03/05 川崎7R 2着/12頭+0.1秒 02/05 川崎7R 9着/12頭+1.1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 9走で勝率 11% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -34% ※ 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	エルリーブル先行	藤江渉（川崎）	実69.3	B× A▽勝率1% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎3R 10着/12頭+1.5秒 03/06 川崎6R 3着/12頭+0.1秒 02/05 川崎5R 7着/12頭+1.5秒 01/03 川崎6R 5着/12頭+0.3秒 12/15 川崎6R 3着/12頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -10% ※ 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	カサミラ先行	神尾香（川崎）	実31.9	B× A▽勝率3% EV+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12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/27 川崎2R 2着/7頭+0.8秒 07/10 川崎12R 5着/10頭 03/05 川崎6R 8着/11頭+2.0秒 02/05 川崎6R 10着/12頭+2.7秒 01/02 川崎6R 7着/14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 5.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
11	シュヴァイゲン	池谷匠（川崎）	実48.0	B△ A▽勝率3% EV+35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/28 川崎3R 1着/9頭勝利 07/10 川崎8R 6着/7頭+1.0秒 06/17 川崎5R 12着/12頭+8.0秒 05/26 浦和4R 4着/11頭 05/14 川崎6R 8着/11頭+2.6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 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +36% ※ 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

B推奨Aモデル ▲

フリージングフォグ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

6.1倍

AI期待値

+365%

買い目

¥1,700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1フェアーメロディ

3.1倍

EV -48%

▲A:△8サウスオブロンドン

7.8倍

EV -75%

出走馬全11頭

◎A:▲7

フリージングフォグ

矢野貴（大井）

6.1倍

+365%

›

○A:◎1

フェアーメロディ

笹川翼（大井）

3.1倍

-48%

›

▲A:△8

サウスオブロンドン

新原周（川崎）

7.8倍

-75%

›

△A:○2

ヤマニントレモロ

伊藤裕（川崎）

3.8倍

-94%

›

△A:△3

シルヴァギンジ

古岡勇（川崎）

5.0倍

-92%

›

△A:▽11

シュヴァイゲン

池谷匠（川崎）

48.0倍

-73%

›

×A:▽9

エルリーブル

藤江渉（川崎）

69.3倍

-86%

›

×A:△4

ベラヴィットーリア

櫻井光（川崎）

12.4倍

-98%

›

×A:▽10

カサミラ

神尾香（川崎）

31.9倍

-96%

›

×A:×6

コトノサンショ

本田紀（川崎）

57.1倍

-99%

›

×A:▽5

シングンアーメット

西啓太（大井）

69.8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。

▶ 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 7 フリージングフォグ ¥1,700 実6.1倍期待値 +366% ❌不的中5着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアーメロディ	笹川翼（大井）	実3.1	🌟◎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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/16 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 07/08 川崎4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 川崎5R 1着/12頭 05/13 川崎4R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎7R 6着/11頭+0.7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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ヤマニントレモロ逃げ	伊藤裕（川崎）	実3.8	○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5走 07/29 川崎6R 5着/11頭+1.2秒 07/07 川崎6R 1着/11頭 05/02 大井6R 2着/14頭+0.3秒 04/17 大井4R 2着/9頭+0.1秒 03/26 大井5R 3着/14頭+1.8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) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	シルヴァギンジ逃げ	古岡勇（川崎）	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/27 川崎2R 1着/7頭勝利 07/06 川崎2R 5着/8頭+4.0秒 06/17 川崎2R 1着/11頭 05/12 川崎2R 1着/9頭勝利 04/09 川崎3R 3着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 63走で勝率 8% △ 距離適性同距離 71走で勝率 7% △ 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 23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 10.1% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ベラヴィットーリア	櫻井光（川崎）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎7R 8着/14頭+1.1秒 07/08 川崎12R 1着/3頭 06/17 川崎5R 6着/12頭 06/04 船橋6R 2着/11頭 05/14 川崎4R 4着/12頭+0.7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) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
5	シングンアーメット逃げ	西啓太（大井）	実69.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は23走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/29 川崎5R 8着/12頭+1.9秒 05/25 浦和7R 10着/11頭 05/12 川崎4R 9着/12頭+1.2秒 04/07 川崎4R 4着/12頭+1.1秒 03/10 船橋6R 8着/11頭+1.8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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	コトノサンショ	本田紀（川崎）	実57.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/27 川崎9R 10着/12頭+1.8秒 07/06 川崎6R 11着/12頭+3.0秒 06/17 川崎3R 10着/11頭 05/12 川崎5R 12着/12頭+2.6秒 04/07 川崎3R 6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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	フリージングフォグ逃げ推奨	矢野貴（大井）	実6.1	▲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／同距離帯で勝率50%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 川崎5R 7着/10頭+2.3秒 03/13 名古屋3R 1着/12頭勝利 02/26 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 02/10 名古屋5R 1着/11頭勝利 12/29 園田8R 5着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	サウスオブロンドン先行	新原周（川崎）	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 川崎6R 4着/11頭+0.9秒 05/12 川崎4R 12着/12頭+1.9秒 04/08 川崎6R 1着/12頭勝利 03/05 川崎7R 2着/12頭+0.1秒 02/05 川崎7R 9着/12頭+1.1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 9走で勝率 11% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	エルリーブル先行	藤江渉（川崎）	実69.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎3R 10着/12頭+1.5秒 03/06 川崎6R 3着/12頭+0.1秒 02/05 川崎5R 7着/12頭+1.5秒 01/03 川崎6R 5着/12頭+0.3秒 12/15 川崎6R 3着/12頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	カサミラ先行	神尾香（川崎）	実31.9	▽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12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/27 川崎2R 2着/7頭+0.8秒 07/10 川崎12R 5着/10頭 03/05 川崎6R 8着/11頭+2.0秒 02/05 川崎6R 10着/12頭+2.7秒 01/02 川崎6R 7着/14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 5.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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。
11	シュヴァイゲン	池谷匠（川崎）	実48.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/28 川崎3R 1着/9頭勝利 07/10 川崎8R 6着/7頭+1.0秒 06/17 川崎5R 12着/12頭+8.0秒 05/26 浦和4R 4着/11頭 05/14 川崎6R 8着/11頭+2.6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 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フェアーメロディ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ヤマニントレモロ

3.8倍

EV -39%

▲7フリージングフォグ

6.1倍

EV -14%

出走馬全11頭

◎1

フェアーメロディ

笹川翼（大井）

3.1倍

+10%

›

○2

ヤマニントレモロ

伊藤裕（川崎）

3.8倍

-39%

›

▲7

フリージングフォグ

矢野貴（大井）

6.1倍

-14%

›

△3

シルヴァギンジ

古岡勇（川崎）

5.0倍

-49%

›

△8

サウスオブロンドン

新原周（川崎）

7.8倍

-34%

›

△4

ベラヴィットーリア

櫻井光（川崎）

12.4倍

-18%

›

▽10

カサミラ

神尾香（川崎）

31.9倍

+4%

›

▽11

シュヴァイゲン

池谷匠（川崎）

48.0倍

+35%

›

▽5

シングンアーメット

西啓太（大井）

69.8倍

-1%

›

▽9

エルリーブル

藤江渉（川崎）

69.3倍

-9%

›

×6

コトノサンショ

本田紀（川崎）

57.1倍

-62%

›

💡 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 7 フリージングフォグ ¥1,700 実6.1倍期待値 -14% ❌不的中5着単勝 6.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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