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900m ダート900m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュグレース	加藤雄（川崎）	実49.1	B× A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/27 川崎9R 5着/12頭+0.9秒 07/06 川崎6R 6着/12頭 06/18 川崎7R 3着/10頭+0.0秒 05/12 川崎5R 9着/12頭+1.8秒 01/02 川崎4R 3着/12頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -38% ※ 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	クリノフローレンス	増田充（川崎）	実16.6	B× A△勝率4% EV-34% 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／前走3着）
前5走 07/29 川崎6R 3着/11頭+0.3秒 07/08 川崎3R 4着/10頭 06/17 川崎4R 1着/12頭 06/03 船橋5R 10着/11頭+2.0秒 05/14 川崎5R 6着/12頭+0.9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 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 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。
3	エレレラナキラ自在	神尾香（川崎）	実14.4	B× A△勝率8% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 05/15 川崎7R 2着/10頭+0.6秒 05/06 船橋4R 3着/12頭+0.1秒 04/07 川崎3R 3着/12頭+0.8秒 03/02 川崎9R 3着/11頭+0.3秒 02/03 川崎5R 10着/12頭+1.4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 2.7着 (安定) × 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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 96日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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。
4	ブリテン追込	古岡勇（川崎）	実8.0	B▲ A▲勝率13% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/11 浦和4R 2着/9頭+0.8秒 07/30 川崎6R 2着/11頭+0.8秒 07/17 浦和5R 4着/12頭 07/09 川崎2R 1着/12頭 12/18 川崎6R 8着/12頭+2.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 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。
5	クラウディルックス逃げ	町田直（川崎）	実2.1	B○ A🌟◎勝率31% EV-34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/27 川崎9R 1着/12頭勝利 07/07 川崎7R 2着/12頭 02/18 大井6R 16着/16頭+9.0秒 01/28 大井7R 13着/13頭+4.3秒 01/14 大井7R 12着/12頭+5.1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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.3% / 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。
6	ミツカネエリーズ逃げ	佐野遥（川崎）	実21.5	B△ A▽勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/30 川崎6R 3着/11頭+0.9秒 03/03 川崎7R 9着/12頭+1.8秒 02/04 川崎4R 6着/12頭+0.8秒 01/21 船橋4R 10着/12頭+2.7秒 12/15 川崎7R 3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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
7	ヒメカグラ追込	池谷匠（川崎）	実60.4	B× A×勝率1% 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6R 9着/11頭+1.5秒 07/10 川崎7R 7着/10頭+1.0秒 06/18 川崎7R 7着/10頭 05/15 川崎7R 5着/10頭+1.4秒 04/07 川崎5R 10着/12頭+3.1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 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 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) -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 0.8% / 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	ネバーエンドマーチ先行	野畑凌（川崎）	実15.2	B△ A△勝率7% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／131日ぶりの実戦）
前5走 04/10 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 03/20 浦和8R 13着/13頭+3.7秒 03/04 川崎5R 9着/11頭+2.1秒 02/04 川崎5R 3着/12頭+0.5秒 01/01 川崎5R 6着/12頭+0.9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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 131日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。
9	ファイブエム	笹川翼（大井）	実3.2	B🌟◎ A○勝率27% EV-13% 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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 07/06 川崎6R 2着/12頭 06/17 川崎3R 2着/11頭+1.0秒 05/12 川崎5R 2着/12頭+0.2秒 12/18 川崎3R 1着/12頭勝利 ―
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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 43.1% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.1% / 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。
10	カウニスミエリ	田中涼（川崎）	実27.1	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7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎1R 1着/12頭勝利 07/09 川崎2R 2着/12頭+2.0秒 06/25 浦和7R 8着/12頭+0.0秒 06/17 川崎3R 6着/11頭+1.0秒 06/02 船橋8R 14着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
11	ペイシャアンジェロ自在	中越琉（川崎）	実105.1	B× A▽勝率1% EV-34% 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9R 10着/12頭+2.7秒 03/16 浦和7R 12着/12頭+5.1秒 03/02 川崎8R 9着/9頭+3.8秒 02/23 浦和6R 4着/12頭+0.3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 10.3着 (不振) ▽ 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 12位 / 勝率 0.6% / 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。
12	メイショウユウモウ逃げ	岡村裕（川崎）	実33.9	B× A▽勝率2% EV-34% 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6走で勝ち無し）
前5走 07/31 川崎9R 5着/12頭+2.0秒 07/06 川崎6R 7着/12頭 05/11 川崎7R 3着/12頭+1.3秒 04/09 川崎6R 3着/12頭+0.2秒 03/06 川崎6R 4着/12頭+0.2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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -35% ※ 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 ○

ファイブエム

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5クラウディルックス

2.1倍

EV -42%

▲A:▲4ブリテン

8.0倍

EV +13%

出走馬全12頭

◎A:○9

ファイブエム

笹川翼（大井）

3.2倍

+37%

›

○A:◎5

クラウディルックス

町田直（川崎）

2.1倍

-42%

›

▲A:▲4

ブリテン

古岡勇（川崎）

8.0倍

+13%

›

△A:▽6

ミツカネエリーズ

佐野遥（川崎）

21.5倍

+67%

›

△A:▽10

カウニスミエリ

田中涼（川崎）

27.1倍

›

△A:△8

ネバーエンドマーチ

野畑凌（川崎）

15.2倍

-78%

›

×A:△2

クリノフローレンス

増田充（川崎）

16.6倍

-76%

›

×A:▽12

メイショウユウモウ

岡村裕（川崎）

33.9倍

-82%

›

×A:△3

エレレラナキラ

神尾香（川崎）

14.4倍

-92%

›

×A:▽1

アンジュグレース

加藤雄（川崎）

49.1倍

-85%

›

×A:×7

ヒメカグラ

池谷匠（川崎）

60.4倍

-99%

›

×A:▽11

ペイシャアンジェロ

中越琉（川崎）

105.1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

両モデルとも見送り

7R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュグレース	加藤雄（川崎）	実49.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/27 川崎9R 5着/12頭+0.9秒 07/06 川崎6R 6着/12頭 06/18 川崎7R 3着/10頭+0.0秒 05/12 川崎5R 9着/12頭+1.8秒 01/02 川崎4R 3着/12頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	クリノフローレンス	増田充（川崎）	実16.6	△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／前走3着）
前5走 07/29 川崎6R 3着/11頭+0.3秒 07/08 川崎3R 4着/10頭 06/17 川崎4R 1着/12頭 06/03 船橋5R 10着/11頭+2.0秒 05/14 川崎5R 6着/12頭+0.9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 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 4.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
3	エレレラナキラ自在	神尾香（川崎）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 05/15 川崎7R 2着/10頭+0.6秒 05/06 船橋4R 3着/12頭+0.1秒 04/07 川崎3R 3着/12頭+0.8秒 03/02 川崎9R 3着/11頭+0.3秒 02/03 川崎5R 10着/12頭+1.4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 2.7着 (安定) × 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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 96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 7.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ブリテン追込	古岡勇（川崎）	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/11 浦和4R 2着/9頭+0.8秒 07/30 川崎6R 2着/11頭+0.8秒 07/17 浦和5R 4着/12頭 07/09 川崎2R 1着/12頭 12/18 川崎6R 8着/12頭+2.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
5	クラウディルックス逃げ	町田直（川崎）	実2.1	🌟◎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／前走勝利の勢い）
前5走 07/27 川崎9R 1着/12頭勝利 07/07 川崎7R 2着/12頭 02/18 大井6R 16着/16頭+9.0秒 01/28 大井7R 13着/13頭+4.3秒 01/14 大井7R 12着/12頭+5.1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) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
6	ミツカネエリーズ逃げ	佐野遥（川崎）	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/30 川崎6R 3着/11頭+0.9秒 03/03 川崎7R 9着/12頭+1.8秒 02/04 川崎4R 6着/12頭+0.8秒 01/21 船橋4R 10着/12頭+2.7秒 12/15 川崎7R 3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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
7	ヒメカグラ追込	池谷匠（川崎）	実60.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 川崎6R 9着/11頭+1.5秒 07/10 川崎7R 7着/10頭+1.0秒 06/18 川崎7R 7着/10頭 05/15 川崎7R 5着/10頭+1.4秒 04/07 川崎5R 10着/12頭+3.1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 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	ネバーエンドマーチ先行	野畑凌（川崎）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／131日ぶりの実戦）
前5走 04/10 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 03/20 浦和8R 13着/13頭+3.7秒 03/04 川崎5R 9着/11頭+2.1秒 02/04 川崎5R 3着/12頭+0.5秒 01/01 川崎5R 6着/12頭+0.9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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 131日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
9	ファイブエム	笹川翼（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 07/06 川崎6R 2着/12頭 06/17 川崎3R 2着/11頭+1.0秒 05/12 川崎5R 2着/12頭+0.2秒 12/18 川崎3R 1着/12頭勝利 ―
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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.1% (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。
10	カウニスミエリ	田中涼（川崎）	実27.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎1R 1着/12頭勝利 07/09 川崎2R 2着/12頭+2.0秒 06/25 浦和7R 8着/12頭+0.0秒 06/17 川崎3R 6着/11頭+1.0秒 06/02 船橋8R 14着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
11	ペイシャアンジェロ自在	中越琉（川崎）	実105.1	▽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 07/31 川崎9R 10着/12頭+2.7秒 03/16 浦和7R 12着/12頭+5.1秒 03/02 川崎8R 9着/9頭+3.8秒 02/23 浦和6R 4着/12頭+0.3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 10.3着 (不振) ▽ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	メイショウユウモウ逃げ	岡村裕（川崎）	実33.9	▽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6走で勝ち無し）
前5走 07/31 川崎9R 5着/12頭+2.0秒 07/06 川崎6R 7着/12頭 05/11 川崎7R 3着/12頭+1.3秒 04/09 川崎6R 3着/12頭+0.2秒 03/06 川崎6R 4着/12頭+0.2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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クラウディルックス

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ファイブエム

3.2倍

EV -13%

▲4ブリテン

8.0倍

EV +1%

出走馬全12頭

◎5

クラウディルックス

町田直（川崎）

2.1倍

-34%

›

○9

ファイブエム

笹川翼（大井）

3.2倍

-13%

›

▲4

ブリテン

古岡勇（川崎）

8.0倍

+1%

›

△3

エレレラナキラ

神尾香（川崎）

14.4倍

+13%

›

△8

ネバーエンドマーチ

野畑凌（川崎）

15.2倍

-1%

›

△2

クリノフローレンス

増田充（川崎）

16.6倍

-34%

›

▽6

ミツカネエリーズ

佐野遥（川崎）

21.5倍

-21%

›

▽10

カウニスミエリ

田中涼（川崎）

27.1倍

-36%

›

▽12

メイショウユウモウ

岡村裕（川崎）

33.9倍

-34%

›

▽1

アンジュグレース

加藤雄（川崎）

49.1倍

-38%

›

×7

ヒメカグラ

池谷匠（川崎）

60.4倍

-54%

›

▽11

ペイシャアンジェロ

中越琉（川崎）

105.1倍

-34%

›

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