川崎 9R 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

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒロキ	新原周（川崎）	実1.8	B○ A🌟◎勝率40% EV-28% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/28 川崎6R 3着/3頭 07/10 川崎5R 1着/9頭 06/15 川崎6R 7着/12頭 05/28 浦和1R 1着/11頭 05/16 川崎3R 2着/8頭+0.5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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.6% / 期待値 -29% ※ 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	ハーイバービー逃げ	西啓太（大井）	実12.8	B△ A△勝率5% EV-32% 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2着）
前5走 07/27 川崎9R 2着/12頭+0.2秒 07/10 川崎7R 2着/10頭+0.0秒 04/09 川崎6R 1着/12頭勝利 03/10 船橋9R 7着/14頭+0.9秒 03/02 川崎9R 2着/11頭+0.1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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.3% / 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。
3	シエルラビクトア自在	神尾香（川崎）	実45.3	B× A×勝率1% EV-64% 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 08/05 船橋11R 10着/10頭+3.1秒 07/29 川崎8R 4着/7頭+1.1秒 05/14 川崎9R 11着/13頭+2.4秒 04/21 浦和5R 6着/10頭+2.3秒 04/10 川崎9R 3着/10頭+0.8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 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14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 0.8% / 期待値 -65% ※ 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	ヤマニンパルフェ先行	本田重（船橋）	実29.6	B× A△勝率4% EV+31% 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 06/01 船橋10R 4着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 11着/12頭+1.3秒 12/18 川崎4R 6着/12頭+2.1秒 11/18 川崎12R 12着/13頭+2.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 16% × 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 4.4% / 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。
5	ビタリス	増田充（川崎）	実90.5	B× A×勝率1% EV-52% 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10R 11着/12頭+2.4秒 07/08 川崎12R 2着/3頭 06/16 川崎7R 9着/12頭 03/04 川崎5R 8着/11頭+1.2秒 02/03 川崎7R 10着/12頭+0.6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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11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 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -52% ※ 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	フォーマイディア	加藤雄（川崎）	実47.6	B× A×勝率1% EV-55% 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10R 9着/10頭+1.7秒 07/08 川崎6R 6着/11頭 06/17 川崎6R 6着/8頭 06/01 船橋1R 6着/11頭 05/25 浦和5R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15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) -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 0.9% / 期待値 -56% ※ 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	ミスターベラミー逃げ	櫻井光（川崎）	実35.3	B× A▽勝率2% EV-33% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎3R 5着/13頭 05/11 川崎2R 1着/10頭勝利 04/08 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 03/19 浦和1R 2着/11頭+0.1秒 03/02 川崎1R 7着/10頭+3.0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) △ 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% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
8	ヒマワリシャワー自在	和田譲（大井）	実49.1	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／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2R 1着/3頭 07/10 川崎5R 4着/9頭 06/15 川崎6R 9着/12頭 03/05 川崎4R 6着/9頭+2.4秒 02/04 川崎3R 10着/14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 22% (相性良) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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 -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。
9	ライヴバフィ	矢野貴（大井）	実4.1	B🌟◎ A○勝率24% EV+0% 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5走で勝率40%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/30 川崎2R 2着/3頭 07/09 川崎6R 1着/6頭 06/16 川崎5R 1着/12頭 06/02 船橋5R 3着/12頭+3.0秒 05/14 川崎6R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 84.4% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.4% / 期待値 +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。
10	タツノスペシャル	佐野遥（川崎）	実11.6	B▲ A▲勝率10% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/28 川崎6R 2着/3頭 07/10 川崎6R 2着/9頭 06/16 川崎3R 8着/13頭 05/13 川崎3R 4着/14頭+1.0秒 04/08 川崎3R 4着/9頭+0.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。
11	フィリグラン先行	町田直（川崎）	実12.9	B△ A▽勝率4% EV-47% 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 07/29 川崎8R 5着/7頭+1.3秒 07/09 川崎7R 2着/8頭 06/16 川崎4R 1着/12頭 05/11 川崎9R 3着/10頭+0.8秒 04/06 川崎6R 5着/12頭+1.5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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 7.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 -48% ※ 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	ヴィヴィッドムーン自在	笹川翼（大井）	実19.9	B△ A△勝率5% EV-7% 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38%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/31 川崎12R 5着/10頭+0.9秒 05/26 浦和10R 8着/13頭 05/15 川崎9R 10着/12頭+1.9秒 02/03 川崎12R 9着/12頭+1.1秒 01/04 川崎12R 4着/14頭+1.2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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 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。
13	タキ自在	古岡勇（川崎）	実31.8	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12R 4着/10頭+0.8秒 07/10 川崎9R 7着/11頭+0.0秒 05/15 川崎9R 12着/12頭+2.9秒 03/20 浦和5R 2着/10頭+0.1秒 03/03 川崎9R 5着/9頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 5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) -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 2.4% / 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。

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 ○

ライヴバフィ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

+245%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1ヒロキ

1.8倍

EV -83%

▲A:▲10タツノスペシャル

11.6倍

EV -63%

出走馬全13頭

◎A:○9

ライヴバフィ

矢野貴（大井）

4.1倍

+245%

›

○A:◎1

ヒロキ

新原周（川崎）

1.8倍

-83%

›

▲A:▲10

タツノスペシャル

佐野遥（川崎）

11.6倍

-63%

›

△A:△12

ヴィヴィッドムーン

笹川翼（大井）

19.9倍

-72%

›

△A:△2

ハーイバービー

西啓太（大井）

12.8倍

-92%

›

△A:▽11

フィリグラン

町田直（川崎）

12.9倍

-92%

›

×A:▽7

ミスターベラミー

櫻井光（川崎）

35.3倍

-80%

›

×A:▽8

ヒマワリシャワー

和田譲（大井）

49.1倍

-90%

›

×A:△4

ヤマニンパルフェ

本田重（船橋）

29.6倍

-99%

›

×A:▽13

タキ

古岡勇（川崎）

31.8倍

-99%

›

×A:×3

シエルラビクトア

神尾香（川崎）

45.3倍

-99%

›

×A:×6

フォーマイディア

加藤雄（川崎）

47.6倍

-99%

›

×A:×5

ビタリス

増田充（川崎）

90.5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

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒロキ	新原周（川崎）	実1.8	🌟◎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3走で勝率67%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 07/28 川崎6R 3着/3頭 07/10 川崎5R 1着/9頭 06/15 川崎6R 7着/12頭 05/28 浦和1R 1着/11頭 05/16 川崎3R 2着/8頭+0.5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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
2	ハーイバービー逃げ	西啓太（大井）	実12.8	△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2着）
前5走 07/27 川崎9R 2着/12頭+0.2秒 07/10 川崎7R 2着/10頭+0.0秒 04/09 川崎6R 1着/12頭勝利 03/10 船橋9R 7着/14頭+0.9秒 03/02 川崎9R 2着/11頭+0.1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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	シエルラビクトア自在	神尾香（川崎）	実45.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 船橋11R 10着/10頭+3.1秒 07/29 川崎8R 4着/7頭+1.1秒 05/14 川崎9R 11着/13頭+2.4秒 04/21 浦和5R 6着/10頭+2.3秒 04/10 川崎9R 3着/10頭+0.8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 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
4	ヤマニンパルフェ先行	本田重（船橋）	実29.6	△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／79日ぶりの実戦）
前5走 06/01 船橋10R 4着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 11着/12頭+1.3秒 12/18 川崎4R 6着/12頭+2.1秒 11/18 川崎12R 12着/13頭+2.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (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。
5	ビタリス	増田充（川崎）	実90.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/31 川崎10R 11着/12頭+2.4秒 07/08 川崎12R 2着/3頭 06/16 川崎7R 9着/12頭 03/04 川崎5R 8着/11頭+1.2秒 02/03 川崎7R 10着/12頭+0.6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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	フォーマイディア	加藤雄（川崎）	実47.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/27 川崎10R 9着/10頭+1.7秒 07/08 川崎6R 6着/11頭 06/17 川崎6R 6着/8頭 06/01 船橋1R 6着/11頭 05/25 浦和5R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	ミスターベラミー逃げ	櫻井光（川崎）	実35.3	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎3R 5着/13頭 05/11 川崎2R 1着/10頭勝利 04/08 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 03/19 浦和1R 2着/11頭+0.1秒 03/02 川崎1R 7着/10頭+3.0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) △ 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% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
8	ヒマワリシャワー自在	和田譲（大井）	実49.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／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2R 1着/3頭 07/10 川崎5R 4着/9頭 06/15 川崎6R 9着/12頭 03/05 川崎4R 6着/9頭+2.4秒 02/04 川崎3R 10着/14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 22% (相性良) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -37% (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。
9	ライヴバフィ	矢野貴（大井）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/30 川崎2R 2着/3頭 07/09 川崎6R 1着/6頭 06/16 川崎5R 1着/12頭 06/02 船橋5R 3着/12頭+3.0秒 05/14 川崎6R 2着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	タツノスペシャル	佐野遥（川崎）	実11.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/28 川崎6R 2着/3頭 07/10 川崎6R 2着/9頭 06/16 川崎3R 8着/13頭 05/13 川崎3R 4着/14頭+1.0秒 04/08 川崎3R 4着/9頭+0.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
11	フィリグラン先行	町田直（川崎）	実12.9	▽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 07/29 川崎8R 5着/7頭+1.3秒 07/09 川崎7R 2着/8頭 06/16 川崎4R 1着/12頭 05/11 川崎9R 3着/10頭+0.8秒 04/06 川崎6R 5着/12頭+1.5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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
12	ヴィヴィッドムーン自在	笹川翼（大井）	実19.9	△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38%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/31 川崎12R 5着/10頭+0.9秒 05/26 浦和10R 8着/13頭 05/15 川崎9R 10着/12頭+1.9秒 02/03 川崎12R 9着/12頭+1.1秒 01/04 川崎12R 4着/14頭+1.2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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
13	タキ自在	古岡勇（川崎）	実31.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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12R 4着/10頭+0.8秒 07/10 川崎9R 7着/11頭+0.0秒 05/15 川崎9R 12着/12頭+2.9秒 03/20 浦和5R 2着/10頭+0.1秒 03/03 川崎9R 5着/9頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 5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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヒロキ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ライヴバフィ

4.1倍

EV +0%

▲10タツノスペシャル

11.6倍

EV +14%

出走馬全13頭

◎1

ヒロキ

新原周（川崎）

1.8倍

-28%

›

○9

ライヴバフィ

矢野貴（大井）

4.1倍

+0%

›

▲10

タツノスペシャル

佐野遥（川崎）

11.6倍

+14%

›

△2

ハーイバービー

西啓太（大井）

12.8倍

-32%

›

△12

ヴィヴィッドムーン

笹川翼（大井）

19.9倍

-7%

›

△4

ヤマニンパルフェ

本田重（船橋）

29.6倍

+31%

›

▽11

フィリグラン

町田直（川崎）

12.9倍

-47%

›

▽13

タキ

古岡勇（川崎）

31.8倍

-24%

›

▽7

ミスターベラミー

櫻井光（川崎）

35.3倍

-33%

›

▽8

ヒマワリシャワー

和田譲（大井）

49.1倍

-36%

›

×6

フォーマイディア

加藤雄（川崎）

47.6倍

-55%

›

×3

シエルラビクトア

神尾香（川崎）

45.3倍

-64%

›

×5

ビタリス

増田充（川崎）

90.5倍

-52%

›

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