川崎 1R 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

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハイウィルヘーズ	岡村裕（川崎）	実11.7	B× A×勝率4% EV-57% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/28 川崎2R 4着/9頭+0.2秒 07/07 川崎2R 11着/12頭 06/15 川崎5R 3着/12頭 06/01 船橋4R 3着/10頭 04/07 川崎1R 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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 23日の間隔 (理想的) × 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: 8.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -58% ※ 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	ピュアリヤン逃げ	新原周（川崎）	実15.2	B△ A△勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井2R 15着/15頭+5.0秒 07/01 大井1R 10着/12頭 03/23 大井1R 3着/11頭+0.5秒 03/09 大井1R 8着/14頭+1.2秒 10/08 大井2R 9着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。
3	マイアイガー先行	田中涼（川崎）	実5.3	B▲ A△勝率16% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/31 川崎1R 2着/9頭+2.1秒 05/26 浦和7R 6着/10頭+3.0秒 04/22 浦和6R 4着/11頭+1.6秒 03/20 浦和6R 6着/12頭+1.0秒 02/25 浦和12R 8着/12頭+1.3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 4.0着 △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 18.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.4% / 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。
4	ゴームズ逃げ	藤本現（大井）	実4.1	B○ A○勝率19% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/31 川崎1R 6着/9頭+3.5秒 04/09 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 03/02 川崎3R 8着/9頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 期待値 -23% ※ 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	クラダイリン先行	及川烈（浦和）	実27.3	B× A▽勝率3% EV-14% 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39走で勝ち無し）
前5走 08/07 浦和1R 4着/8頭+1.7秒 07/13 浦和1R 4着/10頭 06/22 浦和1R 3着/7頭+4.0秒 05/25 浦和1R 6着/11頭 05/11 川崎4R 5着/12頭+1.3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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
6	ニシノテンカフブ先行	吉留孝（浦和）	実46.8	B× A▽勝率2% EV-11% 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 07/13 浦和6R 11着/12頭+1.0秒 06/24 浦和1R 6着/10頭 05/25 浦和1R 1着/11頭 04/20 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 04/08 川崎1R 9着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 10位 / 勝率 1.9% / 期待値 -12% ※ 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	トリニタリアニズム差し	西啓太（大井）	実3.6	B△ A◎勝率25% EV-10% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/07 浦和1R 2着/8頭+1.0秒 01/06 浦和4R 4着/12頭+0.8秒 12/22 浦和2R 4着/12頭+1.4秒 11/25 浦和5R 2着/12頭+0.4秒 10/28 浦和1R 8着/11頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.9% (オッズ暗示: 27.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.0% / 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。
8	コーリングヘニー逃げ	神尾香（川崎）	実7.1	B△ A△勝率5% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/30 川崎1R 7着/12頭+1.0秒 05/19 大井3R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 2着/14頭+0.5秒 04/13 大井2R 3着/13頭+0.9秒 10/05 大井1R 10着/10頭+5.4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 5.3着 ○ 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 0.9% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
9	カラルナ先行	池谷匠（川崎）	実57.7	B× A×勝率1% EV-69% 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 7着/9頭+4.3秒 05/25 浦和1R 11着/11頭 05/11 川崎4R 9着/12頭+1.9秒 04/20 浦和1R 2着/10頭+0.3秒 04/07 川崎1R 5着/12頭+1.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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) -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 0.5% / 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。
10	ブルーラジカル推奨	町田直（川崎）	実6.8	B🌟◎ A▲勝率17% EV+15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率90% × オッズ6.8倍で期待値+515%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 03/05 川崎2R 8着/10頭+2.0秒 01/02 川崎2R 6着/14頭+1.8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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +515% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.5% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.0% / 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	バーサズバラード逃げ	伊藤裕（川崎）	実131.2	B× A▽勝率1% EV-22% 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 9着/9頭+4.9秒 07/10 川崎12R 10着/10頭 06/15 川崎5R 12着/12頭 05/25 浦和1R 9着/11頭+0.0秒 05/11 川崎4R 12着/12頭+4.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -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 -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。
12	アンジェラカフェ差し	藤江渉（川崎）	実32.4	B× A▽勝率2% EV-23% 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 07/28 川崎3R 7着/9頭+1.8秒 07/07 川崎6R 8着/11頭 05/26 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 05/11 川崎6R 9着/9頭+3.8秒 04/23 浦和2R 12着/12頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 -24% ※ 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 ▲

ブルーラジカル

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

6.8倍

AI期待値

+515%

買い目

¥2,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ゴームズ

4.1倍

EV -91%

▲A:△3マイアイガー

5.3倍

EV -88%

出走馬全12頭

◎A:▲10

ブルーラジカル

町田直（川崎）

6.8倍

+515%

›

○A:○4

ゴームズ

藤本現（大井）

4.1倍

-91%

›

▲A:△3

マイアイガー

田中涼（川崎）

5.3倍

-88%

›

△A:△2

ピュアリヤン

新原周（川崎）

15.2倍

-67%

›

△A:◎7

トリニタリアニズム

西啓太（大井）

3.6倍

-93%

›

△A:△8

コーリングヘニー

神尾香（川崎）

7.1倍

-93%

›

×A:×1

ハイウィルヘーズ

岡村裕（川崎）

11.7倍

-96%

›

×A:▽5

クラダイリン

及川烈（浦和）

27.3倍

-96%

›

×A:▽12

アンジェラカフェ

藤江渉（川崎）

32.4倍

-99%

›

×A:▽6

ニシノテンカフブ

吉留孝（浦和）

46.8倍

-99%

›

×A:×9

カラルナ

池谷匠（川崎）

57.7倍

-99%

›

×A:▽11

バーサズバラード

伊藤裕（川崎）

131.2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 10 ブルーラジカル ¥2,200 実6.8倍期待値 +515% ❌不的中3着単勝 6.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハイウィルヘーズ	岡村裕（川崎）	実11.7	×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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/28 川崎2R 4着/9頭+0.2秒 07/07 川崎2R 11着/12頭 06/15 川崎5R 3着/12頭 06/01 船橋4R 3着/10頭 04/07 川崎1R 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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
2	ピュアリヤン逃げ	新原周（川崎）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/20 大井2R 15着/15頭+5.0秒 07/01 大井1R 10着/12頭 03/23 大井1R 3着/11頭+0.5秒 03/09 大井1R 8着/14頭+1.2秒 10/08 大井2R 9着/10頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
3	マイアイガー先行	田中涼（川崎）	実5.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/31 川崎1R 2着/9頭+2.1秒 05/26 浦和7R 6着/10頭+3.0秒 04/22 浦和6R 4着/11頭+1.6秒 03/20 浦和6R 6着/12頭+1.0秒 02/25 浦和12R 8着/12頭+1.3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 4.0着 △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ゴームズ逃げ	藤本現（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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/31 川崎1R 6着/9頭+3.5秒 04/09 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 03/02 川崎3R 8着/9頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (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。
5	クラダイリン先行	及川烈（浦和）	実27.3	▽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39走で勝ち無し）
前5走 08/07 浦和1R 4着/8頭+1.7秒 07/13 浦和1R 4着/10頭 06/22 浦和1R 3着/7頭+4.0秒 05/25 浦和1R 6着/11頭 05/11 川崎4R 5着/12頭+1.3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 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
6	ニシノテンカフブ先行	吉留孝（浦和）	実46.8	▽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35走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和6R 11着/12頭+1.0秒 06/24 浦和1R 6着/10頭 05/25 浦和1R 1着/11頭 04/20 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 04/08 川崎1R 9着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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	トリニタリアニズム差し	西啓太（大井）	実3.6	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/07 浦和1R 2着/8頭+1.0秒 01/06 浦和4R 4着/12頭+0.8秒 12/22 浦和2R 4着/12頭+1.4秒 11/25 浦和5R 2着/12頭+0.4秒 10/28 浦和1R 8着/11頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.0% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	コーリングヘニー逃げ	神尾香（川崎）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/30 川崎1R 7着/12頭+1.0秒 05/19 大井3R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 2着/14頭+0.5秒 04/13 大井2R 3着/13頭+0.9秒 10/05 大井1R 10着/10頭+5.4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 5.3着 ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	カラルナ先行	池谷匠（川崎）	実57.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/31 川崎1R 7着/9頭+4.3秒 05/25 浦和1R 11着/11頭 05/11 川崎4R 9着/12頭+1.9秒 04/20 浦和1R 2着/10頭+0.3秒 04/07 川崎1R 5着/12頭+1.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
10	ブルーラジカル推奨	町田直（川崎）	実6.8	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 03/05 川崎2R 8着/10頭+2.0秒 01/02 川崎2R 6着/14頭+1.8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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	バーサズバラード逃げ	伊藤裕（川崎）	実131.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/31 川崎1R 9着/9頭+4.9秒 07/10 川崎12R 10着/10頭 06/15 川崎5R 12着/12頭 05/25 浦和1R 9着/11頭+0.0秒 05/11 川崎4R 12着/12頭+4.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	アンジェラカフェ差し	藤江渉（川崎）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は40走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/28 川崎3R 7着/9頭+1.8秒 07/07 川崎6R 8着/11頭 05/26 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 05/11 川崎6R 9着/9頭+3.8秒 04/23 浦和2R 12着/12頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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) -24% (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

トリニタリアニズム

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

3.6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

○4ゴームズ

4.1倍

EV -23%

▲10ブルーラジカル

6.8倍

EV +15%

出走馬全12頭

◎7

トリニタリアニズム

西啓太（大井）

3.6倍

-10%

›

○4

ゴームズ

藤本現（大井）

4.1倍

-23%

›

▲10

ブルーラジカル

町田直（川崎）

6.8倍

+15%

›

△3

マイアイガー

田中涼（川崎）

5.3倍

-13%

›

△2

ピュアリヤン

新原周（川崎）

15.2倍

-15%

›

△8

コーリングヘニー

神尾香（川崎）

7.1倍

-61%

›

×1

ハイウィルヘーズ

岡村裕（川崎）

11.7倍

-57%

›

▽5

クラダイリン

及川烈（浦和）

27.3倍

-14%

›

▽12

アンジェラカフェ

藤江渉（川崎）

32.4倍

-23%

›

▽6

ニシノテンカフブ

吉留孝（浦和）

46.8倍

-11%

›

▽11

バーサズバラード

伊藤裕（川崎）

131.2倍

-22%

›

×9

カラルナ

池谷匠（川崎）

57.7倍

-69%

›

💡 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。

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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 10 ブルーラジカル ¥2,200 実6.8倍期待値 +15% ❌不的中3着単勝 6.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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