川崎 8R 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

8R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベリーク	町田直（川崎）	実15.2	B× A△勝率5% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯23走で勝率26%）
前5走 07/27 川崎10R 5着/10頭+0.9秒 07/07 川崎8R 3着/11頭 05/26 浦和6R 4着/12頭 05/13 川崎8R 3着/3頭 04/09 川崎7R 9着/11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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ ローテーション 24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 0.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 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。
2	ジュンフカリ	神尾香（川崎）	実90.9	B× A▽勝率1% EV-43% 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 9着/12頭+2.3秒 07/02 船橋6R 7着/10頭 06/03 船橋8R 10着/12頭 05/06 船橋7R 9着/12頭+1.3秒 04/02 船橋4R 7着/10頭+2.4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 8.7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 11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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 -44% ※ 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	アイノシャンティー	鷹見陸（大井）	実12.1	B× A△勝率7% EV-13% 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 06/18 川崎9R 4着/11頭 06/05 船橋9R 10着/14頭 05/13 川崎8R 1着/3頭 04/10 川崎9R 9着/10頭+2.0秒 03/05 川崎9R 6着/11頭+2.1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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% × 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 4位 / 勝率 7.1% / 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。
4	メイショウマチルダ自在	山林信（川崎）	実9.6	B△ A△勝率6% EV-46% 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7走で勝率43%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎9R 9着/10頭+2.1秒 05/12 川崎9R 2着/8頭+0.6秒 03/02 川崎8R 1着/9頭勝利 02/03 川崎5R 1着/12頭勝利 01/02 川崎8R 3着/13頭+0.3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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -46% ※ 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	エリンフレーム	野畑凌（川崎）	実3.0	B○ A🌟◎勝率38% EV+13% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 川崎3R 1着/9頭勝利 07/10 川崎5R 3着/9頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.4% (オッズ暗示: 33.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.9% / 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。
6	アリハッピー自在	岡村裕（川崎）	実23.3	B△ A×勝率2% EV-53% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 川崎7R 1着/14頭勝利 06/17 川崎8R 7着/8頭 05/13 川崎7R 6着/12頭+0.7秒 04/07 川崎12R 8着/12頭+1.6秒 03/05 川崎9R 11着/11頭+3.5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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 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 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 0.4% (オッズ暗示: 4.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
7	カズヤ	矢野貴（大井）	実6.4	B▲ A▲勝率15% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/31 川崎12R 1着/10頭勝利 07/08 川崎6R 10着/11頭+0.0秒 06/17 川崎6R 7着/8頭+0.0秒 03/05 川崎11R 13着/13頭+7.2秒 02/03 川崎4R 2着/14頭+0.8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 22% (相性良) ◎ 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 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 期待値 -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。
8	デーレーハンサム逃げ	新原周（川崎）	実44.8	B△ A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/10 川崎10R 3着/8頭 06/16 川崎3R 13着/13頭+1.0秒 04/08 川崎8R 4着/13頭+2.1秒 03/05 川崎4R 3着/9頭+1.8秒 02/05 川崎1R 1着/12頭勝利
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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.5% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
9	オルペラー逃げ	本田重（船橋）	実3.1	B🌟◎ A○勝率20% EV-38% 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6走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/27 川崎10R 2着/10頭+0.2秒 05/25 浦和8R 2着/12頭+0.0秒 05/13 川崎7R 5着/12頭+0.5秒 02/05 川崎9R 6着/13頭+0.9秒 01/04 川崎8R 1着/14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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 61.8% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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	ラウレア差し	中越琉（川崎）	実35.9	B× A▽勝率2% EV-36% 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 05/12 川崎12R 7着/14頭+0.6秒 04/07 川崎12R 2着/12頭+0.8秒 03/12 船橋12R 2着/12頭+0.0秒 03/02 川崎5R 3着/11頭+1.0秒 01/04 川崎9R 5着/13頭+0.8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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 100日休養明け × 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 1.8% / 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。
11	ユイノオールイン差し	赤津和（浦和）	実39.2	B× A×勝率1% EV-59% 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 08/11 浦和7R 3着/9頭+0.6秒 07/27 川崎10R 6着/10頭+0.9秒 06/18 川崎9R 8着/11頭+1.0秒 05/28 浦和9R 5着/12頭+1.0秒 05/12 川崎12R 11着/14頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.0% / 期待値 -60% ※ 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	エイシントゥラン先行	池谷匠（川崎）	実40.0	B× A×勝率1% EV-57% 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 3着/10頭+0.7秒 06/16 川崎9R 8着/14頭+0.0秒 04/10 川崎12R 6着/11頭+0.6秒 03/06 川崎9R 6着/11頭+0.8秒 02/04 川崎12R 5着/14頭+1.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -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 1.1% / 期待値 -57% ※ 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	デルマニンフ	櫻井光（川崎）	実22.3	B× A▽勝率2% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/29 川崎9R 2着/3頭 07/07 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 06/16 川崎8R 2着/10頭 09/12 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 08/25 川崎7R 3着/11頭+1.6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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 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。

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 ○

オルペラー

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+91%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5エリンフレーム

3.0倍

EV -5%

▲A:▲7カズヤ

6.4倍

EV -68%

出走馬全13頭

◎A:○9

オルペラー

本田重（船橋）

3.1倍

+91%

›

○A:◎5

エリンフレーム

野畑凌（川崎）

3.0倍

-5%

›

▲A:▲7

カズヤ

矢野貴（大井）

6.4倍

-68%

›

△A:△4

メイショウマチルダ

山林信（川崎）

9.6倍

-95%

›

△A:×8

デーレーハンサム

新原周（川崎）

44.8倍

-77%

›

△A:×6

アリハッピー

岡村裕（川崎）

23.3倍

-90%

›

×A:△1

ベリーク

町田直（川崎）

15.2倍

-96%

›

×A:▽13

デルマニンフ

櫻井光（川崎）

22.3倍

-94%

›

×A:△3

アイノシャンティー

鷹見陸（大井）

12.1倍

-99%

›

×A:▽10

ラウレア

中越琉（川崎）

35.9倍

-99%

›

×A:×11

ユイノオールイン

赤津和（浦和）

39.2倍

-99%

›

×A:×12

エイシントゥラン

池谷匠（川崎）

40.0倍

-99%

›

×A:▽2

ジュンフカリ

神尾香（川崎）

90.9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

8R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベリーク	町田直（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14走で勝率29%と適性高／同距離帯23走で勝率26%）
前5走 07/27 川崎10R 5着/10頭+0.9秒 07/07 川崎8R 3着/11頭 05/26 浦和6R 4着/12頭 05/13 川崎8R 3着/3頭 04/09 川崎7R 9着/11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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
2	ジュンフカリ	神尾香（川崎）	実90.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/31 川崎10R 9着/12頭+2.3秒 07/02 船橋6R 7着/10頭 06/03 船橋8R 10着/12頭 05/06 船橋7R 9着/12頭+1.3秒 04/02 船橋4R 7着/10頭+2.4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 8.7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 11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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	アイノシャンティー	鷹見陸（大井）	実12.1	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 06/18 川崎9R 4着/11頭 06/05 船橋9R 10着/14頭 05/13 川崎8R 1着/3頭 04/10 川崎9R 9着/10頭+2.0秒 03/05 川崎9R 6着/11頭+2.1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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
4	メイショウマチルダ自在	山林信（川崎）	実9.6	△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7走で勝率43%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎9R 9着/10頭+2.1秒 05/12 川崎9R 2着/8頭+0.6秒 03/02 川崎8R 1着/9頭勝利 02/03 川崎5R 1着/12頭勝利 01/02 川崎8R 3着/13頭+0.3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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	エリンフレーム	野畑凌（川崎）	実3.0	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 川崎3R 1着/9頭勝利 07/10 川崎5R 3着/9頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
6	アリハッピー自在	岡村裕（川崎）	実23.3	×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／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 川崎7R 1着/14頭勝利 06/17 川崎8R 7着/8頭 05/13 川崎7R 6着/12頭+0.7秒 04/07 川崎12R 8着/12頭+1.6秒 03/05 川崎9R 11着/11頭+3.5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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 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 21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 2.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
7	カズヤ	矢野貴（大井）	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/31 川崎12R 1着/10頭勝利 07/08 川崎6R 10着/11頭+0.0秒 06/17 川崎6R 7着/8頭+0.0秒 03/05 川崎11R 13着/13頭+7.2秒 02/03 川崎4R 2着/14頭+0.8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 22% (相性良) ◎ 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 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
8	デーレーハンサム逃げ	新原周（川崎）	実44.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/10 川崎10R 3着/8頭 06/16 川崎3R 13着/13頭+1.0秒 04/08 川崎8R 4着/13頭+2.1秒 03/05 川崎4R 3着/9頭+1.8秒 02/05 川崎1R 1着/12頭勝利
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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.9% (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。
9	オルペラー逃げ	本田重（船橋）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/27 川崎10R 2着/10頭+0.2秒 05/25 浦和8R 2着/12頭+0.0秒 05/13 川崎7R 5着/12頭+0.5秒 02/05 川崎9R 6着/13頭+0.9秒 01/04 川崎8R 1着/14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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24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 19.7% (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。
10	ラウレア差し	中越琉（川崎）	実35.9	▽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4走で勝ち無し／100日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎12R 7着/14頭+0.6秒 04/07 川崎12R 2着/12頭+0.8秒 03/12 船橋12R 2着/12頭+0.0秒 03/02 川崎5R 3着/11頭+1.0秒 01/04 川崎9R 5着/13頭+0.8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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 100日休養明け × 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 1.8% (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。
11	ユイノオールイン差し	赤津和（浦和）	実39.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/11 浦和7R 3着/9頭+0.6秒 07/27 川崎10R 6着/10頭+0.9秒 06/18 川崎9R 8着/11頭+1.0秒 05/28 浦和9R 5着/12頭+1.0秒 05/12 川崎12R 11着/14頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
12	エイシントゥラン先行	池谷匠（川崎）	実40.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/31 川崎12R 3着/10頭+0.7秒 06/16 川崎9R 8着/14頭+0.0秒 04/10 川崎12R 6着/11頭+0.6秒 03/06 川崎9R 6着/11頭+0.8秒 02/04 川崎12R 5着/14頭+1.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
13	デルマニンフ	櫻井光（川崎）	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/29 川崎9R 2着/3頭 07/07 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 06/16 川崎8R 2着/10頭 09/12 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 08/25 川崎7R 3着/11頭+1.6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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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

エリンフレーム

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.0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

○9オルペラー

3.1倍

EV -38%

▲7カズヤ

6.4倍

EV -2%

出走馬全13頭

◎5

エリンフレーム

野畑凌（川崎）

3.0倍

+13%

›

○9

オルペラー

本田重（船橋）

3.1倍

-38%

›

▲7

カズヤ

矢野貴（大井）

6.4倍

-2%

›

△3

アイノシャンティー

鷹見陸（大井）

12.1倍

-13%

›

△4

メイショウマチルダ

山林信（川崎）

9.6倍

-46%

›

△1

ベリーク

町田直（川崎）

15.2倍

-27%

›

▽13

デルマニンフ

櫻井光（川崎）

22.3倍

-47%

›

×6

アリハッピー

岡村裕（川崎）

23.3倍

-53%

›

▽10

ラウレア

中越琉（川崎）

35.9倍

-36%

›

×12

エイシントゥラン

池谷匠（川崎）

40.0倍

-57%

›

×11

ユイノオールイン

赤津和（浦和）

39.2倍

-59%

›

×8

デーレーハンサム

新原周（川崎）

44.8倍

-58%

›

▽2

ジュンフカリ

神尾香（川崎）

90.9倍

-43%

›

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