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	カラルナ先行	池谷匠（川崎）	実60.6	B× A▽勝率1% EV-30% 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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 × 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 1.1% / 期待値 -30% ※ 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	マイアイガー先行	佐野遥（川崎）	実12.8	B△ A△勝率4% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 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 2% (やや苦戦) ○ 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 0.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -47% ※ 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	コーリングヘニー逃げ	野畑凌（川崎）	実3.7	B△ A○勝率19% EV-28% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 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 0.5% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.3% / 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。
4	マイプレスティ	加藤雄（川崎）	実2.9	B▲ A◎勝率34% EV-2% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 1.5% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.6% / 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。
5	シェナカレン追込	國分祐（浦和）	実96.9	B× A×勝率0% EV-61% 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 08/12 浦和8R 12着/12頭+4.5秒 07/16 浦和7R 10着/12頭 06/15 川崎5R 8着/12頭+4.0秒 05/11 川崎4R 11着/12頭+2.2秒 04/22 浦和6R 8着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0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 47走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.4% / 期待値 -61% ※ 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	ヤマトカチドキ先行	櫻井光（川崎）	実16.8	B× A▽勝率4% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 06/15 川崎5R 7着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 2着/12頭+0.3秒 04/20 浦和1R 3着/10頭+0.5秒 04/07 川崎1R 2着/12頭+1.3秒 03/16 浦和4R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
7	アンリ逃げ	増田充（川崎）	実50.9	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 06/15 川崎5R 11着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7秒 03/03 川崎1R 8着/10頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 8位 / 勝率 1.3% / 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。
8	ノリスケ先行	仲野光（船橋）	実6.8	B△ A▲勝率13% EV-9% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/13 浦和6R 4着/12頭 04/01 船橋6R 6着/13頭+0.6秒 02/10 船橋6R 4着/12頭+1.2秒 01/20 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 07/28 船橋6R 5着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 期待値 -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。
9	ヤンキージャック逃げ	岡村裕（川崎）	実70.1	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 08/19 川崎4R 8着/9頭+1.2秒 07/29 川崎1R 7着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 8着/12頭+0.0秒 06/17 川崎2R 10着/11頭 05/15 川崎5R 11着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
10	ハナサキポプラ差し	町田直（川崎）	実6.3	B○ A△勝率11% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 川崎3R 1着/12頭勝利 07/29 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/08 川崎1R 1着/11頭 01/04 川崎5R 7着/11頭+3.8秒 12/15 川崎3R 6着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.6% / 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。
11	バーサズバラード逃げ	伊藤裕（川崎）	実139.7	B× A▽勝率0% EV-37% 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⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 × 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 0.5% / 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。
12	ピュアリヤン推奨	新原周（川崎）	実7.3	B◎ A△勝率11% EV-20% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率83% × オッズ7.3倍で期待値+503%の有力候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 川崎1R 2着/3頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 82.6% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 -20% ※ 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 △

ピュアリヤン

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

7.3倍

AI期待値

+503%

買い目

¥1,900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ハナサキポプラ

6.3倍

EV -16%

▲A:◎4マイプレスティ

2.9倍

EV -95%

出走馬全12頭

◎A:△12

ピュアリヤン

新原周（川崎）

7.3倍

+503%

›

○A:△10

ハナサキポプラ

町田直（川崎）

6.3倍

-16%

›

▲A:◎4

マイプレスティ

加藤雄（川崎）

2.9倍

-95%

›

△A:▲8

ノリスケ

仲野光（船橋）

6.8倍

-89%

›

△A:△2

マイアイガー

佐野遥（川崎）

12.8倍

-93%

›

△A:○3

コーリングヘニー

野畑凌（川崎）

3.7倍

-98%

›

×A:▽6

ヤマトカチドキ

櫻井光（川崎）

16.8倍

-99%

›

×A:▽7

アンリ

増田充（川崎）

50.9倍

-99%

›

×A:▽1

カラルナ

池谷匠（川崎）

60.6倍

-99%

›

×A:▽9

ヤンキージャック

岡村裕（川崎）

70.1倍

-99%

›

×A:×5

シェナカレン

國分祐（浦和）

96.9倍

-99%

›

×A:▽11

バーサズバラード

伊藤裕（川崎）

139.7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 12 ピュアリヤン ¥1,900 実7.3倍期待値 +503% 不的中3着単勝 7.3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	カラルナ先行	池谷匠（川崎）	実60.6	▽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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
2	マイアイガー先行	佐野遥（川崎）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 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 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (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	コーリングヘニー逃げ	野畑凌（川崎）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	マイプレスティ	加藤雄（川崎）	実2.9	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	シェナカレン追込	國分祐（浦和）	実96.9	×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47走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/12 浦和8R 12着/12頭+4.5秒 07/16 浦和7R 10着/12頭 06/15 川崎5R 8着/12頭+4.0秒 05/11 川崎4R 11着/12頭+2.2秒 04/22 浦和6R 8着/11頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0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 47走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	ヤマトカチドキ先行	櫻井光（川崎）	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／84日ぶりの実戦）
前5走 06/15 川崎5R 7着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 2着/12頭+0.3秒 04/20 浦和1R 3着/10頭+0.5秒 04/07 川崎1R 2着/12頭+1.3秒 03/16 浦和4R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し × 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 3.8% (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。
7	アンリ逃げ	増田充（川崎）	実50.9	▽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12走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/15 川崎5R 11着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7秒 03/03 川崎1R 8着/10頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 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。
8	ノリスケ先行	仲野光（船橋）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/13 浦和6R 4着/12頭 04/01 船橋6R 6着/13頭+0.6秒 02/10 船橋6R 4着/12頭+1.2秒 01/20 船橋3R 4着/12頭+1.8秒 07/28 船橋6R 5着/9頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (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。
9	ヤンキージャック逃げ	岡村裕（川崎）	実70.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎4R 8着/9頭+1.2秒 07/29 川崎1R 7着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 8着/12頭+0.0秒 06/17 川崎2R 10着/11頭 05/15 川崎5R 11着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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 0.9% (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	ハナサキポプラ差し	町田直（川崎）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 川崎3R 1着/12頭勝利 07/29 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/08 川崎1R 1着/11頭 01/04 川崎5R 7着/11頭+3.8秒 12/15 川崎3R 6着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
11	バーサズバラード逃げ	伊藤裕（川崎）	実139.7	▽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⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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 × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	ピュアリヤン推奨	新原周（川崎）	実7.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 川崎1R 2着/3頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マイプレスティ

騎手加藤雄（川崎）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3コーリングヘニー

3.7倍

EV -28%

▲8ノリスケ

6.8倍

EV -9%

出走馬全12頭

◎4

マイプレスティ

加藤雄（川崎）

2.9倍

-2%

›

○3

コーリングヘニー

野畑凌（川崎）

3.7倍

-28%

›

▲8

ノリスケ

仲野光（船橋）

6.8倍

-9%

›

△12

ピュアリヤン

新原周（川崎）

7.3倍

-20%

›

△10

ハナサキポプラ

町田直（川崎）

6.3倍

-32%

›

△2

マイアイガー

佐野遥（川崎）

12.8倍

-46%

›

▽6

ヤマトカチドキ

櫻井光（川崎）

16.8倍

-35%

›

▽7

アンリ

増田充（川崎）

50.9倍

-34%

›

▽1

カラルナ

池谷匠（川崎）

60.6倍

-30%

›

▽9

ヤンキージャック

岡村裕（川崎）

70.1倍

-34%

›

▽11

バーサズバラード

伊藤裕（川崎）

139.7倍

-37%

›

×5

シェナカレン

國分祐（浦和）

96.9倍

-61%

›

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 12 ピュアリヤン ¥1,900 実7.3倍期待値 -20% 不的中3着単勝 7.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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