川崎 5R 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

5R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アズベリー追込	所　蛍（船橋）	実36.8	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/04 船橋12R 12着/14頭+4.0秒 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12頭+1.1秒 06/19 川崎7R 11着/12頭+2.2秒 03/17 浦和10R 5着/10頭+0.5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 11.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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。
2	クレテイユ	岡村裕（川崎）	実113.4	B× A▽勝率1% EV-41% 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 08/18 川崎5R 11着/11頭+3.8秒 07/30 川崎7R 14着/14頭+3.5秒 07/07 川崎8R 11着/11頭 05/26 浦和6R 11着/12頭 04/23 浦和4R 10着/11頭+2.1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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 0.5% / 期待値 -41% ※ 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	フェアーメロディ	神尾香（川崎）	実14.6	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
前5走 08/19 川崎6R 8着/11頭+1.6秒 07/16 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 07/08 川崎4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 川崎5R 1着/12頭 05/13 川崎4R 2着/12頭+0.2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 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 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。
4	スタークイック自在	保園翔（浦和）	実131.5	B× A▽勝率0% EV-42% 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 08/10 浦和9R 10着/10頭+3.8秒 03/16 浦和12R 7着/12頭+1.7秒 02/23 浦和12R 10着/12頭+2.3秒 02/09 船橋6R 11着/14頭+3.4秒 01/09 浦和9R 2着/11頭+0.3秒
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) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28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 -43% ※ 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	ムーンライトデイ	新原周（川崎）	実7.5	B△ A▲勝率9% EV-33% 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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/18 川崎7R 3着/11頭+0.4秒 07/29 川崎5R 3着/12頭+1.0秒 07/08 川崎4R 4着/12頭 06/16 川崎5R 9着/12頭 05/12 川崎7R 3着/12頭+1.1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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
6	アフロガル自在	野畑凌（川崎）	実2.3	B◎ A◎勝率50% EV+15% 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9走で勝率33%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/19 川崎5R 1着/11頭勝利 07/29 川崎5R 1着/12頭勝利 07/06 川崎2R 3着/8頭 06/17 川崎4R 3着/12頭 03/05 川崎7R 3着/12頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.8% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.2% / 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。
7	ストロンゲスト先行	町田直（川崎）	実30.2	B× A▽勝率2% EV-36% 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／同距離帯は13走で勝ち無し／83日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎5R 6着/12頭 05/29 浦和9R 3着/10頭 05/11 川崎9R 8着/10頭+2.0秒 04/21 浦和8R 2着/13頭+0.2秒 04/07 川崎4R 3着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
8	ウロボロス追込	古岡勇（川崎）	実6.0	B× A△勝率8% EV-53% 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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/18 川崎5R 2着/11頭+0.0秒 07/30 川崎7R 9着/14頭+1.1秒 07/09 川崎7R 3着/8頭+1.0秒 05/11 川崎9R 6着/10頭+1.7秒 05/04 船橋9R 10着/12頭+3.4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 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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。
9	ピコグリーン逃げ	本田重（船橋）	実3.9	B○ A○勝率15% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/18 川崎5R 3着/11頭+0.2秒 07/30 川崎2R 1着/3頭 04/06 川崎8R 9着/12頭+1.8秒 03/02 川崎4R 3着/10頭+1.0秒 02/03 川崎5R 3着/12頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 期待値 -41% ※ 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	クリノフローレンス	櫻井光（川崎）	実14.1	B▲ A△勝率5% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 川崎7R 4着/12頭+1.0秒 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
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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -28% ※ 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	オリコウパラダイス自在	伊藤裕（川崎）	実25.0	B△ A▽勝率3% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 川崎5R 8着/11頭+1.6秒 07/30 川崎5R 4着/10頭+0.7秒 07/09 川崎7R 5着/8頭 06/16 川崎5R 3着/12頭+0.0秒 05/12 川崎7R 1着/12頭勝利
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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
12	グッドインディード	笠野雄（船橋）	実85.8	B× A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/26 船橋5R 10着/12頭+2.2秒 08/05 船橋7R 9着/9頭+3.4秒 07/16 浦和5R 7着/11頭+0.0秒 06/26 浦和8R 9着/9頭 06/01 船橋7R 9着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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。

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 ◎

アフロガル

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+108%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ピコグリーン

3.9倍

EV -85%

▲A:△10クリノフローレンス

14.1倍

EV -63%

出走馬全12頭

◎A:◎6

アフロガル

野畑凌（川崎）

2.3倍

+108%

›

○A:○9

ピコグリーン

本田重（船橋）

3.9倍

-85%

›

▲A:△10

クリノフローレンス

櫻井光（川崎）

14.1倍

-63%

›

△A:▲5

ムーンライトデイ

新原周（川崎）

7.5倍

-94%

›

△A:△3

フェアーメロディ

神尾香（川崎）

14.6倍

-89%

›

△A:▽11

オリコウパラダイス

伊藤裕（川崎）

25.0倍

-86%

›

×A:△8

ウロボロス

古岡勇（川崎）

6.0倍

-97%

›

×A:▽7

ストロンゲスト

町田直（川崎）

30.2倍

-94%

›

×A:▽1

アズベリー

所　蛍（船橋）

36.8倍

-98%

›

×A:▽12

グッドインディード

笠野雄（船橋）

85.8倍

-96%

›

×A:▽2

クレテイユ

岡村裕（川崎）

113.4倍

-99%

›

×A:▽4

スタークイック

保園翔（浦和）

131.5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

5R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アズベリー追込	所　蛍（船橋）	実36.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 08/04 船橋12R 12着/14頭+4.0秒 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12頭+1.1秒 06/19 川崎7R 11着/12頭+2.2秒 03/17 浦和10R 5着/10頭+0.5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 11.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	クレテイユ	岡村裕（川崎）	実113.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/18 川崎5R 11着/11頭+3.8秒 07/30 川崎7R 14着/14頭+3.5秒 07/07 川崎8R 11着/11頭 05/26 浦和6R 11着/12頭 04/23 浦和4R 10着/11頭+2.1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 12.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
3	フェアーメロディ	神尾香（川崎）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 川崎6R 8着/11頭+1.6秒 07/16 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 07/08 川崎4R 5着/12頭+0.0秒 06/17 川崎5R 1着/12頭 05/13 川崎4R 2着/12頭+0.2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 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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 4.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	スタークイック自在	保園翔（浦和）	実131.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/10 浦和9R 10着/10頭+3.8秒 03/16 浦和12R 7着/12頭+1.7秒 02/23 浦和12R 10着/12頭+2.3秒 02/09 船橋6R 11着/14頭+3.4秒 01/09 浦和9R 2着/11頭+0.3秒
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) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28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 0.4% (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。
5	ムーンライトデイ	新原周（川崎）	実7.5	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/18 川崎7R 3着/11頭+0.4秒 07/29 川崎5R 3着/12頭+1.0秒 07/08 川崎4R 4着/12頭 06/16 川崎5R 9着/12頭 05/12 川崎7R 3着/12頭+1.1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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	アフロガル自在	野畑凌（川崎）	実2.3	◎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9走で勝率33%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/19 川崎5R 1着/11頭勝利 07/29 川崎5R 1着/12頭勝利 07/06 川崎2R 3着/8頭 06/17 川崎4R 3着/12頭 03/05 川崎7R 3着/12頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
7	ストロンゲスト先行	町田直（川崎）	実30.2	▽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／同距離帯は13走で勝ち無し／83日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎5R 6着/12頭 05/29 浦和9R 3着/10頭 05/11 川崎9R 8着/10頭+2.0秒 04/21 浦和8R 2着/13頭+0.2秒 04/07 川崎4R 3着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ウロボロス追込	古岡勇（川崎）	実6.0	△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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/18 川崎5R 2着/11頭+0.0秒 07/30 川崎7R 9着/14頭+1.1秒 07/09 川崎7R 3着/8頭+1.0秒 05/11 川崎9R 6着/10頭+1.7秒 05/04 船橋9R 10着/12頭+3.4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 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ピコグリーン逃げ	本田重（船橋）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/18 川崎5R 3着/11頭+0.2秒 07/30 川崎2R 1着/3頭 04/06 川崎8R 9着/12頭+1.8秒 03/02 川崎4R 3着/10頭+1.0秒 02/03 川崎5R 3着/12頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
10	クリノフローレンス	櫻井光（川崎）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 川崎7R 4着/12頭+1.0秒 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
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戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
11	オリコウパラダイス自在	伊藤裕（川崎）	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 川崎5R 8着/11頭+1.6秒 07/30 川崎5R 4着/10頭+0.7秒 07/09 川崎7R 5着/8頭 06/16 川崎5R 3着/12頭+0.0秒 05/12 川崎7R 1着/12頭勝利
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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	グッドインディード	笠野雄（船橋）	実85.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/26 船橋5R 10着/12頭+2.2秒 08/05 船橋7R 9着/9頭+3.4秒 07/16 浦和5R 7着/11頭+0.0秒 06/26 浦和8R 9着/9頭 06/01 船橋7R 9着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アフロガル

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ピコグリーン

3.9倍

EV -41%

▲5ムーンライトデイ

7.5倍

EV -33%

出走馬全12頭

◎6

アフロガル

野畑凌（川崎）

2.3倍

+15%

›

○9

ピコグリーン

本田重（船橋）

3.9倍

-41%

›

▲5

ムーンライトデイ

新原周（川崎）

7.5倍

-33%

›

△8

ウロボロス

古岡勇（川崎）

6.0倍

-53%

›

△10

クリノフローレンス

櫻井光（川崎）

14.1倍

-28%

›

△3

フェアーメロディ

神尾香（川崎）

14.6倍

-34%

›

▽11

オリコウパラダイス

伊藤裕（川崎）

25.0倍

-32%

›

▽7

ストロンゲスト

町田直（川崎）

30.2倍

-36%

›

▽1

アズベリー

所　蛍（船橋）

36.8倍

-38%

›

▽12

グッドインディード

笠野雄（船橋）

85.8倍

-3%

›

▽2

クレテイユ

岡村裕（川崎）

113.4倍

-41%

›

▽4

スタークイック

保園翔（浦和）

131.5倍

-42%

›

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