川崎 12R 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

12R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイアトーチ逃げ	中山遥（浦和）	実26.7	B× A×勝率1% EV-72% 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）
前5走 08/20 川崎9R 7着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 9着/12頭 05/13 園田6R 2着/8頭+0.2秒 04/23 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/31 園田6R 2着/12頭+1.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -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 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -73% ※ 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	モズアンドモズ逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実6.7	B○ A▲勝率8% EV-43% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（近5走で勝率40%と堅実／当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯で勝率57%と得意）
前5走 08/20 川崎9R 10着/10頭+1.8秒 08/03 船橋5R 2着/12頭+0.2秒 07/09 川崎8R 8着/10頭 04/10 川崎10R 1着/12頭勝利 03/04 川崎5R 1着/11頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 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。
3	ミスフォルテ	本田重（船橋）	実17.9	B× A×勝率2% EV-68% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 07/28 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 07/06 川崎12R 1着/3頭 06/15 川崎9R 1着/3頭 03/11 船橋8R 9着/12頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -69% ※ 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	サラサエンペラー	池谷匠（川崎）	実9.7	B△ A△勝率8% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/20 川崎9R 3着/10頭+0.4秒 07/29 川崎10R 7着/13頭+1.1秒 07/07 川崎9R 2着/3頭 05/11 川崎12R 3着/12頭+1.0秒 04/08 川崎7R 2着/12頭+0.4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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -19% ※ 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	タイセイフランク逃げ	町田直（川崎）	実51.1	B× A×勝率1% EV-68% 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 08/20 川崎9R 8着/10頭+1.2秒 04/07 川崎9R 2着/10頭+0.2秒 03/30 船橋9R 7着/10頭+1.7秒 03/02 川崎12R 9着/12頭+1.1秒 02/02 川崎12R 9着/13頭+2.7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 5.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -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 -68% ※ 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	アイアンピッチ先行	伊藤裕（川崎）	実49.6	B× A×勝率1% EV-72% 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 08/20 川崎9R 9着/10頭+1.3秒 07/28 川崎10R 5着/12頭+1.1秒 05/27 浦和9R 1着/11頭 05/14 川崎7R 2着/11頭+0.1秒 03/03 川崎12R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -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 0.6% / 期待値 -72% ※ 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	クリノウィリアム追込	櫻井光（川崎）	実2.5	B◎ A◎勝率49% EV+21% 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（同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和8R 1着/12頭勝利 07/31 川崎10R 1着/12頭勝利 05/04 船橋8R 2着/12頭+0.3秒 04/08 川崎7R 1着/12頭勝利 03/18 浦和8R 2着/12頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.7% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.7% / 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。
8	エルガー逃げ	新原周（川崎）	実15.0	B× A△勝率3% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/21 川崎10R 8着/10頭+1.8秒 07/07 川崎12R 2着/3頭 05/14 川崎12R 12着/12頭+3.1秒 08/26 川崎9R 5着/10頭+0.6秒 08/06 川崎6R 2着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ ローテーション 17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 0.6% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
9	アイビーヒメチャン差し	御神訓（大井）	実10.7	B▲ A△勝率8% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎10R 8着/12頭+1.4秒 07/07 川崎9R 1着/3頭 04/24 浦和10R 9着/12頭+1.0秒 01/22 船橋10R 11着/14頭+1.7秒 09/08 川崎9R 1着/12頭勝利
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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
10	スプリンガフォート先行	笹川翼（大井）	実4.9	B△ A○勝率15% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/20 川崎9R 4着/10頭+0.7秒 03/02 川崎6R 4着/8頭+1.2秒 02/02 川崎5R 5着/8頭+1.2秒 12/31 大井10R 13着/14頭+4.6秒 11/18 川崎11R 11着/11頭+5.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.9% / 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。
11	ユウノワンワン先行	中島良（浦和）	実15.6	B× A×勝率3% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/10 浦和10R 3着/11頭+0.3秒 07/16 浦和11R 5着/11頭+0.0秒 03/19 浦和11R 5着/12頭+0.7秒 02/25 浦和10R 10着/12頭+2.1秒 02/10 船橋10R 4着/14頭+0.3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 4.3着 △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 6.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
12	アイルプロテクト自在	和田譲（大井）	実21.4	B△ A×勝率2% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎9R 6着/10頭+1.0秒 07/28 川崎10R 10着/12頭+2.1秒 06/01 船橋8R 2着/9頭 04/24 浦和10R 8着/12頭+0.8秒 04/07 川崎9R 3着/10頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -64% ※ 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 ◎

クリノウィリアム

騎手櫻井光（川崎）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2モズアンドモズ

6.7倍

EV +45%

▲A:△9アイビーヒメチャン

10.7倍

EV +30%

出走馬全12頭

◎A:◎7

クリノウィリアム

櫻井光（川崎）

2.5倍

+26%

›

○A:▲2

モズアンドモズ

野畑凌（川崎）

6.7倍

+45%

›

▲A:△9

アイビーヒメチャン

御神訓（大井）

10.7倍

+30%

›

△A:△4

サラサエンペラー

池谷匠（川崎）

9.7倍

-19%

›

△A:×12

アイルプロテクト

和田譲（大井）

21.4倍

-61%

›

△A:○10

スプリンガフォート

笹川翼（大井）

4.9倍

-92%

›

×A:×11

ユウノワンワン

中島良（浦和）

15.6倍

-76%

›

×A:×3

ミスフォルテ

本田重（船橋）

17.9倍

-72%

›

×A:△8

エルガー

新原周（川崎）

15.0倍

-90%

›

×A:×1

ファイアトーチ

中山遥（浦和）

26.7倍

-96%

›

×A:×6

アイアンピッチ

伊藤裕（川崎）

49.6倍

-99%

›

×A:×5

タイセイフランク

町田直（川崎）

51.1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 2 モズアンドモズ ¥200 実6.7倍期待値 +46% 不的中単勝 6.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイアトーチ逃げ	中山遥（浦和）	実26.7	×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）
前5走 08/20 川崎9R 7着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 9着/12頭 05/13 園田6R 2着/8頭+0.2秒 04/23 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/31 園田6R 2着/12頭+1.3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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	モズアンドモズ逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実6.7	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率40%と堅実／当競馬場7走で勝率57%と適性高／同距離帯で勝率57%と得意）
前5走 08/20 川崎9R 10着/10頭+1.8秒 08/03 船橋5R 2着/12頭+0.2秒 07/09 川崎8R 8着/10頭 04/10 川崎10R 1着/12頭勝利 03/04 川崎5R 1着/11頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ミスフォルテ	本田重（船橋）	実17.9	×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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 07/28 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 07/06 川崎12R 1着/3頭 06/15 川崎9R 1着/3頭 03/11 船橋8R 9着/12頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	サラサエンペラー	池谷匠（川崎）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/20 川崎9R 3着/10頭+0.4秒 07/29 川崎10R 7着/13頭+1.1秒 07/07 川崎9R 2着/3頭 05/11 川崎12R 3着/12頭+1.0秒 04/08 川崎7R 2着/12頭+0.4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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	タイセイフランク逃げ	町田直（川崎）	実51.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/20 川崎9R 8着/10頭+1.2秒 04/07 川崎9R 2着/10頭+0.2秒 03/30 船橋9R 7着/10頭+1.7秒 03/02 川崎12R 9着/12頭+1.1秒 02/02 川崎12R 9着/13頭+2.7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 5.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	アイアンピッチ先行	伊藤裕（川崎）	実49.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 川崎9R 9着/10頭+1.3秒 07/28 川崎10R 5着/12頭+1.1秒 05/27 浦和9R 1着/11頭 05/14 川崎7R 2着/11頭+0.1秒 03/03 川崎12R 2着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
7	クリノウィリアム追込	櫻井光（川崎）	実2.5	◎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（同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和8R 1着/12頭勝利 07/31 川崎10R 1着/12頭勝利 05/04 船橋8R 2着/12頭+0.3秒 04/08 川崎7R 1着/12頭勝利 03/18 浦和8R 2着/12頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.7% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	エルガー逃げ	新原周（川崎）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/21 川崎10R 8着/10頭+1.8秒 07/07 川崎12R 2着/3頭 05/14 川崎12R 12着/12頭+3.1秒 08/26 川崎9R 5着/10頭+0.6秒 08/06 川崎6R 2着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ ローテーション 17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 3.2% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	アイビーヒメチャン差し	御神訓（大井）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎10R 8着/12頭+1.4秒 07/07 川崎9R 1着/3頭 04/24 浦和10R 9着/12頭+1.0秒 01/22 船橋10R 11着/14頭+1.7秒 09/08 川崎9R 1着/12頭勝利
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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	スプリンガフォート先行	笹川翼（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/20 川崎9R 4着/10頭+0.7秒 03/02 川崎6R 4着/8頭+1.2秒 02/02 川崎5R 5着/8頭+1.2秒 12/31 大井10R 13着/14頭+4.6秒 11/18 川崎11R 11着/11頭+5.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
11	ユウノワンワン先行	中島良（浦和）	実15.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/10 浦和10R 3着/11頭+0.3秒 07/16 浦和11R 5着/11頭+0.0秒 03/19 浦和11R 5着/12頭+0.7秒 02/25 浦和10R 10着/12頭+2.1秒 02/10 船橋10R 4着/14頭+0.3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 4.3着 △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
12	アイルプロテクト自在	和田譲（大井）	実21.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎9R 6着/10頭+1.0秒 07/28 川崎10R 10着/12頭+2.1秒 06/01 船橋8R 2着/9頭 04/24 浦和10R 8着/12頭+0.8秒 04/07 川崎9R 3着/10頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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

クリノウィリアム

騎手櫻井光（川崎）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10スプリンガフォート

4.9倍

EV -26%

▲2モズアンドモズ

6.7倍

EV -43%

出走馬全12頭

◎7

クリノウィリアム

櫻井光（川崎）

2.5倍

+21%

›

○10

スプリンガフォート

笹川翼（大井）

4.9倍

-26%

›

▲2

モズアンドモズ

野畑凌（川崎）

6.7倍

-43%

›

△4

サラサエンペラー

池谷匠（川崎）

9.7倍

-18%

›

△9

アイビーヒメチャン

御神訓（大井）

10.7倍

-15%

›

△8

エルガー

新原周（川崎）

15.0倍

-51%

›

×11

ユウノワンワン

中島良（浦和）

15.6倍

-56%

›

×3

ミスフォルテ

本田重（船橋）

17.9倍

-68%

›

×12

アイルプロテクト

和田譲（大井）

21.4倍

-64%

›

×1

ファイアトーチ

中山遥（浦和）

26.7倍

-72%

›

×5

タイセイフランク

町田直（川崎）

51.1倍

-68%

›

×6

アイアンピッチ

伊藤裕（川崎）

49.6倍

-72%

›

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 2 モズアンドモズ ¥200 実6.7倍期待値 -43% 不的中単勝 6.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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