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	ツェルマット	新原周（川崎）	実29.2	B× A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎3R 5着/8頭+3.6秒 07/27 川崎5R 6着/7頭+1.7秒 07/06 川崎4R 9着/10頭 06/18 川崎3R 4着/6頭 ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 4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 20日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 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。
2	ヒートロア	野畑凌（川崎）	実1.8	B◎ A◎勝率54% EV-2% 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 08/21 川崎4R 4着/8頭+2.0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 ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 70.9% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.2% / 期待値 -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。
3	セイレジェ	町田直（川崎）	実3.1	B△ A○勝率16% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/21 川崎3R 4着/9頭+0.0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 4.0着 ◎ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 期待値 -50% ※ 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	デオウィザード推奨	藤江渉（川崎）	実20.1	B▲ A△勝率5% EV0% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ20.1倍で期待値+118%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 川崎2R 3着/3頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -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。
5	ラリーバック	中山遥（浦和）	実6.2	B△ A▲勝率11% EV-32% 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5走 08/19 川崎2R 6着/7頭+2.0秒 07/27 川崎4R 4着/7頭+0.4秒 07/10 川崎4R 5着/5頭 ― ―
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 5.0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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 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	タイムオブリバー	池谷匠（川崎）	実19.3	B△ A△勝率4% EV-28% 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 08/19 川崎2R 5着/7頭+1.6秒 07/27 川崎5R 7着/7頭+2.6秒 07/10 川崎3R 4着/4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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
7	ミザリー	山林信（川崎）	実75.1	B× A▽勝率1% EV-31% 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3走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎3R 8着/8頭+5.4秒 07/06 川崎4R 8着/10頭+8.0秒 06/18 川崎3R 6着/6頭+0.0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 7.3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 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -31% ※ 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	モウエエワ	達城龍（大井）	実12.9	B○ A△勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 川崎4R 6着/8頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 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 14.8% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 +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。

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 ◎

ヒートロア

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8モウエエワ

12.9倍

EV +91%

▲A:△4デオウィザード

20.1倍

EV +118%

出走馬全8頭

◎A:◎2

ヒートロア

野畑凌（川崎）

1.8倍

+27%

›

○A:△8

モウエエワ

達城龍（大井）

12.9倍

+91%

›

▲A:△4

デオウィザード

藤江渉（川崎）

20.1倍

+118%

›

△A:○3

セイレジェ

町田直（川崎）

3.1倍

-95%

›

△A:▲5

ラリーバック

中山遥（浦和）

6.2倍

-94%

›

△A:△6

タイムオブリバー

池谷匠（川崎）

19.3倍

-83%

›

×A:▽7

ミザリー

山林信（川崎）

75.1倍

-91%

›

×A:×1

ツェルマット

新原周（川崎）

29.2倍

-98%

›

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 4 デオウィザード ¥100 実20.1倍期待値 +118% 不的中5着単勝 20.1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	ツェルマット	新原周（川崎）	実29.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎3R 5着/8頭+3.6秒 07/27 川崎5R 6着/7頭+1.7秒 07/06 川崎4R 9着/10頭 06/18 川崎3R 4着/6頭 ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 4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 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 1.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	ヒートロア	野畑凌（川崎）	実1.8	◎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 08/21 川崎4R 4着/8頭+2.0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 ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	セイレジェ	町田直（川崎）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/21 川崎3R 4着/9頭+0.0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 4.0着 ◎ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (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。
4	デオウィザード推奨	藤江渉（川崎）	実20.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 川崎2R 3着/3頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
5	ラリーバック	中山遥（浦和）	実6.2	▲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 08/19 川崎2R 6着/7頭+2.0秒 07/27 川崎4R 4着/7頭+0.4秒 07/10 川崎4R 5着/5頭 ― ―
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 5.0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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
6	タイムオブリバー	池谷匠（川崎）	実19.3	△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 08/19 川崎2R 5着/7頭+1.6秒 07/27 川崎5R 7着/7頭+2.6秒 07/10 川崎3R 4着/4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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	ミザリー	山林信（川崎）	実75.1	▽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3走で勝ち無し）
前5走 08/19 川崎3R 8着/8頭+5.4秒 07/06 川崎4R 8着/10頭+8.0秒 06/18 川崎3R 6着/6頭+0.0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 7.3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 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	モウエエワ	達城龍（大井）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 川崎4R 6着/8頭 ― ― ― ―
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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

ヒートロア

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.8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セイレジェ

3.1倍

EV -50%

▲5ラリーバック

6.2倍

EV -32%

出走馬全8頭

◎2

ヒートロア

野畑凌（川崎）

1.8倍

-2%

›

○3

セイレジェ

町田直（川崎）

3.1倍

-50%

›

▲5

ラリーバック

中山遥（浦和）

6.2倍

-32%

›

△8

モウエエワ

達城龍（大井）

12.9倍

+0%

›

△4

デオウィザード

藤江渉（川崎）

20.1倍

›

△6

タイムオブリバー

池谷匠（川崎）

19.3倍

-28%

›

×1

ツェルマット

新原周（川崎）

29.2倍

-54%

›

▽7

ミザリー

山林信（川崎）

75.1倍

-31%

›

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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 4 デオウィザード ¥100 実20.1倍期待値 +0% 不的中5着単勝 20.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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