川崎 2R 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

2R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンドリヨン	笹川翼（大井）	実13.8	B△ A△勝率5% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/20 川崎4R 6着/10頭+0.7秒 07/27 川崎5R 3着/7頭+0.2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 4.5着 ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 期待値 -24% ※ 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	パミール	櫻井光（川崎）	実61.2	B× A▽勝率1% EV-38% 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4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/18 川崎4R 2着/3頭 07/27 川崎5R 4着/7頭+0.7秒 07/06 川崎4R 7着/10頭+0.0秒 06/15 川崎3R 8着/12頭 06/02 船橋4R 10着/12頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.0% / 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。
3	インチャージ	西啓太（大井）	実16.8	B△ A△勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/11 浦和6R 2着/7頭+0.7秒 07/17 浦和7R 5着/8頭+3.0秒 06/23 浦和3R 4着/7頭 05/25 浦和3R 3着/5頭+6.0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 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.9% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 +16% ※ 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	シンメウィル	町田直（川崎）	実4.5	B◎ A▲勝率17% EV-23% 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走平均2.5着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 川崎4R 3着/10頭+0.2秒 07/09 川崎3R 2着/6頭+1.0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 2.5着 (安定) ◎ 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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.8% (オッズ暗示: 22.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 -23% ※ 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	ドラゴンライト	和田譲（大井）	実45.1	B× A▽勝率3% EV+14% 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6R 5着/8頭+1.6秒 07/28 川崎4R 1着/3頭 07/06 川崎4R 5着/10頭 06/15 川崎3R 10着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 6着/12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 22% (好調) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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。
6	ラストハニー先行	山中悠（船橋）	実18.6	B△ A△勝率4% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 08/11 浦和11R 7着/10頭+2.2秒 06/02 船橋4R 5着/12頭+0.0秒 05/08 船橋4R 1着/5頭勝利 ―
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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
7	ゴールドモナコ	古岡勇（川崎）	実1.8	B▲ A◎勝率39% EV-30% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 川崎4R 1着/8頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.6% / 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。
8	スノージュエル	矢野貴（大井）	実3.5	B○ A○勝率24% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 川崎3R 1着/9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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.4% / 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。

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 ▲

シンメウィル

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+115%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8スノージュエル

3.5倍

EV +3%

▲A:◎7ゴールドモナコ

1.8倍

EV -73%

出走馬全8頭

◎A:▲4

シンメウィル

町田直（川崎）

4.5倍

+115%

›

○A:○8

スノージュエル

矢野貴（大井）

3.5倍

+3%

›

▲A:◎7

ゴールドモナコ

古岡勇（川崎）

1.8倍

-73%

›

△A:△6

ラストハニー

山中悠（船橋）

18.6倍

-3%

›

△A:△3

インチャージ

西啓太（大井）

16.8倍

-68%

›

△A:△1

サンドリヨン

笹川翼（大井）

13.8倍

-92%

›

×A:▽2

パミール

櫻井光（川崎）

61.2倍

-93%

›

×A:▽5

ドラゴンライト

和田譲（大井）

45.1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。

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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

2R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンドリヨン	笹川翼（大井）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/20 川崎4R 6着/10頭+0.7秒 07/27 川崎5R 3着/7頭+0.2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 4.5着 ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
2	パミール	櫻井光（川崎）	実61.2	▽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4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/18 川崎4R 2着/3頭 07/27 川崎5R 4着/7頭+0.7秒 07/06 川崎4R 7着/10頭+0.0秒 06/15 川崎3R 8着/12頭 06/02 船橋4R 10着/12頭
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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	インチャージ	西啓太（大井）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/11 浦和6R 2着/7頭+0.7秒 07/17 浦和7R 5着/8頭+3.0秒 06/23 浦和3R 4着/7頭 05/25 浦和3R 3着/5頭+6.0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 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (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。
4	シンメウィル	町田直（川崎）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 川崎4R 3着/10頭+0.2秒 07/09 川崎3R 2着/6頭+1.0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 2.5着 (安定) ◎ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
5	ドラゴンライト	和田譲（大井）	実45.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 川崎6R 5着/8頭+1.6秒 07/28 川崎4R 1着/3頭 07/06 川崎4R 5着/10頭 06/15 川崎3R 10着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 6着/12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 22% (好調) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
6	ラストハニー先行	山中悠（船橋）	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 08/11 浦和11R 7着/10頭+2.2秒 06/02 船橋4R 5着/12頭+0.0秒 05/08 船橋4R 1着/5頭勝利 ―
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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 16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 3.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
7	ゴールドモナコ	古岡勇（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 川崎4R 1着/8頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.6% (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。
8	スノージュエル	矢野貴（大井）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/21 川崎3R 1着/9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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ゴールドモナコ

騎手古岡勇（川崎）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8スノージュエル

3.5倍

EV -14%

▲4シンメウィル

4.5倍

EV -23%

出走馬全8頭

◎7

ゴールドモナコ

古岡勇（川崎）

1.8倍

-30%

›

○8

スノージュエル

矢野貴（大井）

3.5倍

-14%

›

▲4

シンメウィル

町田直（川崎）

4.5倍

-23%

›

△3

インチャージ

西啓太（大井）

16.8倍

+15%

›

△1

サンドリヨン

笹川翼（大井）

13.8倍

-24%

›

△6

ラストハニー

山中悠（船橋）

18.6倍

-27%

›

▽5

ドラゴンライト

和田譲（大井）

45.1倍

+14%

›

▽2

パミール

櫻井光（川崎）

61.2倍

-38%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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