川崎 4R 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

4R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エナジーヒドゥン	本田重（船橋）	実14.1	B△ A△勝率8% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/07 浦和3R 3着/9頭+3.1秒 05/26 浦和3R 3着/7頭+0.0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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 +11% ※ 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	クラリスマインド	西啓太（大井）	実81.5	B△ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/20 川崎2R 2着/3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21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 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.6% / 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。
3	ミーリイ	御神訓（大井）	実28.3	B× A△勝率3% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/20 川崎4R 10着/10頭+4.9秒 07/30 川崎4R 2着/8頭+3.0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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21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 0.2% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 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。
4	レガロペルテ	加藤雄（川崎）	実74.8	B× A▽勝率1% EV-39% 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／前走3着）
前5走 08/18 川崎4R 3着/3頭 07/27 川崎4R 3着/7頭+0.4秒 07/09 川崎5R 5着/6頭+4.0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 3.7着 × 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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -40% ※ 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	ブロードヒーロー	岡村裕（川崎）	実37.2	B× A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走3着）
前5走 08/19 川崎3R 3着/8頭+1.8秒 07/27 川崎4R 5着/7頭+0.9秒 07/06 川崎4R 6着/10頭 06/18 川崎4R 5着/5頭+4.0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 4.7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 ○ 前走実績前走 3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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 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。
6	シュンプタイト	新原周（川崎）	実51.5	B× A▽勝率1% EV-40% 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4R 8着/10頭+2.5秒 07/27 川崎4R 2着/7頭+0.3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 5.0着 ○ ローテーション 21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 8位 / 勝率 1.1% / 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。
7	クマサンファミリー	野畑凌（川崎）	実21.3	B△ A△勝率4% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/19 川崎3R 2着/8頭+1.2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 2.0着 (安定) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -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。
8	ブエラグランデ	矢野貴（大井）	実1.9	B◎ A◎勝率55% EV+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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 川崎4R 2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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 83.3% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.6% / 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。
9	クリスタルシー	笹川翼（大井）	実7.4	B○ A▲勝率10% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/20 川崎4R 4着/10頭+0.5秒 07/31 川崎4R 2着/7頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ ローテーション 21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 6.2% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 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。
10	アンタレステソーロ	保園翔（浦和）	実2.5	B▲ A○勝率16% EV-59% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/14 浦和4R 2着/3頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) △ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 期待値 -59% ※ 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 ◎

ブエラグランデ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9クリスタルシー

7.4倍

EV -54%

▲A:○10アンタレステソーロ

2.5倍

EV -85%

出走馬全10頭

◎A:◎8

ブエラグランデ

矢野貴（大井）

1.9倍

+58%

›

○A:▲9

クリスタルシー

笹川翼（大井）

7.4倍

-54%

›

▲A:○10

アンタレステソーロ

保園翔（浦和）

2.5倍

-85%

›

△A:△7

クマサンファミリー

野畑凌（川崎）

21.3倍

-52%

›

△A:△1

エナジーヒドゥン

本田重（船橋）

14.1倍

-78%

›

△A:×2

クラリスマインド

西啓太（大井）

81.5倍

-61%

›

×A:△3

ミーリイ

御神訓（大井）

28.3倍

-93%

›

×A:▽5

ブロードヒーロー

岡村裕（川崎）

37.2倍

-97%

›

×A:▽4

レガロペルテ

加藤雄（川崎）

74.8倍

-95%

›

×A:▽6

シュンプタイト

新原周（川崎）

51.5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

4R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エナジーヒドゥン	本田重（船橋）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/07 浦和3R 3着/9頭+3.1秒 05/26 浦和3R 3着/7頭+0.0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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (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。
2	クラリスマインド	西啓太（大井）	実81.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/20 川崎2R 2着/3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21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 0.6% (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。
3	ミーリイ	御神訓（大井）	実28.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/20 川崎4R 10着/10頭+4.9秒 07/30 川崎4R 2着/8頭+3.0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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21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 3.0% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
4	レガロペルテ	加藤雄（川崎）	実74.8	▽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／前走3着）
前5走 08/18 川崎4R 3着/3頭 07/27 川崎4R 3着/7頭+0.4秒 07/09 川崎5R 5着/6頭+4.0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 3.7着 × 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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	ブロードヒーロー	岡村裕（川崎）	実37.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走3着）
前5走 08/19 川崎3R 3着/8頭+1.8秒 07/27 川崎4R 5着/7頭+0.9秒 07/06 川崎4R 6着/10頭 06/18 川崎4R 5着/5頭+4.0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 4.7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 ○ 前走実績前走 3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) -35% (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。
6	シュンプタイト	新原周（川崎）	実51.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 川崎4R 8着/10頭+2.5秒 07/27 川崎4R 2着/7頭+0.3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 5.0着 ○ ローテーション 21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 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
7	クマサンファミリー	野畑凌（川崎）	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/19 川崎3R 2着/8頭+1.2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 2.0着 (安定) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
8	ブエラグランデ	矢野貴（大井）	実1.9	◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 川崎4R 2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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 54.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
9	クリスタルシー	笹川翼（大井）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/20 川崎4R 4着/10頭+0.5秒 07/31 川崎4R 2着/7頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ ローテーション 21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 9.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
10	アンタレステソーロ	保園翔（浦和）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/14 浦和4R 2着/3頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) △ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

ブエラグランデ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アンタレステソーロ

2.5倍

EV -59%

▲9クリスタルシー

7.4倍

EV -29%

出走馬全10頭

◎8

ブエラグランデ

矢野貴（大井）

1.9倍

+3%

›

○10

アンタレステソーロ

保園翔（浦和）

2.5倍

-59%

›

▲9

クリスタルシー

笹川翼（大井）

7.4倍

-29%

›

△1

エナジーヒドゥン

本田重（船橋）

14.1倍

+11%

›

△7

クマサンファミリー

野畑凌（川崎）

21.3倍

-8%

›

△3

ミーリイ

御神訓（大井）

28.3倍

-14%

›

▽5

ブロードヒーロー

岡村裕（川崎）

37.2倍

-34%

›

▽6

シュンプタイト

新原周（川崎）

51.5倍

-40%

›

▽4

レガロペルテ

加藤雄（川崎）

74.8倍

-39%

›

×2

クラリスマインド

西啓太（大井）

81.5倍

-52%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項