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 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルカンサン追込	増田充（川崎）	実33.8	B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎1R 4着/11頭+1.9秒 07/27 川崎7R 9着/11頭+2.3秒 11/17 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 10/17 川崎3R 9着/10頭+3.9秒 09/10 川崎2R 8着/11頭+3.3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 5.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
2	ミラクルガイ差し	張田昂（船橋）	実25.2	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（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎2R 9着/12頭+1.9秒 07/27 川崎8R 6着/11頭+0.8秒 04/06 川崎3R 7着/10頭+1.7秒 03/02 川崎2R 2着/9頭+0.1秒 02/02 川崎4R 2着/9頭+0.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 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。
3	ユウトザイノセント	櫻井光（川崎）	実7.2	B△ A○勝率14% EV+1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/18 川崎2R 5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戦の調子平均 5.0着 ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 13.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.1% / 期待値 +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。
4	フローラルツッキー	古岡勇（川崎）	実27.2	B× A×勝率2% EV-50% 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1R 7着/11頭+1.1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 7.0着 (不振) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -51% ※ 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	コンテナヒーロー推奨	佐野遥（川崎）	実7.1	B○ A▲勝率14% EV-3% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+87%の中穴候補（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 08/18 川崎1R 3着/11頭+1.5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 3.0着 (安定) ○ 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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.6% / 期待値 -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	ドナソラーレ	御神訓（大井）	実1.7	B◎ A◎勝率36% EV-38% 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3.0着と安定／前走3着／190日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 190日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.0% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.4% / 期待値 -38% ※ 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	ゴールドールビヨン自在	池谷匠（川崎）	実60.9	B× A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／216日ぶりの実戦）
前5走 02/06 川崎4R 5着/12頭+0.8秒 09/23 浦和2R 5着/10頭+0.7秒 09/09 川崎3R 9着/9頭+3.5秒 08/21 川崎5R 9着/10頭+2.6秒 08/04 川崎3R 3着/10頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ ローテーション 216日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
8	ピサンザプラ自在	矢野貴（大井）	実10.3	B▲ A△勝率12% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/18 川崎2R 12着/12頭+3.7秒 07/27 川崎8R 5着/11頭+0.6秒 07/09 川崎1R 4着/11頭 02/05 川崎1R 12着/12頭+2.6秒 01/02 川崎1R 11着/12頭+1.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.2% / 期待値 +26% ※ 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	アスパラノヴァ追込	伊藤裕（川崎）	実31.5	B× A×勝率1% EV-57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎1R 5着/11頭+2.0秒 07/31 川崎6R 3着/3頭 05/12 川崎1R 8着/12頭+3.7秒 04/09 川崎1R 7着/8頭+3.8秒 03/02 川崎1R 4着/10頭+1.7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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -58% ※ 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	ヨミイ	神尾香（川崎）	実82.2	B× A▽勝率1% EV-48% 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 08/19 川崎1R 9着/11頭+1.4秒 07/27 川崎8R 8着/11頭+1.8秒 07/06 川崎3R 7着/12頭+0.0秒 06/15 川崎1R 11着/12頭 05/11 川崎2R 10着/10頭+2.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -48% ※ 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	プラカーシャ先行推奨	吉原寛（金沢）	実13.2	B△ A△勝率12% EV+52% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/08 川崎2R 8着/9頭+1.0秒 06/15 川崎2R 6着/11頭+3.0秒 04/06 川崎2R 5着/10頭+0.8秒 03/02 川崎1R 2着/10頭+0.5秒 11/17 川崎3R 2着/11頭+0.8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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.6% / 期待値 +53% ※ 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	ユウユウカツサンド差し	藤江渉（川崎）	実17.4	B× A×勝率3% EV-55% 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2R 6着/12頭+1.7秒 08/03 船橋2R 8着/11頭+1.1秒 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0秒 06/18 川崎1R 3着/12頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -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 2.6% / 期待値 -55% ※ 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 ◎

ドナソラーレ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲5コンテナヒーロー

7.1倍

EV +87%

▲A:△8ピサンザプラ

10.3倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎A:◎6

ドナソラーレ

御神訓（大井）

1.7倍

-1%

›

○A:▲5

コンテナヒーロー

佐野遥（川崎）

7.1倍

+87%

›

▲A:△8

ピサンザプラ

矢野貴（大井）

10.3倍

-49%

›

△A:△2

ミラクルガイ

張田昂（船橋）

25.2倍

+23%

›

△A:△11

プラカーシャ

吉原寛（金沢）

13.2倍

-66%

›

△A:○3

ユウトザイノセント

櫻井光（川崎）

7.2倍

-92%

›

×A:×4

フローラルツッキー

古岡勇（川崎）

27.2倍

-83%

›

×A:×9

アスパラノヴァ

伊藤裕（川崎）

31.5倍

-83%

›

×A:×1

カルカンサン

増田充（川崎）

33.8倍

-82%

›

×A:▽7

ゴールドールビヨン

池谷匠（川崎）

60.9倍

-68%

›

×A:×12

ユウユウカツサンド

藤江渉（川崎）

17.4倍

-99%

›

×A:▽10

ヨミイ

神尾香（川崎）

82.2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

単勝 11 プラカーシャ ¥100 実13.2倍期待値 -67% 不的中9着単勝 13.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 コンテナヒーロー ¥300 実7.1倍期待値 +88% 不的中3着単勝 7.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カルカンサン追込	増田充（川崎）	実33.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎1R 4着/11頭+1.9秒 07/27 川崎7R 9着/11頭+2.3秒 11/17 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 10/17 川崎3R 9着/10頭+3.9秒 09/10 川崎2R 8着/11頭+3.3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 5.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 23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 1.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
2	ミラクルガイ差し	張田昂（船橋）	実25.2	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎2R 9着/12頭+1.9秒 07/27 川崎8R 6着/11頭+0.8秒 04/06 川崎3R 7着/10頭+1.7秒 03/02 川崎2R 2着/9頭+0.1秒 02/02 川崎4R 2着/9頭+0.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
3	ユウトザイノセント	櫻井光（川崎）	実7.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/18 川崎2R 5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戦の調子平均 5.0着 ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
4	フローラルツッキー	古岡勇（川崎）	実27.2	×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1R 7着/11頭+1.1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 7.0着 (不振) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
5	コンテナヒーロー推奨	佐野遥（川崎）	実7.1	▲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 08/18 川崎1R 3着/11頭+1.5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 3.0着 (安定) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ドナソラーレ	御神訓（大井）	実1.7	◎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3.0着と安定／前走3着／190日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 3着/11頭+1.1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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 190日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
7	ゴールドールビヨン自在	池谷匠（川崎）	実60.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／216日ぶりの実戦）
前5走 02/06 川崎4R 5着/12頭+0.8秒 09/23 浦和2R 5着/10頭+0.7秒 09/09 川崎3R 9着/9頭+3.5秒 08/21 川崎5R 9着/10頭+2.6秒 08/04 川崎3R 3着/10頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ ローテーション 216日休養明け × 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 1.1% (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。
8	ピサンザプラ自在	矢野貴（大井）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/18 川崎2R 12着/12頭+3.7秒 07/27 川崎8R 5着/11頭+0.6秒 07/09 川崎1R 4着/11頭 02/05 川崎1R 12着/12頭+2.6秒 01/02 川崎1R 11着/12頭+1.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	アスパラノヴァ追込	伊藤裕（川崎）	実31.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎1R 5着/11頭+2.0秒 07/31 川崎6R 3着/3頭 05/12 川崎1R 8着/12頭+3.7秒 04/09 川崎1R 7着/8頭+3.8秒 03/02 川崎1R 4着/10頭+1.7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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
10	ヨミイ	神尾香（川崎）	実82.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/19 川崎1R 9着/11頭+1.4秒 07/27 川崎8R 8着/11頭+1.8秒 07/06 川崎3R 7着/12頭+0.0秒 06/15 川崎1R 11着/12頭 05/11 川崎2R 10着/10頭+2.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -48% (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。
11	プラカーシャ先行推奨	吉原寛（金沢）	実13.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/08 川崎2R 8着/9頭+1.0秒 06/15 川崎2R 6着/11頭+3.0秒 04/06 川崎2R 5着/10頭+0.8秒 03/02 川崎1R 2着/10頭+0.5秒 11/17 川崎3R 2着/11頭+0.8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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
12	ユウユウカツサンド差し	藤江渉（川崎）	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎2R 6着/12頭+1.7秒 08/03 船橋2R 8着/11頭+1.1秒 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0秒 06/18 川崎1R 3着/12頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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

ドナソラーレ

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ユウトザイノセント

7.2倍

EV +1%

▲5コンテナヒーロー

7.1倍

EV -3%

出走馬全12頭

◎6

ドナソラーレ

御神訓（大井）

1.7倍

-38%

›

○3

ユウトザイノセント

櫻井光（川崎）

7.2倍

+1%

›

▲5

コンテナヒーロー

佐野遥（川崎）

7.1倍

-3%

›

△8

ピサンザプラ

矢野貴（大井）

10.3倍

+26%

›

△11

プラカーシャ

吉原寛（金沢）

13.2倍

+52%

›

△2

ミラクルガイ

張田昂（船橋）

25.2倍

-14%

›

×12

ユウユウカツサンド

藤江渉（川崎）

17.4倍

-55%

›

×4

フローラルツッキー

古岡勇（川崎）

27.2倍

-50%

›

×9

アスパラノヴァ

伊藤裕（川崎）

31.5倍

-57%

›

×1

カルカンサン

増田充（川崎）

33.8倍

-56%

›

▽7

ゴールドールビヨン

池谷匠（川崎）

60.9倍

-33%

›

▽10

ヨミイ

神尾香（川崎）

82.2倍

-48%

›

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

A. 市場込みモデル

単勝 11 プラカーシャ ¥100 実13.2倍期待値 +53% 不的中9着単勝 13.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 コンテナヒーロー ¥300 実7.1倍期待値 -3% 不的中3着単勝 7.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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