川崎 9R 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

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレバス先行	佐野遥（川崎）	実31.4	B× A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/31 川崎10R 8着/12頭+2.0秒 02/03 川崎7R 8着/12頭+0.3秒 01/04 川崎12R 7着/14頭+1.7秒 12/19 川崎9R 1着/10頭勝利 08/25 川崎8R 5着/7頭+2.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 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 0.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -44% ※ 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	ラブリエスト	仲野光（船橋）	実14.6	B△ A△勝率6% EV-18% 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／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋7R 5着/10頭+1.4秒 08/06 船橋10R 8着/10頭+1.3秒 07/08 川崎8R 2着/10頭 06/29 船橋9R 7着/8頭 06/04 船橋9R 4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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -18% ※ 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	シューボーイ逃げ	中山遥（浦和）	実66.6	B× A×勝率0% EV-71% 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 08/28 船橋7R 10着/10頭+2.8秒 08/04 船橋7R 7着/9頭+2.5秒 07/15 浦和10R 9着/11頭 06/10 大井7R 11着/11頭 05/21 大井10R 16着/16頭
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.4% / 期待値 -71% ※ 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	ブルムーンストーン自在	古岡勇（川崎）	実62.4	B× A×勝率1% EV-59% 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 07/30 川崎8R 11着/11頭+3.2秒 06/17 川崎6R 5着/8頭+1.0秒 05/12 川崎3R 1着/9頭勝利 04/08 川崎8R 11着/13頭+3.2秒 03/05 川崎4R 8着/9頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% / 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。
5	タケノロイヤル先行	鷹見陸（大井）	実29.4	B× A▽勝率4% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／64日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎7R 4着/11頭 05/15 川崎9R 5着/12頭+0.8秒 01/01 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 12/19 川崎9R 8着/10頭+1.9秒 11/19 川崎8R 6着/12頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 +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。
6	スマイルスライヴ	野畑凌（川崎）	実5.5	B△ A▲勝率9% EV-48% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯24走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/10 浦和8R 1着/11頭勝利 07/13 浦和10R 1着/10頭 06/26 浦和8R 6着/9頭 05/28 浦和7R 6着/12頭 05/13 川崎7R 7着/12頭+1.2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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 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。
7	アオイハナミチ先行	新原周（川崎）	実3.3	B◎ A○勝率18% EV-40% 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5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎10R 1着/8頭 06/17 川崎8R 1着/8頭 02/20 大井9R 4着/15頭+0.7秒 01/27 大井10R 5着/15頭+0.8秒 12/31 大井5R 11着/14頭+2.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 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。
8	テルケンユミミヅキ自在	中越琉（川崎）	実3.3	B○ A◎勝率41% EV+34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 川崎8R 1着/7頭勝利 07/10 川崎9R 2着/11頭 06/15 川崎6R 1着/12頭 03/03 川崎2R 1着/11頭勝利 02/02 川崎4R 3着/9頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.5% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.9% / 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。
9	ササキントモゴロウ	伊藤裕（川崎）	実32.0	B△ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/28 川崎9R 6着/10頭+0.8秒 07/10 川崎9R 3着/11頭 06/17 川崎6R 3着/8頭 06/05 船橋5R 9着/10頭 05/11 川崎5R 1着/11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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
10	ブリッツアロング	西啓太（大井）	実5.1	B▲ A△勝率9% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 19.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
11	ペータース	矢野貴（大井）	実14.8	B× A△勝率7% EV+10% 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24%）
前5走 07/30 川崎8R 9着/11頭+1.0秒 07/07 川崎12R 3着/3頭 06/18 川崎9R 6着/11頭+0.0秒 05/28 浦和9R 7着/12頭 05/12 川崎12R 9着/14頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
12	サンエイタロー追込	増田充（川崎）	実64.7	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎6R 11着/11頭+7.0秒 06/24 浦和8R 3着/8頭 04/08 川崎4R 6着/6頭+1.6秒 03/17 浦和9R 4着/12頭+1.9秒 03/05 川崎11R 11着/13頭+3.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。

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 ○

アオイハナミチ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8テルケンユミミヅキ

3.3倍

EV +20%

▲A:△10ブリッツアロング

5.1倍

EV -55%

出走馬全12頭

◎A:○7

アオイハナミチ

新原周（川崎）

3.3倍

+20%

›

○A:◎8

テルケンユミミヅキ

中越琉（川崎）

3.3倍

+20%

›

▲A:△10

ブリッツアロング

西啓太（大井）

5.1倍

-55%

›

△A:△2

ラブリエスト

仲野光（船橋）

14.6倍

›

△A:▲6

スマイルスライヴ

野畑凌（川崎）

5.5倍

-74%

›

△A:▽9

ササキントモゴロウ

伊藤裕（川崎）

32.0倍

+5%

›

×A:△11

ペータース

矢野貴（大井）

14.8倍

-78%

›

×A:▽5

タケノロイヤル

鷹見陸（大井）

29.4倍

-79%

›

×A:▽1

クレバス

佐野遥（川崎）

31.4倍

-77%

›

×A:▽12

サンエイタロー

増田充（川崎）

64.7倍

-53%

›

×A:×4

ブルムーンストーン

古岡勇（川崎）

62.4倍

-99%

›

×A:×3

シューボーイ

中山遥（浦和）

66.6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

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレバス先行	佐野遥（川崎）	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/31 川崎10R 8着/12頭+2.0秒 02/03 川崎7R 8着/12頭+0.3秒 01/04 川崎12R 7着/14頭+1.7秒 12/19 川崎9R 1着/10頭勝利 08/25 川崎8R 5着/7頭+2.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
2	ラブリエスト	仲野光（船橋）	実14.6	△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／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋7R 5着/10頭+1.4秒 08/06 船橋10R 8着/10頭+1.3秒 07/08 川崎8R 2着/10頭 06/29 船橋9R 7着/8頭 06/04 船橋9R 4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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	シューボーイ逃げ	中山遥（浦和）	実66.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/28 船橋7R 10着/10頭+2.8秒 08/04 船橋7R 7着/9頭+2.5秒 07/15 浦和10R 9着/11頭 06/10 大井7R 11着/11頭 05/21 大井10R 16着/16頭
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ブルムーンストーン自在	古岡勇（川崎）	実62.4	×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）
前5走 07/30 川崎8R 11着/11頭+3.2秒 06/17 川崎6R 5着/8頭+1.0秒 05/12 川崎3R 1着/9頭勝利 04/08 川崎8R 11着/13頭+3.2秒 03/05 川崎4R 8着/9頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% (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。
5	タケノロイヤル先行	鷹見陸（大井）	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／64日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎7R 4着/11頭 05/15 川崎9R 5着/12頭+0.8秒 01/01 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 12/19 川崎9R 8着/10頭+1.9秒 11/19 川崎8R 6着/12頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (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。
6	スマイルスライヴ	野畑凌（川崎）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯24走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/10 浦和8R 1着/11頭勝利 07/13 浦和10R 1着/10頭 06/26 浦和8R 6着/9頭 05/28 浦和7R 6着/12頭 05/13 川崎7R 7着/12頭+1.2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 67% (絶好調) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.4% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	アオイハナミチ先行	新原周（川崎）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎10R 1着/8頭 06/17 川崎8R 1着/8頭 02/20 大井9R 4着/15頭+0.7秒 01/27 大井10R 5着/15頭+0.8秒 12/31 大井5R 11着/14頭+2.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 17.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	テルケンユミミヅキ自在	中越琉（川崎）	実3.3	◎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（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 川崎8R 1着/7頭勝利 07/10 川崎9R 2着/11頭 06/15 川崎6R 1着/12頭 03/03 川崎2R 1着/11頭勝利 02/02 川崎4R 3着/9頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 40.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
9	ササキントモゴロウ	伊藤裕（川崎）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/28 川崎9R 6着/10頭+0.8秒 07/10 川崎9R 3着/11頭 06/17 川崎6R 3着/8頭 06/05 船橋5R 9着/10頭 05/11 川崎5R 1着/11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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	ブリッツアロング	西啓太（大井）	実5.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 8.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
11	ペータース	矢野貴（大井）	実14.8	△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24%）
前5走 07/30 川崎8R 9着/11頭+1.0秒 07/07 川崎12R 3着/3頭 06/18 川崎9R 6着/11頭+0.0秒 05/28 浦和9R 7着/12頭 05/12 川崎12R 9着/14頭+1.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
12	サンエイタロー追込	増田充（川崎）	実64.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（64日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎6R 11着/11頭+7.0秒 06/24 浦和8R 3着/8頭 04/08 川崎4R 6着/6頭+1.6秒 03/17 浦和9R 4着/12頭+1.9秒 03/05 川崎11R 11着/13頭+3.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

テルケンユミミヅキ

騎手中越琉（川崎）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アオイハナミチ

3.3倍

EV -40%

▲6スマイルスライヴ

5.5倍

EV -48%

出走馬全12頭

◎8

テルケンユミミヅキ

中越琉（川崎）

3.3倍

+34%

›

○7

アオイハナミチ

新原周（川崎）

3.3倍

-40%

›

▲6

スマイルスライヴ

野畑凌（川崎）

5.5倍

-48%

›

△10

ブリッツアロング

西啓太（大井）

5.1倍

-54%

›

△11

ペータース

矢野貴（大井）

14.8倍

+10%

›

△2

ラブリエスト

仲野光（船橋）

14.6倍

-18%

›

▽5

タケノロイヤル

鷹見陸（大井）

29.4倍

+5%

›

▽9

ササキントモゴロウ

伊藤裕（川崎）

32.0倍

-33%

›

▽1

クレバス

佐野遥（川崎）

31.4倍

-44%

›

▽12

サンエイタロー

増田充（川崎）

64.7倍

-18%

›

×4

ブルムーンストーン

古岡勇（川崎）

62.4倍

-59%

›

×3

シューボーイ

中山遥（浦和）

66.6倍

-71%

›

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