川崎 10R 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

10R 川崎競馬場開成町ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バリアントバイオ	和田譲（大井）	実3.9	B◎ A○勝率22% EV-12% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎11R 3着/12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 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) ○ 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) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.8% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.3% / 期待値 -13% ※ 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	デフィニティーボ逃げ	矢野貴（大井）	実4.2	B△ A▲勝率19% EV-21% 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67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 川崎10R 1着/12頭勝利 04/07 川崎10R 1着/12頭勝利 03/02 川崎10R 3着/10頭+0.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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 118日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.6% / 期待値 -22% ※ 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	ラファールドール	笹川翼（大井）	実3.9	B○ A◎勝率38% EV+47% 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）
前5走 07/30 川崎9R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.5% (オッズ暗示: 25.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.8% / 期待値 +47% ※ 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	ルトンワージ逃げ	見越彬（浦和）	実8.4	B△ A△勝率5% EV-60% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 船橋11R 10着/11頭+4.4秒 07/15 浦和12R 1着/12頭 05/26 浦和12R 4着/12頭 04/21 浦和12R 1着/12頭勝利 03/18 浦和9R 3着/12頭+0.6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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 期待値 -61% ※ 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	トゥピ	ゴンサ（船橋）	実10.4	B△ A△勝率4% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走3着）
前5走 08/15 大井5R 3着/5頭+0.4秒 05/18 大井11R 1着/11頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 2.5% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
6	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実17.0	B× A×勝率2% EV-70% 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11R 4着/12頭+0.4秒 07/07 川崎11R 5着/8頭+0.0秒 01/08 浦和12R 4着/10頭+1.8秒 12/04 大井9R 8着/10頭+1.5秒 11/04 船橋11R 11着/14頭+2.2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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -70% ※ 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	サヨノフィールド先行	安藤洋（大井）	実23.3	B× A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/20 川崎11R 2着/12頭+0.2秒 07/07 川崎11R 4着/8頭 05/15 川崎11R 5着/12頭+1.3秒 04/10 川崎11R 7着/10頭+1.6秒 03/06 川崎11R 7着/13頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 -62% ※ 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	レルアバド逃げ	篠谷葵（船橋）	実6.6	B▲ A△勝率8% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/30 川崎9R 2着/11頭+0.1秒 07/06 川崎11R 1着/9頭 04/22 浦和10R 2着/12頭+0.1秒 04/01 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 03/10 船橋10R 5着/11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 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.4% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
9	カンデラリア先行	藤本現（大井）	実37.4	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 川崎11R 7着/9頭+2.2秒 07/30 川崎9R 3着/11頭+0.9秒 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2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 4.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 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) -97% (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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -69% ※ 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	ブルーパッション先行	木間龍（船橋）	実69.0	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 08/25 船橋11R 2着/13頭+0.5秒 08/03 船橋11R 9着/10頭+1.9秒 07/17 浦和11R 6着/11頭+0.0秒 06/29 船橋11R 3着/9頭+1.0秒 03/13 船橋10R 7着/9頭+3.2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 5.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 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。

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 ○

バリアントバイオ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+215%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3ラファールドール

3.9倍

EV -70%

▲A:△8レルアバド

6.6倍

EV -57%

出走馬全10頭

◎A:○1

バリアントバイオ

和田譲（大井）

3.9倍

+215%

›

○A:◎3

ラファールドール

笹川翼（大井）

3.9倍

-70%

›

▲A:△8

レルアバド

篠谷葵（船橋）

6.6倍

-57%

›

△A:△5

トゥピ

ゴンサ（船橋）

10.4倍

-73%

›

△A:▲2

デフィニティーボ

矢野貴（大井）

4.2倍

-94%

›

△A:△4

ルトンワージ

見越彬（浦和）

8.4倍

-89%

›

×A:×7

サヨノフィールド

安藤洋（大井）

23.3倍

-93%

›

×A:×9

カンデラリア

藤本現（大井）

37.4倍

-97%

›

×A:×6

シャンパンファイト

新原周（川崎）

17.0倍

-99%

›

×A:▽10

ブルーパッション

木間龍（船橋）

69.0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

10R 川崎競馬場開成町ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バリアントバイオ	和田譲（大井）	実3.9	○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／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎11R 3着/12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 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) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
2	デフィニティーボ逃げ	矢野貴（大井）	実4.2	▲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67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 川崎10R 1着/12頭勝利 04/07 川崎10R 1着/12頭勝利 03/02 川崎10R 3着/10頭+0.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ラファールドール	笹川翼（大井）	実3.9	◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 川崎9R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 37.8% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
4	ルトンワージ逃げ	見越彬（浦和）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 船橋11R 10着/11頭+4.4秒 07/15 浦和12R 1着/12頭 05/26 浦和12R 4着/12頭 04/21 浦和12R 1着/12頭勝利 03/18 浦和9R 3着/12頭+0.6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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
5	トゥピ	ゴンサ（船橋）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走3着）
前5走 08/15 大井5R 3着/5頭+0.4秒 05/18 大井11R 1着/11頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26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 4.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実17.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率33%と適性高）
前5走 08/20 川崎11R 4着/12頭+0.4秒 07/07 川崎11R 5着/8頭+0.0秒 01/08 浦和12R 4着/10頭+1.8秒 12/04 大井9R 8着/10頭+1.5秒 11/04 船橋11R 11着/14頭+2.2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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	サヨノフィールド先行	安藤洋（大井）	実23.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/20 川崎11R 2着/12頭+0.2秒 07/07 川崎11R 4着/8頭 05/15 川崎11R 5着/12頭+1.3秒 04/10 川崎11R 7着/10頭+1.6秒 03/06 川崎11R 7着/13頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 1.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	レルアバド逃げ	篠谷葵（船橋）	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/30 川崎9R 2着/11頭+0.1秒 07/06 川崎11R 1着/9頭 04/22 浦和10R 2着/12頭+0.1秒 04/01 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 03/10 船橋10R 5着/11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 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.6% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	カンデラリア先行	藤本現（大井）	実37.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/18 川崎11R 7着/9頭+2.2秒 07/30 川崎9R 3着/11頭+0.9秒 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/01 船橋12R 2着/13頭+0.7秒 03/11 船橋12R 6着/12頭+1.2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 4.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	ブルーパッション先行	木間龍（船橋）	実69.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/25 船橋11R 2着/13頭+0.5秒 08/03 船橋11R 9着/10頭+1.9秒 07/17 浦和11R 6着/11頭+0.0秒 06/29 船橋11R 3着/9頭+1.0秒 03/13 船橋10R 7着/9頭+3.2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 5.7着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ラファールドール

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1バリアントバイオ

3.9倍

EV -12%

▲2デフィニティーボ

4.2倍

EV -21%

出走馬全10頭

◎3

ラファールドール

笹川翼（大井）

3.9倍

+47%

›

○1

バリアントバイオ

和田譲（大井）

3.9倍

-12%

›

▲2

デフィニティーボ

矢野貴（大井）

4.2倍

-21%

›

△8

レルアバド

篠谷葵（船橋）

6.6倍

-50%

›

△4

ルトンワージ

見越彬（浦和）

8.4倍

-60%

›

△5

トゥピ

ゴンサ（船橋）

10.4倍

-57%

›

×6

シャンパンファイト

新原周（川崎）

17.0倍

-70%

›

×7

サヨノフィールド

安藤洋（大井）

23.3倍

-62%

›

×9

カンデラリア

藤本現（大井）

37.4倍

-68%

›

▽10

ブルーパッション

木間龍（船橋）

69.0倍

-48%

›

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