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900m ダート900m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミュークローズ	池谷匠（川崎）	実32.6	B▽ A×勝率1% EV-61% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.2% / 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。
2	リアンレガリア	新原周（川崎）	実2.2	B◎ A◎勝率54% EV+19% 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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.5% / 期待値 +20% ※ 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	アケノヒメ	岡村健（船橋）	実4.5	B△ A△勝率8% EV-62% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 9.4% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -63% ※ 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	ヴィヴィアンパレス	佐野遥（川崎）	実10.4	B○ A△勝率4% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -56% ※ 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	スターアルカディア	古岡勇（川崎）	実15.2	B△ A△勝率2% EV-65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -66% ※ 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	カネトシピッチ	山林信（川崎）	実3.1	B▲ A○勝率21% EV-35% 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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 9.4% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.9% / 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。
7	テンリュウサイコー	増田充（川崎）	実9.5	B△ A▲勝率9% EV-17% 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 7 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 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。

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 ◎

リアンレガリア

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4ヴィヴィアンパレス

10.4倍

EV +3%

▲A:○6カネトシピッチ

3.1倍

EV -70%

出走馬全7頭

◎A:◎2

リアンレガリア

新原周（川崎）

2.2倍

+24%

›

○A:△4

ヴィヴィアンパレス

佐野遥（川崎）

10.4倍

+3%

›

▲A:○6

カネトシピッチ

山林信（川崎）

3.1倍

-70%

›

△A:△3

アケノヒメ

岡村健（船橋）

4.5倍

-57%

›

△A:▲7

テンリュウサイコー

増田充（川崎）

9.5倍

-10%

›

△A:△5

スターアルカディア

古岡勇（川崎）

15.2倍

-44%

›

▽A:×1

ミュークローズ

池谷匠（川崎）

32.6倍

-44%

›

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

4R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミュークローズ	池谷匠（川崎）	実32.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 1.2% (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。
2	リアンレガリア	新原周（川崎）	実2.2	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 54.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
3	アケノヒメ	岡村健（船橋）	実4.5	△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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (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。
4	ヴィヴィアンパレス	佐野遥（川崎）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 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 4.3% (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。
5	スターアルカディア	古岡勇（川崎）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	カネトシピッチ	山林信（川崎）	実3.1	○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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 20.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
7	テンリュウサイコー	増田充（川崎）	実9.5	▲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 7 ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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

リアンレガリア

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6カネトシピッチ

3.1倍

EV -35%

▲7テンリュウサイコー

9.5倍

EV -17%

出走馬全7頭

◎2

リアンレガリア

新原周（川崎）

2.2倍

+19%

›

○6

カネトシピッチ

山林信（川崎）

3.1倍

-35%

›

▲7

テンリュウサイコー

増田充（川崎）

9.5倍

-17%

›

△3

アケノヒメ

岡村健（船橋）

4.5倍

-62%

›

△4

ヴィヴィアンパレス

佐野遥（川崎）

10.4倍

-55%

›

△5

スターアルカディア

古岡勇（川崎）

15.2倍

-65%

›

×1

ミュークローズ

池谷匠（川崎）

32.6倍

-61%

›

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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

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