川崎 7R 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

7R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマトリュウタン	伊藤裕（川崎）	実13.5	B△ A△勝率5% EV-37% 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6R 4着/8頭+1.1秒 07/27 川崎6R 4着/8頭+0.9秒 06/15 川崎3R 4着/12頭 05/15 川崎3R 2着/7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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 24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 4位 / 勝率 4.7% / 期待値 -37% ※ 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	ブラックリザード	和田譲（大井）	実3.6	B○ A▲勝率15% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 川崎4R 1着/7頭勝利 07/09 川崎4R 3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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 12.4% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 -45% ※ 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	ズットオレノターン	中山遥（浦和）	実25.3	B× A△勝率2% EV-57% 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 08/02 船橋2R 7着/9頭+2.4秒 07/02 船橋2R 3着/3頭 06/05 船橋2R 5着/6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 5.0着 × 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 6位 / 勝率 1.7% / 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。
4	ジンジャーホープ	櫻井光（川崎）	実33.4	B△ A△勝率2% EV-22% 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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 川崎6R 7着/8頭+2.9秒 07/27 川崎4R 1着/7頭勝利 07/09 川崎3R 5着/6頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ ローテーション 24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: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.3% / 期待値 -23% ※ 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	エヴァルト	矢野貴（大井）	実2.3	B▲ A◎勝率48% EV+10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/18 川崎6R 3着/8頭+0.3秒 07/29 川崎4R 2着/7頭+0.0秒 07/09 川崎4R 2着/3頭 ― ―
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 2.3着 (安定) × 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 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.9% / 期待値 +10% ※ 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	シェナシャングリラ	新原周（川崎）	実60.2	B△ A▽勝率1% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 川崎2R 1着/3頭 07/09 川崎3R 6着/6頭+1.0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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.2% / 期待値 -31% ※ 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	ムリムリカタツムリ	野畑凌（川崎）	実2.5	B◎ A○勝率27% EV-32% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 川崎4R 1着/3頭 07/31 川崎5R 3着/3頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24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 74.8% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.0% / 期待値 -32% ※ 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 ○

ムリムリカタツムリ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2ブラックリザード

3.6倍

EV -55%

▲A:◎5エヴァルト

2.3倍

EV -71%

出走馬全7頭

◎A:○7

ムリムリカタツムリ

野畑凌（川崎）

2.5倍

+87%

›

○A:▲2

ブラックリザード

和田譲（大井）

3.6倍

-55%

›

▲A:◎5

エヴァルト

矢野貴（大井）

2.3倍

-71%

›

△A:▽6

シェナシャングリラ

新原周（川崎）

60.2倍

-69%

›

△A:△4

ジンジャーホープ

櫻井光（川崎）

33.4倍

-97%

›

△A:△1

ヤマトリュウタン

伊藤裕（川崎）

13.5倍

-99%

›

×A:△3

ズットオレノターン

中山遥（浦和）

25.3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

7R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤマトリュウタン	伊藤裕（川崎）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/18 川崎6R 4着/8頭+1.1秒 07/27 川崎6R 4着/8頭+0.9秒 06/15 川崎3R 4着/12頭 05/15 川崎3R 2着/7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 4.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
2	ブラックリザード	和田譲（大井）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/29 川崎4R 1着/7頭勝利 07/09 川崎4R 3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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 15.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	ズットオレノターン	中山遥（浦和）	実25.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/02 船橋2R 7着/9頭+2.4秒 07/02 船橋2R 3着/3頭 06/05 船橋2R 5着/6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 5.0着 × 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 1.7% (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。
4	ジンジャーホープ	櫻井光（川崎）	実33.4	△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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/18 川崎6R 7着/8頭+2.9秒 07/27 川崎4R 1着/7頭勝利 07/09 川崎3R 5着/6頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
5	エヴァルト	矢野貴（大井）	実2.3	◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/18 川崎6R 3着/8頭+0.3秒 07/29 川崎4R 2着/7頭+0.0秒 07/09 川崎4R 2着/3頭 ― ―
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 2.3着 (安定) × 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 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
6	シェナシャングリラ	新原周（川崎）	実60.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 川崎2R 1着/3頭 07/09 川崎3R 6着/6頭+1.0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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
7	ムリムリカタツムリ	野畑凌（川崎）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/18 川崎4R 1着/3頭 07/31 川崎5R 3着/3頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.0% (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

エヴァルト

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ムリムリカタツムリ

2.5倍

EV -32%

▲2ブラックリザード

3.6倍

EV -44%

出走馬全7頭

◎5

エヴァルト

矢野貴（大井）

2.3倍

+10%

›

○7

ムリムリカタツムリ

野畑凌（川崎）

2.5倍

-32%

›

▲2

ブラックリザード

和田譲（大井）

3.6倍

-44%

›

△1

ヤマトリュウタン

伊藤裕（川崎）

13.5倍

-37%

›

△4

ジンジャーホープ

櫻井光（川崎）

33.4倍

-22%

›

△3

ズットオレノターン

中山遥（浦和）

25.3倍

-57%

›

▽6

シェナシャングリラ

新原周（川崎）

60.2倍

-30%

›

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