川崎 12R 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

12R 川崎競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノイヤーヘルト	及川烈（浦和）	実215.6	B× A▽勝率1% EV+13% 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 08/10 浦和11R 12着/12頭+3.5秒 07/29 川崎10R 13着/13頭+3.3秒 07/15 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/26 浦和12R 8着/12頭+1.0秒 04/23 浦和12R 10着/10頭+4.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 14位 / 勝率 0.5% / 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	ホースワン差し	野畑凌（川崎）	実12.3	B△ A△勝率7% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率38%と適性高／前走3着）
前5走 08/21 川崎9R 3着/12頭+1.1秒 07/27 川崎10R 8着/10頭+1.6秒 04/08 川崎12R 4着/14頭+1.5秒 03/02 川崎7R 1着/7頭勝利 02/02 川崎8R 1着/14頭勝利
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 8走で勝率 38% (得意) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -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。
3	ハクシンドラゴン	七夕裕（浦和）	実33.2	B△ A▽勝率2% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/07 浦和12R 5着/10頭+1.4秒 07/30 川崎8R 3着/11頭+0.2秒 07/13 浦和12R 3着/12頭 06/24 浦和10R 8着/11頭 05/27 浦和10R 12着/12頭+0.0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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 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 1.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
4	バレンタインギフト逃げ	張田昂（船橋）	実1.8	B◎ A◎勝率39% EV-29% 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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 川崎12R 1着/3頭 07/28 川崎11R 11着/14頭+1.6秒 04/22 浦和8R 4着/12頭+0.9秒 04/07 川崎11R 14着/14頭+5.1秒 03/05 川崎11R 4着/13頭+0.8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 8走で勝率 38% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 84.2% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.2% / 期待値 -29% ※ 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	セントレガーロ	沖響主（船橋）	実148.7	B× A▽勝率1% EV-9% 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 08/05 船橋12R 9着/12頭+3.1秒 07/15 浦和12R 11着/12頭 06/29 船橋12R 5着/12頭 06/02 船橋11R 3着/14頭 05/08 船橋10R 9着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 -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。
6	マリアッチ追込	木間龍（船橋）	実83.3	B× A▽勝率1% EV-18% 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 08/05 船橋12R 6着/12頭+1.6秒 05/15 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 04/01 船橋12R 6着/13頭+3.0秒 03/11 船橋12R 12着/12頭+2.7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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.0% / 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。
7	エスプリゴンザレス	佐野遥（川崎）	実22.1	B× A▽勝率3% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 08/19 川崎12R 3着/3頭 07/30 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 07/06 川崎9R 2着/3頭 06/16 川崎9R 6着/14頭 05/14 川崎9R 5着/13頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
8	ブレバ差し	中越琉（川崎）	実6.7	B× A○勝率13% EV-10% 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 05/13 川崎10R 1着/12頭勝利 04/09 川崎9R 5着/14頭+0.8秒 04/02 川崎9R 1着/9頭勝利 03/13 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 02/06 船橋9R 2着/13頭+1.0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 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 486日休養明け × 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 2位 / 勝率 13.3% / 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。
9	フリューゲルクー差し	保園翔（浦和）	実11.2	B× A△勝率7% EV-24% 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12R 3着/14頭+0.3秒 08/07 浦和12R 2着/10頭+0.1秒 04/01 船橋12R 13着/13頭+7.1秒 01/06 浦和11R 9着/11頭+2.2秒 12/25 浦和12R 2着/12頭+0.4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 6.0着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17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 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -25% ※ 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	ヘニーズネフュー逃げ	和田譲（大井）	実13.8	B△ A△勝率5% EV-24% 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9R 11着/11頭+3.6秒 04/07 川崎10R 8着/12頭+2.1秒 03/02 川崎10R 2着/10頭+0.1秒 02/06 川崎10R 3着/11頭+1.1秒 01/02 川崎12R 1着/14頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -25% ※ 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	コウジョリョウゾク	秋元耕（浦和）	実26.1	B× A×勝率2% EV-53% 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 08/12 浦和12R 8着/10頭+2.9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 8.0着 (不振) × 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 1.8% / 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	ユメドリーム	櫻井光（川崎）	実8.8	B○ A▲勝率12% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/20 川崎10R 3着/9頭+0.3秒 07/27 川崎12R 3着/11頭+0.3秒 07/06 川崎10R 5着/11頭 06/16 川崎9R 4着/14頭 03/03 川崎10R 5着/12頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 11.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 +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。
13	オウケンデューク逃げ	御神訓（大井）	実19.0	B▲ A▽勝率5% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/30 川崎9R 10着/11頭+2.3秒 07/06 川崎11R 8着/9頭 03/17 浦和10R 8着/12頭+2.0秒 03/02 川崎10R 5着/10頭+1.4秒 02/06 川崎10R 4着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 期待値 -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。
14	マイキーマジック先行	ゴンサ（船橋）	実43.0	B× A▽勝率2% EV-19% 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 08/05 船橋12R 3着/12頭+1.2秒 05/06 船橋12R 3着/13頭+1.5秒 04/01 船橋12R 8着/13頭+3.6秒 03/10 船橋12R 1着/11頭勝利 02/26 浦和10R 5着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 4.7着 × 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 ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.9% / 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 ◎

バレンタインギフト

騎手張田昂（船橋）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲12ユメドリーム

8.8倍

EV -46%

▲A:▽13オウケンデューク

19.0倍

EV +13%

出走馬全14頭

◎A:◎4

バレンタインギフト

張田昂（船橋）

1.8倍

+51%

›

○A:▲12

ユメドリーム

櫻井光（川崎）

8.8倍

-46%

›

▲A:▽13

オウケンデューク

御神訓（大井）

19.0倍

+13%

›

△A:△2

ホースワン

野畑凌（川崎）

12.3倍

-82%

›

△A:△10

ヘニーズネフュー

和田譲（大井）

13.8倍

-84%

›

△A:▽3

ハクシンドラゴン

七夕裕（浦和）

33.2倍

-63%

›

×A:▽7

エスプリゴンザレス

佐野遥（川崎）

22.1倍

-96%

›

×A:○8

ブレバ

中越琉（川崎）

6.7倍

-99%

›

×A:△9

フリューゲルクー

保園翔（浦和）

11.2倍

-99%

›

×A:×11

コウジョリョウゾク

秋元耕（浦和）

26.1倍

-99%

›

×A:▽14

マイキーマジック

ゴンサ（船橋）

43.0倍

-99%

›

×A:▽6

マリアッチ

木間龍（船橋）

83.3倍

-99%

›

×A:▽5

セントレガーロ

沖響主（船橋）

148.7倍

-99%

›

×A:▽1

ノイヤーヘルト

及川烈（浦和）

215.6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

12R 川崎競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノイヤーヘルト	及川烈（浦和）	実215.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/10 浦和11R 12着/12頭+3.5秒 07/29 川崎10R 13着/13頭+3.3秒 07/15 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/26 浦和12R 8着/12頭+1.0秒 04/23 浦和12R 10着/10頭+4.6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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	ホースワン差し	野畑凌（川崎）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率38%と適性高／前走3着）
前5走 08/21 川崎9R 3着/12頭+1.1秒 07/27 川崎10R 8着/10頭+1.6秒 04/08 川崎12R 4着/14頭+1.5秒 03/02 川崎7R 1着/7頭勝利 02/02 川崎8R 1着/14頭勝利
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 8走で勝率 38% (得意) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	ハクシンドラゴン	七夕裕（浦和）	実33.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/07 浦和12R 5着/10頭+1.4秒 07/30 川崎8R 3着/11頭+0.2秒 07/13 浦和12R 3着/12頭 06/24 浦和10R 8着/11頭 05/27 浦和10R 12着/12頭+0.0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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
4	バレンタインギフト逃げ	張田昂（船橋）	実1.8	◎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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 川崎12R 1着/3頭 07/28 川崎11R 11着/14頭+1.6秒 04/22 浦和8R 4着/12頭+0.9秒 04/07 川崎11R 14着/14頭+5.1秒 03/05 川崎11R 4着/13頭+0.8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 8走で勝率 38% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	セントレガーロ	沖響主（船橋）	実148.7	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 船橋12R 9着/12頭+3.1秒 07/15 浦和12R 11着/12頭 06/29 船橋12R 5着/12頭 06/02 船橋11R 3着/14頭 05/08 船橋10R 9着/12頭+1.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
6	マリアッチ追込	木間龍（船橋）	実83.3	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 08/05 船橋12R 6着/12頭+1.6秒 05/15 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 04/01 船橋12R 6着/13頭+3.0秒 03/11 船橋12R 12着/12頭+2.7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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	エスプリゴンザレス	佐野遥（川崎）	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 08/19 川崎12R 3着/3頭 07/30 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 07/06 川崎9R 2着/3頭 06/16 川崎9R 6着/14頭 05/14 川崎9R 5着/13頭+0.3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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 19% (相性良) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
8	ブレバ差し	中越琉（川崎）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／486日ぶりの実戦）
前5走 05/13 川崎10R 1着/12頭勝利 04/09 川崎9R 5着/14頭+0.8秒 04/02 川崎9R 1着/9頭勝利 03/13 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 02/06 船橋9R 2着/13頭+1.0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 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 486日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
9	フリューゲルクー差し	保園翔（浦和）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 08/25 船橋12R 3着/14頭+0.3秒 08/07 浦和12R 2着/10頭+0.1秒 04/01 船橋12R 13着/13頭+7.1秒 01/06 浦和11R 9着/11頭+2.2秒 12/25 浦和12R 2着/12頭+0.4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 6.0着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
10	ヘニーズネフュー逃げ	和田譲（大井）	実13.8	△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9R 11着/11頭+3.6秒 04/07 川崎10R 8着/12頭+2.1秒 03/02 川崎10R 2着/10頭+0.1秒 02/06 川崎10R 3着/11頭+1.1秒 01/02 川崎12R 1着/14頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	コウジョリョウゾク	秋元耕（浦和）	実26.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/12 浦和12R 8着/10頭+2.9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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ユメドリーム	櫻井光（川崎）	実8.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/20 川崎10R 3着/9頭+0.3秒 07/27 川崎12R 3着/11頭+0.3秒 07/06 川崎10R 5着/11頭 06/16 川崎9R 4着/14頭 03/03 川崎10R 5着/12頭+0.8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 3.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
13	オウケンデューク逃げ	御神訓（大井）	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/30 川崎9R 10着/11頭+2.3秒 07/06 川崎11R 8着/9頭 03/17 浦和10R 8着/12頭+2.0秒 03/02 川崎10R 5着/10頭+1.4秒 02/06 川崎10R 4着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
14	マイキーマジック先行	ゴンサ（船橋）	実43.0	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/05 船橋12R 3着/12頭+1.2秒 05/06 船橋12R 3着/13頭+1.5秒 04/01 船橋12R 8着/13頭+3.6秒 03/10 船橋12R 1着/11頭勝利 02/26 浦和10R 5着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 4.7着 × 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 ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

バレンタインギフト

騎手張田昂（船橋）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ブレバ

6.7倍

EV -10%

▲12ユメドリーム

8.8倍

EV +5%

出走馬全14頭

◎4

バレンタインギフト

張田昂（船橋）

1.8倍

-29%

›

○8

ブレバ

中越琉（川崎）

6.7倍

-10%

›

▲12

ユメドリーム

櫻井光（川崎）

8.8倍

+5%

›

△2

ホースワン

野畑凌（川崎）

12.3倍

-9%

›

△9

フリューゲルクー

保園翔（浦和）

11.2倍

-24%

›

△10

ヘニーズネフュー

和田譲（大井）

13.8倍

-24%

›

▽13

オウケンデューク

御神訓（大井）

19.0倍

-7%

›

▽7

エスプリゴンザレス

佐野遥（川崎）

22.1倍

-31%

›

▽3

ハクシンドラゴン

七夕裕（浦和）

33.2倍

-25%

›

▽14

マイキーマジック

ゴンサ（船橋）

43.0倍

-19%

›

×11

コウジョリョウゾク

秋元耕（浦和）

26.1倍

-53%

›

▽6

マリアッチ

木間龍（船橋）

83.3倍

-18%

›

▽5

セントレガーロ

沖響主（船橋）

148.7倍

-9%

›

▽1

ノイヤーヘルト

及川烈（浦和）

215.6倍

+13%

›

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