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。

12R 川崎競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1400m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バルジェロ先行	町田直（川崎）	実11.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/09 川崎8R 1着/10頭 05/13 川崎2R 3着/12頭+0.4秒 04/06 川崎4R 1着/12頭勝利 03/05 川崎3R 3着/12頭+0.6秒 02/03 川崎4R 7着/14頭+1.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 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 3.3% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
2	アイルプロテクト自在	和田譲（大井）	実24.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯9走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 川崎9R 6着/10頭+1.0秒 07/28 川崎10R 10着/12頭+2.1秒 06/01 船橋8R 2着/9頭 04/24 浦和10R 8着/12頭+0.8秒 04/07 川崎9R 3着/10頭+0.3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戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	マルモリアクティブ逃げ	御神訓（大井）	実8.9	△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8走で勝率38%と適性高／同距離帯20走で勝率30%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 09/10 川崎8R 1着/12頭勝利 07/14 浦和7R 4着/12頭 04/07 川崎12R 7着/12頭+1.5秒 03/18 浦和7R 1着/9頭勝利 03/05 川崎9R 5着/11頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 7.3% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	ルトネール自在	佐藤翔（JRA）	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/07 川崎8R 3着/6頭+0.9秒 08/21 川崎10R 7着/10頭+1.5秒 07/28 川崎9R 3着/10頭+0.5秒 04/09 名古屋11R 9着/10頭+4.6秒 02/02 川崎5R 2着/8頭+0.2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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (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。
5	アンジュメロディ差し	櫻井光（川崎）	実6.8	△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9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/09 川崎9R 3着/12頭+1.3秒 08/18 川崎12R 2着/8頭+0.0秒 04/06 川崎10R 10着/10頭+3.9秒 03/16 浦和11R 10着/13頭+1.4秒 03/03 川崎10R 4着/12頭+0.3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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	アオイハナミチ推奨	新原周（川崎）	実5.0	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場3走で勝率100%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 09/10 川崎9R 1着/12頭勝利 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
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.0% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	ジーティーアグリム	西啓太（大井）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/18 川崎12R 8着/8頭+1.2秒 07/08 川崎7R 1着/11頭 05/25 浦和8R 1着/12頭 05/13 川崎7R 3着/12頭+0.2秒 03/03 川崎9R 3着/9頭+1.0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) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 13.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
8	モンド先行	岡村健（船橋）	実49.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／154日ぶりの実戦）
前5走 05/14 川崎12R 5着/12頭+1.4秒 04/20 浦和10R 7着/12頭+1.6秒 04/09 川崎12R 6着/12頭+0.7秒 03/02 川崎12R 5着/12頭+0.5秒 02/02 川崎12R 3着/13頭+0.8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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 154日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	リコーベレッタ逃げ	佐野遥（川崎）	実29.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/09 川崎9R 6着/12頭+1.9秒 08/18 川崎12R 7着/8頭+0.7秒 07/09 川崎10R 4着/11頭 04/09 川崎12R 4着/12頭+0.4秒 03/02 川崎12R 3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 5.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.5% (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。
10	ナートゥ先行	矢野貴（大井）	実20.4	▽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33%と好調／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/08 川崎10R 11着/14頭+2.2秒 03/16 浦和11R 7着/13頭+1.0秒 03/04 川崎4R 1着/11頭勝利 02/03 川崎7R 1着/12頭勝利 01/01 川崎12R 10着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
11	サラサチャレンジ逃げ	伊藤裕（川崎）	実24.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/24 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 09/07 川崎8R 5着/6頭+2.1秒 08/18 川崎12R 5着/8頭+0.5秒 11/18 川崎11R 6着/11頭+1.8秒 09/18 園田11R 2着/11頭+0.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
12	タッカーバリアント先行	古岡勇（川崎）	実48.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/29 船橋6R 10着/12頭+2.3秒 09/09 川崎9R 8着/12頭+3.3秒 08/20 川崎7R 1着/3頭 07/28 川崎9R 4着/10頭+0.6秒 05/15 川崎8R 3着/12頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
13	ナチュラルターン逃げ	ゴンサ（船橋）	実10.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/09 川崎9R 12着/12頭+7.0秒 11/25 浦和11R 2着/12頭+0.5秒 10/16 川崎12R 1着/12頭勝利 09/12 川崎10R 7着/13頭+2.1秒 08/26 川崎9R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 4.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	エリンフレーム	野畑凌（川崎）	実6.2	○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50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/09 川崎8R 2着/12頭+0.3秒 08/20 川崎8R 1着/13頭勝利 07/29 川崎3R 1着/9頭勝利 07/10 川崎5R 3着/9頭 ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

アオイハナミチ

騎手新原周（川崎）

5.0倍

AI の勝率30%損益の分かれ目20%

AI の勝率 30% が損益の分かれ目 20%（1 ÷ 5.0倍）を上回り、期待値 +50% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

外れ

出走馬全14頭

◎6

アオイハナミチ

新原周（川崎）

5.0倍

勝率 30%

›

○14

エリンフレーム

野畑凌（川崎）

6.2倍

勝率 19%

›

▲7

ジーティーアグリム

西啓太（大井）

5.2倍

勝率 13%

›

△5

アンジュメロディ

櫻井光（川崎）

6.8倍

勝率 9%

›

△3

マルモリアクティブ

御神訓（大井）

8.9倍

勝率 7%

›

△13

ナチュラルターン

ゴンサ（船橋）

10.8倍

勝率 4%

›

×1

バルジェロ

町田直（川崎）

11.5倍

勝率 3%

›

▽4

ルトネール

佐藤翔（JRA）

17.0倍

勝率 3%

›

▽10

ナートゥ

矢野貴（大井）

20.4倍

勝率 3%

›

▽2

アイルプロテクト

和田譲（大井）

24.5倍

勝率 3%

›

×11

サラサチャレンジ

伊藤裕（川崎）

24.7倍

勝率 2%

›

×9

リコーベレッタ

佐野遥（川崎）

29.8倍

勝率 1%

›

×8

モンド

岡村健（船橋）

49.2倍

対象外勝率 1%

›

×12

タッカーバリアント

古岡勇（川崎）

48.4倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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