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。

4R 川崎競馬場ダ1500m 発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オリジン	新原周（川崎）	実20.0	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 08/18 川崎6R 6着/8頭+2.6秒 07/27 川崎5R 1着/7頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) × 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 2.8% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
2	ソラニネガイヲ	櫻井光（川崎）	実1.6	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 10/14 川崎11R 6着/11頭+1.7秒 07/09 川崎4R 1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) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	リアルブルース推奨	笹川翼（大井）	実12.8	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ12.8倍で期待値+107%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 10/12 川崎4R 1着/8頭勝利 05/15 川崎3R 4着/7頭+1.9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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
4	シェナシャングリラ自在	伊藤裕（川崎）	実54.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/20 浦和8R 7着/11頭+1.2秒 10/13 川崎4R 8着/12頭+3.6秒 09/29 船橋5R 10着/11頭+2.9秒 09/11 川崎7R 6着/7頭+5.5秒 08/20 川崎2R 1着/3頭
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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	アーキフェザー	矢野貴（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率28%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	ザラストチャダル	中島良（浦和）	実57.6	▽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100%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 07/14 浦和3R 1着/5頭 ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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	トレブルクレフ	室陽一（浦和）	実21.1	△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5走 10/20 浦和8R 9着/11頭+2.1秒 08/10 浦和3R 1着/4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) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
8	デイデイト	加藤雄（川崎）	実109.3	▽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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/12 川崎3R 1着/7頭勝利 07/31 川崎4R 6着/7頭+0.0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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	インディゴールド	御神訓（大井）	実16.3	△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 10/13 川崎4R 7着/12頭+3.2秒 07/30 川崎11R 6着/9頭+3.3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 6.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
10	アップアップアップ	中越琉（川崎）	実131.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/13 川崎4R 11着/12頭+4.4秒 09/07 川崎4R 1着/5頭勝利 08/21 川崎3R 5着/9頭+2.0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 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 27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 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
11	ディスポスト	和田譲（大井）	実14.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 10/13 川崎4R 6着/12頭+2.7秒 09/07 川崎2R 1着/7頭勝利 08/21 川崎4R 7着/8頭+2.0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 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
12	リシアンドラコ	西啓太（大井）	実82.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/20 浦和8R 11着/11頭+2.8秒 09/22 浦和2R 1着/11頭勝利 08/07 浦和2R 8着/10頭+2.4秒 07/14 浦和3R 5着/5頭 ―
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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 20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 0.8% (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。

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

リアルブルース

騎手笹川翼（大井）

12.8倍

AI の勝率16%損益の分かれ目8%

AI の勝率 16% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.8倍）を上回り、期待値 +108% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

出走馬全12頭

◎2

ソラニネガイヲ

櫻井光（川崎）

1.6倍

勝率 33%

›

○5

アーキフェザー

矢野貴（大井）

3.4倍

勝率 24%

›

▲3

リアルブルース

笹川翼（大井）

12.8倍

勝率 16%

›

△11

ディスポスト

和田譲（大井）

14.9倍

勝率 9%

›

△9

インディゴールド

御神訓（大井）

16.3倍

勝率 5%

›

△7

トレブルクレフ

室陽一（浦和）

21.1倍

勝率 4%

›

▽1

オリジン

新原周（川崎）

20.0倍

勝率 3%

›

▽6

ザラストチャダル

中島良（浦和）

57.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

シェナシャングリラ

伊藤裕（川崎）

54.3倍

対象外勝率 2%

›

▽8

デイデイト

加藤雄（川崎）

109.3倍

対象外勝率 1%

›

▽12

リシアンドラコ

西啓太（大井）

82.5倍

対象外勝率 1%

›

▽10

アップアップアップ

中越琉（川崎）

131.6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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝3リアルブルース

オッズ12.8倍予測時点
期待値+108%
賭け金¥200

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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