川崎6R AI予想 - Stride AI

川崎 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

6R 川崎競馬場ダート1400m　発走 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズステート	町田直（川崎）	実24.7	△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5走で勝ち無し）
前5走 05/11 川崎5R 4着/11頭+1.9秒 04/06 川崎3R 3着/10頭+0.9秒 03/18 浦和3R 3着/12頭+0.2秒 03/03 川崎3R 4着/9頭+0.7秒 02/06 川崎3R 3着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (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。
2	テルケンユミミヅキ	中越琉（川崎）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 03/03 川崎2R 1着/11頭勝利 02/02 川崎4R 3着/9頭+0.6秒 01/03 川崎1R 6着/9頭+1.6秒 12/19 川崎3R 4着/6頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 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 104日休養明け × 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 17.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
3	リュウノアーチスト	加藤雄（川崎）	実81.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 05/26 浦和1R 5着/9頭 05/11 川崎2R 6着/10頭+1.1秒 04/20 浦和2R 4着/12頭+0.4秒 04/06 川崎3R 9着/10頭+2.0秒 03/09 船橋2R 6着/8頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (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。
4	グラズヘイム	笹川翼（大井）	実25.8	▲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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/04 川崎3R 12着/14頭+1.5秒 01/01 川崎1R 1着/11頭勝利 12/16 川崎1R 3着/10頭+0.4秒 11/21 川崎1R 4着/7頭+3.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 131日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	グリンネル	菅原吏（船橋）	実273.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/01 船橋2R 10着/11頭+0.0秒 05/25 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/05 船橋3R 10着/12頭+2.4秒 04/20 浦和2R 2着/12頭+0.2秒 03/31 船橋2R 9着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 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 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ヒロキ	矢野貴（大井）	実1.4	×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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/28 浦和1R 1着/11頭 05/16 川崎3R 2着/8頭+0.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
7	ハーバーショー	野畑凌（川崎）	実21.1	▲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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 浦和2R 9着/10頭+3.0秒 05/14 川崎1R 1着/8頭勝利 11/17 川崎1R 6着/7頭+1.6秒 10/17 川崎4R 2着/10頭+0.0秒 09/12 川崎3R 8着/8頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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	マイボンド	山林信（川崎）	実204.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/28 浦和8R 9着/11頭 05/11 川崎5R 9着/11頭+3.6秒 01/04 川崎6R 8着/10頭+2.7秒 12/19 川崎6R 5着/9頭+1.4秒 11/17 川崎5R 11着/11頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 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 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	ブルーオーシャン推奨	櫻井光（川崎）	実18.7	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ18.7倍で期待値+249%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 05/12 川崎1R 1着/12頭勝利 08/05 川崎4R 6着/8頭+3.2秒 07/07 川崎4R 4着/7頭+1.6秒 06/20 川崎5R 3着/5頭+2.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.7% (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。
10	ドナエポナ	岡村健（船橋）	実45.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 05/11 川崎2R 3着/10頭+0.8秒 03/31 船橋2R 11着/12頭+2.4秒 03/09 船橋2R 4着/8頭+1.8秒 02/10 船橋2R 4着/12頭+1.7秒 01/20 船橋2R 3着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ヒマワリシャワー	藤本現（大井）	実121.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／102日ぶりの実戦）
前5走 03/05 川崎4R 6着/9頭+2.4秒 02/04 川崎3R 10着/14頭+1.1秒 01/01 川崎11R 7着/11頭+1.1秒 12/15 川崎4R 1着/8頭勝利 11/17 川崎3R 3着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 102日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
12	フィーリアサミット	佐野遥（川崎）	実97.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/11 川崎5R 5着/11頭+1.9秒 04/06 川崎3R 4着/10頭+1.1秒 03/06 川崎4R 7着/9頭+2.3秒 02/04 川崎3R 14着/14頭+5.2秒 12/18 川崎1R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 5.3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% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 9 ブルーオーシャン実18.7倍期待値 +249% 推奨 6.9〜30.0倍 300円 ❌不的中6着単勝 18.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ブルーオーシャン実18.7倍期待値 +232% 推奨 7.3〜30.0倍 300円 ❌不的中6着単勝 18.7倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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