川崎12R AI予想

川崎 12R 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。

12R 川崎競馬場ダート2000m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンダリー	本田重（船橋）	実2.5	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/12 川崎12R 2着/14頭+0.1秒 02/03 川崎9R 1着/14頭勝利 01/04 川崎9R 3着/13頭+0.2秒 12/17 川崎12R 1着/13頭勝利 11/19 川崎3R 4着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 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 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% (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。
2	サーブザミッション	池谷匠（川崎）	実42.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/12 川崎9R 5着/8頭+1.5秒 04/09 川崎9R 7着/14頭+1.4秒 03/02 川崎7R 2着/7頭+0.5秒 02/04 川崎12R 10着/14頭+2.1秒 11/04 船橋7R 3着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.6% (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。
3	ミヤビクライ	新原周（川崎）	実11.7	△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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 川崎9R 10着/13頭+1.9秒 04/09 川崎9R 1着/14頭勝利 03/06 川崎8R 5着/12頭+1.4秒 02/03 川崎3R 1着/13頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 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 50% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
4	シスターネビュラ	藤江渉（川崎）	実64.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 05/13 川崎7R 10着/12頭+2.3秒 03/20 浦和8R 6着/13頭+1.5秒 03/02 川崎8R 5着/9頭+0.5秒 02/02 川崎6R 8着/13頭+1.5秒 01/04 川崎8R 3着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ティナバローズ	和田譲（大井）	実33.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/02 船橋11R 9着/14頭+1.0秒 05/07 船橋12R 9着/13頭+2.6秒 04/03 船橋12R 2着/13頭+1.9秒 03/12 船橋12R 7着/12頭+1.2秒 02/23 浦和12R 7着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
6	ビルドラポール	古岡勇（川崎）	実34.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 05/28 浦和9R 6着/12頭 05/15 川崎9R 7着/12頭+1.3秒 04/08 川崎9R 5着/13頭+1.3秒 03/17 浦和12R 4着/12頭+0.8秒 03/05 川崎8R 3着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 19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 0.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	イモルテル	笹川翼（大井）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8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 05/12 川崎12R 5着/14頭+0.3秒 04/08 川崎9R 4着/13頭+0.6秒 03/05 川崎5R 1着/10頭勝利 02/03 川崎9R 2着/14頭+0.1秒 01/03 川崎7R 9着/12頭+2.6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 8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 28% (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 10.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
8	アヌマティチェコ	矢野貴（大井）	実8.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／267日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/22 浦和12R 4着/11頭+0.7秒 08/15 浦和6R 2着/10頭+0.3秒 08/07 川崎1R 11着/12頭+2.8秒 07/22 浦和8R 4着/8頭+0.8秒 07/09 川崎5R 11着/14頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 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) △ ローテーション 267日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ディオスパーダ	野畑凌（川崎）	実2.9	🌟◎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67%と好調）
前5走 05/12 川崎12R 6着/14頭+0.5秒 09/03 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/03 船橋6R 1着/12頭勝利 03/13 園田10R 3着/10頭+0.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 45.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
10	アンジュミストラル推奨	西啓太（大井）	実28.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.6倍で期待値+127%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/28 浦和9R 9着/12頭 05/15 川崎9R 4着/12頭+0.7秒 04/10 川崎9R 7着/10頭+1.6秒 02/12 船橋9R 7着/14頭+1.6秒 08/20 浦和9R 11着/11頭+12.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。

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 10 アンジュミストラル実28.6倍期待値 +127% 推奨 16.3〜30.0倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 アンジュミストラル実28.6倍期待値 +129% 推奨 16.2〜30.0倍 100円

※ 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。
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