川崎2R AI予想 - Stride AI

川崎 2R 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。

2R 川崎競馬場ダート900m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニャンモロー	矢野貴（大井）	実3.3	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/12 川崎6R 7着/12頭+1.4秒 05/01 大井4R 8着/8頭+3.1秒 04/17 大井5R 5着/9頭+1.3秒 03/25 大井3R 1着/14頭勝利 01/14 大井3R 5着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 14.8% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
2	クレイスアバンティ	西啓太（大井）	実25.8	△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）
前5走 06/05 船橋5R 8着/10頭 05/04 船橋10R 8着/9頭+2.6秒 03/16 浦和2R 1着/11頭勝利 03/06 川崎3R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
3	パッツンドレス	笹川翼（大井）	実2.2	◎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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 05/29 浦和5R 3着/12頭 02/06 川崎5R 3着/12頭+0.6秒 11/14 大井5R 8着/11頭+3.7秒 10/13 川崎5R 9着/11頭+3.3秒 08/25 川崎5R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	フラワーガールエス	櫻井光（川崎）	実94.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/13 川崎2R 11着/12頭+1.8秒 01/30 大井3R 8着/8頭+6.3秒 01/14 大井3R 9着/11頭+2.0秒 09/18 大井4R 7着/9頭+1.7秒 09/05 大井3R 3着/7頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
5	ブリットポップ	新原周（川崎）	実18.8	△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 05/13 川崎2R 9着/12頭+1.4秒 04/08 川崎2R 2着/12頭+0.0秒 12/19 川崎2R 1着/9頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 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% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
6	フエルテコラソン	川島正（船橋）	実4.7	○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%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/11 川崎3R 1着/11頭勝利 01/02 川崎1R 7着/12頭+1.0秒 12/17 川崎3R 1着/8頭勝利 11/20 川崎1R 3着/10頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
7	キイチマイルス	中越琉（川崎）	実105.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 05/12 川崎3R 6着/9頭+0.7秒 04/07 川崎6R 7着/10頭+2.2秒 03/16 浦和2R 8着/11頭+1.0秒 03/05 川崎3R 7着/12頭+1.3秒 02/06 川崎5R 7着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ドナソレイ	藤田凌（大井）	実29.2	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/12 川崎6R 12着/12頭+3.8秒 04/24 浦和4R 9着/10頭+1.5秒 04/06 川崎4R 4着/12頭+0.5秒 03/16 浦和2R 9着/11頭+1.0秒 03/05 川崎3R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
9	ドンクベットコール	佐野遥（川崎）	実20.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/01 船橋5R 5着/11頭 05/13 川崎2R 4着/12頭+0.8秒 04/06 川崎4R 7着/12頭+0.9秒 03/05 川崎3R 4着/12頭+1.2秒 11/17 川崎1R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
10	ヴァルヴァラ	岡村健（船橋）	実10.5	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／前走2着）
前5走 05/29 浦和5R 2着/12頭+2.0秒 05/13 川崎3R 13着/14頭+3.8秒 04/20 浦和3R 10着/12頭+2.0秒 03/30 船橋4R 9着/9頭+3.4秒 03/17 浦和3R 6着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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

3連複 3-6-10 実27.3倍期待値 +157% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 ドナソレイ実29.2倍期待値 +140% 推奨 15.8〜30.0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。
2モデルの説明はこちら

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