川崎 1R 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。

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェロス逃げ	池谷匠（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/06 川崎12R 7着/14頭+1.3秒 07/23 川崎12R 1着/11頭勝利 07/02 川崎7R 1着/9頭勝利 06/13 川崎7R 2着/10頭+0.2秒 05/10 川崎8R 2着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 699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 19.4% ※ 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。
2	ニットウアクシア	伊藤裕（川崎）	推定—	×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33%と好調）
前5走 06/18 川崎6R 4着/12頭 04/09 川崎2R 1着/12頭勝利 04/02 船橋1R 2着/11頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% ※ 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。
3	モナークスラッガー先行	加藤雄（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和7R 4着/10頭+1.0秒 05/29 浦和8R 4着/12頭+1.0秒 05/14 川崎3R 9着/14頭+1.5秒 04/24 浦和12R 4着/12頭+1.2秒 04/06 川崎7R 10着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% ※ 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	メガミリオン先行	神尾香（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/17 川崎1R 11着/12頭+2.0秒 05/28 浦和2R 5着/12頭+0.0秒 05/13 川崎1R 2着/12頭+0.3秒 04/23 浦和2R 10着/12頭+1.0秒 04/09 川崎2R 10着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 43走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% ※ 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	ヘヴンリーゴール自在	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/18 川崎6R 5着/12頭 06/04 船橋5R 10着/12頭 05/14 川崎5R 10着/12頭+1.3秒 04/09 川崎5R 2着/12頭+0.7秒 03/05 川崎2R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% ※ 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。
6	リコースチェッキン差し	佐野遥（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 川崎1R 1着/12頭 04/09 川崎3R 1着/12頭勝利 11/20 川崎8R 12着/12頭+2.9秒 10/15 川崎4R 6着/12頭+0.9秒 09/25 浦和1R 7着/10頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% ※ 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。
7	アディモレナ自在	山林信（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/17 川崎5R 10着/12頭 06/04 船橋7R 12着/12頭 05/13 川崎4R 3着/12頭+0.3秒 04/09 川崎5R 4着/12頭+1.1秒 03/04 川崎3R 11着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3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% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% ※ 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。

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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ニットウアクシア

騎手伊藤裕（川崎）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲1ヴェロス

—

EV —

▲5ヘヴンリーゴール

—

EV —

▲6リコースチェッキン

—

EV —

▲7アディモレナ

—

EV —

出走馬AI評価順・全7頭

×2

ニットウアクシア

伊藤裕（川崎）

—

›

▲1

ヴェロス

池谷匠（川崎）

—

›

▲5

ヘヴンリーゴール

野畑凌（川崎）

—

›

▲6

リコースチェッキン

佐野遥（川崎）

—

›

▲7

アディモレナ

山林信（川崎）

—

›

△4

メガミリオン

神尾香（川崎）

—

›

△3

モナークスラッガー

加藤雄（川崎）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。