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1400m ダート1400m　発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コーズブルー	町田直（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3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/18 川崎4R 3着/5頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% ※ 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	ダムブランシュ	増田充（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 10.2% ※ 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。
3	パミール	新原周（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/15 川崎3R 8着/12頭 06/02 船橋4R 10着/12頭 05/15 川崎2R 4着/6頭+2.4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 7.3着 (不振) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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	ミザリー	櫻井光（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎3R 6着/6頭+0.0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 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	ドラゴンライト	和田譲（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/15 川崎3R 10着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 6着/12頭 05/15 川崎3R 6着/7頭+4.2秒 ― ―
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 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% ※ 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。
6	ブロードヒーロー	加藤雄（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎4R 5着/5頭+4.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
7	ゴールドサンデー	中越琉（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/15 川崎3R 7着/12頭+4.0秒 05/15 川崎3R 5着/7頭+4.0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 6.0着 ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% ※ 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。
8	エニーネ	古岡勇（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎4R 4着/5頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% ※ 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	ツェルマット	池谷匠（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎3R 4着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% ※ 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。
10	イッツマイソウル	岡村健（船橋）	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（同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着／中6日以内の連戦）
前5走 06/29 船橋3R 2着/5頭+0.0秒 06/15 川崎3R 6着/12頭 05/15 川崎3R 3着/7頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.9% ※ 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。

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

イッツマイソウル

騎手岡村健（船橋）

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

▲8エニーネ

—

EV —

▲1コーズブルー

—

EV —

▲2ダムブランシュ

—

EV —

▲9ツェルマット

—

EV —

出走馬AI評価順・全10頭

×10

イッツマイソウル

岡村健（船橋）

—

›

▲8

エニーネ

古岡勇（川崎）

—

›

▲1

コーズブルー

町田直（川崎）

—

›

▲2

ダムブランシュ

増田充（川崎）

—

›

▲9

ツェルマット

池谷匠（川崎）

—

›

△6

ブロードヒーロー

加藤雄（川崎）

—

›

△4

ミザリー

櫻井光（川崎）

—

›

△7

ゴールドサンデー

中越琉（川崎）

—

›

×3

パミール

新原周（川崎）

—

›

×5

ドラゴンライト

和田譲（大井）

—

›

💡 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。

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🌙 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。

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