川崎 6R 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。

6R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 17:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セッカチドラゴン逃げ	高橋優（大井）	推定—	▲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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 川崎3R 1着/11頭 03/03 川崎7R 7着/12頭+0.9秒 02/03 川崎3R 4着/13頭+1.0秒 01/04 川崎7R 5着/14頭+0.7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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 19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 9.9% ※ 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。
2	コウユーミューミュ自在	町田直（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/25 浦和5R 6着/10頭 05/26 浦和10R 11着/13頭 05/06 船橋6R 1着/14頭勝利 04/23 浦和6R 7着/12頭+1.7秒 04/09 川崎6R 6着/12頭+0.5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) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 7.7% ※ 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	クォンタイズ逃げ	藤江渉（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15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 川崎3R 3着/11頭 06/02 船橋8R 6着/14頭+1.0秒 02/02 川崎7R 3着/11頭+0.8秒 01/01 川崎5R 3着/12頭+0.9秒 12/19 川崎7R 3着/9頭+1.2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 4.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% ※ 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。
4	イクノガキタゾ追込	菅原涼（大井）	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8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/02 川崎9R 8着/11頭+0.8秒 02/05 川崎5R 9着/12頭+1.5秒 01/03 川崎6R 9着/12頭+1.3秒 12/15 川崎9R 10着/12頭+3.3秒 11/19 川崎4R 7着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ ローテーション 126日休養明け × 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 5.4% ※ 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。
5	ママアリガトー差し	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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/18 川崎7R 6着/10頭 06/02 船橋3R 9着/12頭+0.0秒 03/11 船橋4R 9着/11頭+1.1秒 02/04 川崎4R 5着/12頭+0.2秒 12/16 川崎6R 3着/12頭+0.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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。
6	グァンバーレ差し	古岡勇（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23走で勝率4%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/26 浦和6R 3着/12頭 05/11 川崎12R 9着/12頭+1.8秒 04/08 川崎7R 5着/12頭+1.0秒 03/18 浦和6R 6着/12頭+1.0秒 03/03 川崎12R 6着/12頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.4% ※ 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	カレンメラメーラ先行	岡村裕（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8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/16 川崎4R 6着/12頭 05/11 川崎8R 6着/10頭+0.9秒 04/06 川崎12R 5着/13頭+0.4秒 03/02 川崎5R 11着/11頭+2.4秒 02/03 川崎5R 4着/12頭+0.6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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
8	コトノサンショ先行	神尾香（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/17 川崎3R 10着/11頭 05/12 川崎5R 12着/12頭+2.6秒 04/07 川崎3R 6着/12頭+1.1秒 03/06 川崎6R 5着/12頭+0.4秒 02/05 川崎5R 10着/12頭+1.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% ※ 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	メイショウユウモウ逃げ	佐野遥（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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/11 川崎7R 3着/12頭+1.3秒 04/09 川崎6R 3着/12頭+0.2秒 03/06 川崎6R 4着/12頭+0.2秒 02/05 川崎5R 4着/12頭+0.9秒 01/13 大井12R 16着/16頭+3.9秒
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 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 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.9% ※ 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	アンジュグレース差し	加藤雄（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/18 川崎7R 3着/10頭+0.0秒 05/12 川崎5R 9着/12頭+1.8秒 01/02 川崎4R 3着/12頭+1.0秒 12/15 川崎6R 2着/12頭+0.3秒 11/17 川崎7R 7着/12頭+1.1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 5.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% ※ 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	ファイブエム	笹川翼（大井）	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（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 06/17 川崎3R 2着/11頭+1.0秒 05/12 川崎5R 2着/12頭+0.2秒 12/18 川崎3R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.0% ※ 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。
12	モリオン追込	増田充（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10.0着と低調）
前5走 05/28 浦和7R 10着/12頭 05/04 船橋5R 11着/12頭+3.3秒 03/20 浦和8R 9着/13頭+1.8秒 02/28 浦和8R 9着/12頭+2.3秒 01/06 浦和8R 8着/13頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 8.4% ※ 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。

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

ファイブエム

騎手笹川翼（大井）

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セッカチドラゴン

—

EV —

▲9メイショウユウモウ

—

EV —

▲12モリオン

—

EV —

▲10アンジュグレース

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×11

ファイブエム

笹川翼（大井）

—

›

▲1

セッカチドラゴン

高橋優（大井）

—

›

▲9

メイショウユウモウ

佐野遥（川崎）

—

›

▲12

モリオン

増田充（川崎）

—

›

▲10

アンジュグレース

加藤雄（川崎）

—

›

△2

コウユーミューミュ

町田直（川崎）

—

›

△6

グァンバーレ

古岡勇（川崎）

—

›

△7

カレンメラメーラ

岡村裕（川崎）

—

›

×5

ママアリガトー

池谷匠（川崎）

—

›

×4

イクノガキタゾ

菅原涼（大井）

—

›

×8

コトノサンショ

神尾香（川崎）

—

›

×3

クォンタイズ

藤江渉（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。

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