川崎 8R 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。

8R 川崎競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シスターネビュラ差し	神尾香（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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 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。
2	アヌマティチェコ追込	矢野貴（大井）	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／287日ぶりの実戦）
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 2 ◎ 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 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 287日休養明け × 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 17.4% ※ 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。
3	キクノルタ追込	岡村裕（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/17 川崎7R 6着/10頭+0.0秒 05/15 川崎12R 5着/14頭+1.4秒 04/03 船橋12R 9着/13頭+3.7秒 03/09 船橋9R 13着/14頭+2.1秒 02/26 浦和8R 8着/14頭+1.1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 6.7着 ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% ※ 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。
4	ニジトタルト逃げ	新原周（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2.7着と安定／前走2着）
前5走 05/14 川崎3R 2着/14頭+0.1秒 03/06 川崎7R 3着/8頭+0.8秒 01/03 川崎7R 3着/12頭+1.6秒 10/15 川崎5R 2着/14頭+0.5秒 06/20 川崎9R 8着/14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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (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。
5	リュウバター差し	山林信（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/18 川崎8R 2着/10頭 05/12 川崎12R 8着/14頭+0.7秒 04/23 浦和8R 4着/11頭+1.6秒 04/09 川崎8R 8着/14頭+2.1秒 03/06 川崎8R 3着/12頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2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) -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。
6	ネオシャングリラ追込	田中涼（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4走で勝率25%）
前5走 06/17 川崎7R 7着/10頭 06/02 船橋9R 3着/14頭+0.0秒 05/13 川崎6R 6着/14頭+1.0秒 04/06 川崎7R 1着/14頭勝利 03/12 船橋12R 8着/12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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
7	フォガラ	保園翔（浦和）	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走平均9.7着と低調）
前5走 06/24 浦和6R 8着/10頭+1.0秒 06/17 川崎7R 10着/10頭+4.0秒 05/27 浦和6R 11着/12頭 05/14 川崎4R 10着/12頭+2.1秒 04/20 浦和5R 7着/11頭+2.2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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% × 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 8.0% ※ 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。
8	ミストラ追込	池谷匠（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33%と好調／前走2着）
前5走 06/17 川崎7R 2着/10頭 05/27 浦和6R 1着/12頭 05/14 川崎3R 10着/14頭+1.9秒 04/20 浦和6R 9着/11頭+3.2秒 04/06 川崎7R 4着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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。
9	セクシーウィドー逃げ	岡村健（船橋）	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 06/16 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 05/26 浦和8R 9着/9頭+5.0秒 05/12 川崎7R 2着/12頭+0.9秒 11/18 川崎6R 4着/14頭+1.7秒 10/27 浦和7R 10着/11頭+2.2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 4.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -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。
10	ジーティーラピッド逃げ	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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 06/17 川崎7R 3着/10頭 05/14 川崎3R 1着/14頭勝利 04/08 川崎5R 5着/12頭+1.7秒 03/05 川崎1R 1着/10頭勝利 12/09 名古屋7R 1着/12頭勝利
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 22% (好調) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% ※ 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

ジーティーラピッド

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

▲2アヌマティチェコ

—

EV —

▲8ミストラ

—

EV —

▲9セクシーウィドー

—

EV —

▲3キクノルタ

—

EV —

出走馬AI評価順・全10頭

×10

ジーティーラピッド

笹川翼（大井）

—

›

▲2

アヌマティチェコ

矢野貴（大井）

—

›

▲8

ミストラ

池谷匠（川崎）

—

›

▲9

セクシーウィドー

岡村健（船橋）

—

›

▲3

キクノルタ

岡村裕（川崎）

—

›

△4

ニジトタルト

新原周（川崎）

—

›

△7

フォガラ

保園翔（浦和）

—

›

△5

リュウバター

山林信（川崎）

—

›

×1

シスターネビュラ

神尾香（川崎）

—

›

×6

ネオシャングリラ

田中涼（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。

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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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