川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュウニントイロ逃げ	山林信（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／前走3着）
前5走 05/12 川崎9R 3着/8頭+0.6秒 04/07 川崎12R 11着/12頭+3.4秒 03/02 川崎7R 3着/7頭+0.5秒 11/19 川崎9R 9着/11頭+1.5秒 10/16 川崎7R 11着/13頭+2.1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 5.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3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) -93% (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。
2	ラミアメロディア追込	和田譲（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）
前5走 06/16 川崎6R 4着/11頭+4.0秒 03/02 川崎6R 7着/8頭+1.9秒 01/29 大井11R 3着/11頭+0.8秒 12/18 川崎9R 5着/10頭+1.4秒 11/18 川崎11R 5着/11頭+1.6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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -80% (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。
3	プルーフリーダー先行	笹川翼（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12走で勝率33%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率75%）
前5走 06/05 船橋9R 13着/14頭+2.0秒 05/14 川崎9R 13着/13頭+3.0秒 04/09 川崎9R 2着/14頭+0.1秒 03/17 浦和7R 4着/7頭+1.5秒 03/05 川崎9R 8着/11頭+2.5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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 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。
4	エイシントゥラン差し	池谷匠（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/16 川崎9R 8着/14頭+0.0秒 04/10 川崎12R 6着/11頭+0.6秒 03/06 川崎9R 6着/11頭+0.8秒 02/04 川崎12R 5着/14頭+1.1秒 01/01 川崎10R 7着/14頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% ※ 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	ヤマニンパルフェ先行	本田重（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 06/01 船橋10R 4着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 11着/12頭+1.3秒 12/18 川崎4R 6着/12頭+2.1秒 11/18 川崎12R 12着/13頭+2.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) × 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 7.6% ※ 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。
6	エスプリゴンザレス先行	野畑凌（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3走で勝率33%）
前5走 06/16 川崎9R 6着/14頭 05/14 川崎9R 5着/13頭+0.3秒 04/07 川崎12R 3着/12頭+0.9秒 10/17 川崎10R 9着/14頭+3.0秒 09/25 浦和11R 6着/13頭+0.9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 4.7着 ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% ※ 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	サーブザミッション差し	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5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/12 川崎9R 5着/8頭+1.5秒 04/09 川崎9R 7着/14頭+1.4秒 03/02 川崎7R 2着/7頭+0.5秒 02/04 川崎12R 10着/14頭+2.1秒 11/04 船橋7R 3着/13頭+0.4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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 6.5% ※ 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。
8	フジュム逃げ	矢野貴（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75%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/13 川崎5R 1着/11頭勝利 04/06 川崎12R 4着/13頭+0.3秒 03/06 川崎7R 1着/8頭勝利 02/05 川崎6R 1着/12頭勝利 12/24 名古屋9R 2着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.6% ※ 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。
9	シゲルオトコギ先行	佐野遥（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4走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 11/18 川崎9R 3着/14頭+0.6秒 10/15 川崎10R 3着/14頭+0.2秒 03/06 川崎9R 3着/12頭+0.8秒 02/06 川崎10R 2着/13頭+0.2秒 01/03 川崎12R 2着/14頭+0.7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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ▽ 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) △ ローテーション 230日休養明け × 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 10.0% ※ 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。
10	シトロンヴェール差し	櫻井光（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7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/01 船橋10R 1着/12頭 05/14 川崎9R 7着/13頭+0.5秒 04/09 川崎9R 12着/14頭+2.2秒 03/05 川崎8R 8着/10頭+3.4秒 02/05 川崎12R 11着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 1着 (勢い継続) × 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 6.4% ※ 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。
11	リュクススティール	中越琉（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走平均11.7着と低調）
前5走 05/21 大井5R 12着/14頭 04/30 大井7R 12着/13頭+2.7秒 04/16 大井7R 11着/11頭+3.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 5.6% ※ 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。
12	クレーネ先行	藤江渉（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4走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎9R 10着/11頭 05/26 浦和10R 2着/13頭 04/09 川崎9R 8着/14頭+1.5秒 03/19 浦和6R 5着/12頭+0.8秒 03/06 川崎10R 7着/9頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% ※ 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。

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

フジュム

騎手矢野貴（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

▲6エスプリゴンザレス

—

EV —

▲9シゲルオトコギ

—

EV —

▲2ラミアメロディア

—

EV —

▲5ヤマニンパルフェ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×8

フジュム

矢野貴（大井）

—

›

▲6

エスプリゴンザレス

野畑凌（川崎）

—

›

▲9

シゲルオトコギ

佐野遥（川崎）

—

›

▲2

ラミアメロディア

和田譲（大井）

—

›

▲5

ヤマニンパルフェ

本田重（船橋）

—

›

△3

プルーフリーダー

笹川翼（大井）

—

›

△7

サーブザミッション

古岡勇（川崎）

—

›

△10

シトロンヴェール

櫻井光（川崎）

—

›

×11

リュクススティール

中越琉（川崎）

—

›

×4

エイシントゥラン

池谷匠（川崎）

—

›

×1

ジュウニントイロ

山林信（川崎）

—

›

×12

クレーネ

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。

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。