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

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロバリアノキセキ差し	赤津和（浦和）	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8.0着と低調）
前5走 06/25 浦和6R 5着/12頭 05/29 浦和7R 10着/10頭+4.0秒 04/24 浦和2R 9着/12頭+3.8秒 03/17 浦和5R 9着/12頭+2.3秒 02/28 浦和7R 13着/13頭+5.2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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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	エーテルノカゼ先行	木間龍（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22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 川崎2R 3着/11頭+2.0秒 05/29 浦和2R 4着/12頭+0.0秒 05/15 川崎5R 9着/12頭+1.9秒 04/24 浦和1R 5着/11頭+1.5秒 04/10 川崎5R 6着/12頭+2.2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 5.3着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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	スターハッスル逃げ	半澤慶（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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/22 浦和10R 9着/10頭+2.0秒 04/21 浦和2R 9着/12頭+1.7秒 07/06 船橋7R 6着/9頭+0.6秒 06/26 浦和5R 2着/8頭+0.2秒 06/04 船橋1R 7着/12頭+2.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 7.2% ※ 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	シェナチチカカ	岡村裕（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は43走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/25 浦和1R 2着/9頭 06/17 川崎1R 10着/12頭 05/27 浦和3R 2着/12頭 04/09 川崎3R 11着/12頭+2.2秒 03/04 川崎1R 10着/12頭+2.6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 4.7着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 7.2% ※ 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	エコロルキナ差し	室陽一（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/26 浦和7R 9着/10頭+3.0秒 05/29 浦和8R 7着/12頭+0.0秒 04/27 大井10R 11着/15頭+2.6秒 04/15 大井8R 8着/10頭+3.8秒 03/23 大井6R 7着/12頭+0.9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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し × 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 7.2% ※ 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	タイセイルシエル自在	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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/05 船橋8R 9着/12頭 05/14 川崎3R 8着/14頭+1.3秒 04/06 川崎7R 5着/14頭+0.6秒 03/30 船橋12R 2着/12頭+0.3秒 03/05 川崎5R 7着/10頭+2.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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	アマゴ	秋元耕（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16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 06/23 浦和1R 6着/9頭 06/15 川崎4R 3着/11頭 05/26 浦和2R 7着/12頭 05/13 川崎1R 11着/12頭+2.5秒 04/21 浦和1R 7着/9頭+1.4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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ ローテーション 14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 7.2% ※ 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。
8	ブルードラゴン差し	加藤雄（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／229日ぶりの実戦）
前5走 11/20 川崎7R 7着/11頭+1.5秒 10/31 浦和4R 8着/11頭+1.4秒 10/15 川崎4R 5着/12頭+0.7秒 09/08 川崎5R 8着/12頭+2.4秒 08/21 川崎1R 4着/12頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (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) △ ローテーション 229日休養明け × 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 7.2% ※ 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。
9	キタノチャンス	新原周（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50%と好調／前走3着）
前5走 06/18 川崎6R 3着/12頭+1.0秒 02/05 川崎4R 1着/10頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.1% ※ 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。
10	バリクパパン先行	西村栄（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/28 船橋8R 2着/6頭 06/02 船橋7R 10着/14頭 05/15 川崎6R 5着/12頭+2.3秒 05/05 船橋2R 9着/12頭+1.9秒 04/09 川崎2R 3着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 7.2% ※ 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	ルジュウェール先行	池谷匠（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9.0着と低調）
前5走 06/17 川崎1R 6着/12頭 06/05 船橋6R 12着/12頭+3.0秒 04/03 船橋4R 9着/12頭+3.6秒 03/12 船橋1R 4着/11頭+2.5秒 02/11 船橋5R 7着/12頭+2.0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 9.0着 (不振) ▽ 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 20日の間隔 (理想的) × 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 7.2% ※ 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。
12	ダンシングハピリー差し	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29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎5R 9着/12頭 05/27 浦和3R 5着/12頭 05/12 川崎2R 7着/9頭+1.5秒 04/23 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/09 川崎2R 11着/12頭+2.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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

キタノチャンス

騎手新原周（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ロバリアノキセキ

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EV —

▲2エーテルノカゼ

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EV —

▲3スターハッスル

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EV —

▲4シェナチチカカ

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EV —

▲5エコロルキナ

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EV —

▲6タイセイルシエル

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EV —

▲7アマゴ

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EV —

▲8ブルードラゴン

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EV —

▲10バリクパパン

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EV —

▲11ルジュウェール

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EV —

▲12ダンシングハピリー

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×9

キタノチャンス

新原周（川崎）

—

›

▲1

ロバリアノキセキ

赤津和（浦和）

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›

▲2

エーテルノカゼ

木間龍（船橋）

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›

▲3

スターハッスル

半澤慶（浦和）

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›

▲4

シェナチチカカ

岡村裕（川崎）

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›

▲5

エコロルキナ

室陽一（浦和）

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›

▲6

タイセイルシエル

櫻井光（川崎）

—

›

▲7

アマゴ

秋元耕（浦和）

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›

▲8

ブルードラゴン

加藤雄（川崎）

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›

▲10

バリクパパン

西村栄（船橋）

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›

▲11

ルジュウェール

池谷匠（川崎）

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›

▲12

ダンシングハピリー

藤江渉（川崎）

—

›

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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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