川崎 2R 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。

2R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラフォンターナ差し	伊藤裕（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎5R 8着/12頭+2.0秒 05/11 川崎6R 5着/9頭+1.8秒 04/08 川崎1R 7着/12頭+1.5秒 03/19 浦和12R 10着/12頭+3.0秒 02/27 浦和2R 8着/12頭+2.8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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 6.7% ※ 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	マイキーマックイン差し	藤原幹（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 06/28 船橋8R 4着/6頭+3.0秒 06/02 船橋7R 9着/14頭+0.0秒 05/05 船橋5R 10着/13頭+2.3秒 04/01 船橋6R 12着/13頭+1.2秒 10/03 船橋6R 2着/11頭+0.8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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し × 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 6.7% ※ 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	クルメミッチー先行	佐野遥（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/18 川崎5R 5着/12頭 05/14 川崎3R 13着/14頭+2.4秒 04/06 川崎7R 11着/14頭+1.7秒 03/19 浦和12R 2着/12頭+0.5秒 03/05 川崎2R 5着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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	ローゼシュティア追込	中越琉（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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/17 川崎1R 9着/12頭 05/27 浦和3R 8着/12頭+1.0秒 04/09 川崎3R 8着/12頭+1.6秒 03/18 浦和2R 8着/11頭+1.8秒 03/04 川崎1R 12着/12頭+2.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
5	エンランブ差し	仲野光（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋4R 6着/10頭 06/03 船橋1R 4着/10頭+1.0秒 05/05 船橋2R 3着/12頭+0.6秒 01/20 船橋3R 11着/12頭+4.1秒 10/17 川崎6R 4着/12頭+1.1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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し × 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 10.4% ※ 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。
6	リュウノアーダーン先行	中島良（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／前走3着）
前5走 06/23 浦和1R 3着/9頭 05/26 浦和2R 4着/12頭+2.0秒 04/21 浦和1R 6着/9頭+1.4秒 04/06 川崎1R 9着/11頭+0.6秒 03/20 浦和1R 6着/11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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
7	ハイウィルヘーズ自在	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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/15 川崎5R 3着/12頭 06/01 船橋4R 3着/10頭 04/07 川崎1R 4着/12頭+1.4秒 03/04 川崎1R 11着/12頭+2.7秒 02/04 川崎1R 5着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 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 22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 6.7% ※ 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。
8	ムンディ逃げ	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5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 川崎2R 8着/11頭+0.0秒 05/11 川崎6R 2着/9頭+1.5秒 04/09 川崎2R 4着/12頭+1.1秒 04/02 船橋1R 7着/11頭+2.6秒 03/06 川崎8R 12着/12頭+3.8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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
9	ブイブイエスワン追込	高橋利（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/28 船橋4R 8着/10頭+1.0秒 06/01 船橋4R 9着/10頭+0.0秒 11/13 大井1R 9着/12頭+1.2秒 10/20 大井1R 12着/14頭+1.5秒 10/06 大井4R 8着/10頭+2.0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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 6.7% ※ 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	ヒナボンボン先行	池谷匠（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/17 川崎1R 5着/12頭 06/01 船橋4R 6着/10頭 05/13 川崎1R 7着/12頭+1.5秒 04/09 川崎3R 4着/12頭+0.9秒 11/20 川崎4R 7着/11頭+2.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 13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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% ※ 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	コンペティティブ差し	本橋孝（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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/18 川崎5R 2着/12頭+1.0秒 04/10 川崎6R 9着/12頭+2.9秒 10/27 浦和2R 4着/12頭+1.8秒 10/13 川崎1R 2着/9頭+0.5秒 09/26 浦和3R 11着/11頭+3.3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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.7% ※ 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。
12	サンドバンブー自在	山中悠（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/23 浦和1R 5着/9頭+0.0秒 05/26 浦和2R 5着/12頭+0.0秒 04/21 浦和2R 11着/12頭+2.1秒 04/01 船橋4R 8着/10頭+2.4秒 03/20 浦和2R 7着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。

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

コンペティティブ

騎手本橋孝（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

▲5エンランブ

—

EV —

▲10ヒナボンボン

—

EV —

▲1ラフォンターナ

—

EV —

▲2マイキーマックイン

—

EV —

▲3クルメミッチー

—

EV —

▲4ローゼシュティア

—

EV —

▲6リュウノアーダーン

—

EV —

▲7ハイウィルヘーズ

—

EV —

▲8ムンディ

—

EV —

▲9ブイブイエスワン

—

EV —

▲12サンドバンブー

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×11

コンペティティブ

本橋孝（船橋）

—

›

▲5

エンランブ

仲野光（船橋）

—

›

▲10

ヒナボンボン

池谷匠（川崎）

—

›

▲1

ラフォンターナ

伊藤裕（川崎）

—

›

▲2

マイキーマックイン

藤原幹（船橋）

—

›

▲3

クルメミッチー

佐野遥（川崎）

—

›

▲4

ローゼシュティア

中越琉（川崎）

—

›

▲6

リュウノアーダーン

中島良（浦和）

—

›

▲7

ハイウィルヘーズ

岡村裕（川崎）

—

›

▲8

ムンディ

加藤雄（川崎）

—

›

▲9

ブイブイエスワン

高橋利（船橋）

—

›

▲12

サンドバンブー

山中悠（船橋）

—

›

💡 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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