川崎 4R 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。

4R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サラサドール	増田充（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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.2% ※ 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	カネトシライパー差し	山林信（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9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 06/16 川崎2R 9着/12頭+0.0秒 05/15 川崎4R 5着/9頭+1.9秒 04/08 川崎2R 9着/12頭+2.2秒 03/06 川崎3R 5着/11頭+1.9秒 02/05 川崎2R 5着/10頭+1.7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) × 当競馬場適性 9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) ○ ローテーション 21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 8.7% ※ 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	リュウノミナミ自在	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4走で勝率0%と苦戦傾向／230日ぶりの実戦）
前5走 11/19 川崎1R 8着/9頭+3.1秒 10/13 川崎2R 3着/10頭+1.2秒 09/08 川崎1R 5着/9頭+1.4秒 08/25 川崎5R 6着/8頭+2.3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 5.3着 × 当競馬場適性 4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 230日休養明け × 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 8.7% ※ 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	セッテベロ	中山遥（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（155日ぶりの実戦）
前5走 02/02 川崎2R 8着/9頭+3.8秒 01/04 川崎2R 5着/8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 6.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 155日休養明け × 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 8.7% ※ 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	メロウアイズテオ追込	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 川崎2R 8着/12頭 05/15 川崎4R 6着/9頭+2.0秒 04/08 川崎2R 10着/12頭+2.5秒 03/06 川崎3R 6着/11頭+1.9秒 02/06 川崎1R 7着/12頭+1.8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 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 21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 8.7% ※ 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。
6	ダイリュウラッキー自在	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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/14 川崎1R 6着/8頭+2.9秒 09/09 川崎1R 4着/8頭+1.0秒 08/07 川崎4R 5着/8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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.7% ※ 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	ヤマザキシキブ	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% ※ 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	ノーサイドガール先行	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 06/16 川崎2R 7着/12頭 03/06 川崎3R 4着/11頭+1.8秒 02/05 川崎2R 4着/10頭+1.6秒 01/04 川崎3R 6着/8頭+2.2秒 12/18 川崎2R 5着/6頭+3.2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 5.0着 × 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 ○ ローテーション 21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 8.7% ※ 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	ターボクン追込	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4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10.0着と低調）
前5走 06/16 川崎2R 12着/12頭 05/15 川崎1R 9着/9頭+3.7秒 01/04 川崎1R 9着/11頭+2.7秒 12/19 川崎2R 9着/9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) ○ ローテーション 21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 8.7% ※ 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

サラサドール

騎手増田充（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

▲7ヤマザキシキブ

—

EV —

▲2カネトシライパー

—

EV —

▲3リュウノミナミ

—

EV —

▲4セッテベロ

—

EV —

▲5メロウアイズテオ

—

EV —

▲6ダイリュウラッキー

—

EV —

▲8ノーサイドガール

—

EV —

▲9ターボクン

—

EV —

出走馬AI評価順・全9頭

×1

サラサドール

増田充（川崎）

—

›

▲7

ヤマザキシキブ

野畑凌（川崎）

—

›

▲2

カネトシライパー

山林信（川崎）

—

›

▲3

リュウノミナミ

加藤雄（川崎）

—

›

▲4

セッテベロ

中山遥（浦和）

—

›

▲5

メロウアイズテオ

藤江渉（川崎）

—

›

▲6

ダイリュウラッキー

池谷匠（川崎）

—

›

▲8

ノーサイドガール

佐野遥（川崎）

—

›

▲9

ターボクン

中越琉（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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