川崎 7R 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。

7R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒューマンライツ先行	岡村裕（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11.0着と低調）
前5走 05/27 浦和7R 10着/12頭 05/14 川崎7R 11着/11頭+1.1秒 04/08 川崎7R 12着/12頭+3.2秒 03/18 浦和6R 4着/12頭+0.8秒 03/02 川崎9R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 6.9% ※ 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。
2	ベルバルト差し	新原周（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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/11 川崎7R 9着/12頭+2.8秒 04/10 川崎7R 5着/11頭+0.7秒 03/02 川崎9R 5着/11頭+0.6秒 02/04 川崎7R 12着/12頭+2.7秒 01/02 川崎7R 5着/14頭+1.0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 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 6.9% ※ 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。
3	アルパインハット逃げ	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7走で勝ち無し）
前5走 06/25 浦和7R 7着/12頭 05/28 浦和5R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋4R 9着/11頭+2.8秒 04/23 浦和6R 4着/12頭+1.2秒 01/09 浦和6R 7着/12頭+0.9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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 6.9% ※ 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。
4	インマイブラッド自在	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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/16 川崎8R 10着/10頭+7.0秒 06/03 船橋4R 9着/11頭 05/12 川崎4R 10着/12頭+1.4秒 04/06 川崎8R 11着/12頭+2.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 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。
5	セイウンスイート差し	國分祐（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6走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/24 浦和7R 8着/9頭 05/27 浦和7R 8着/12頭 05/08 船橋8R 9着/14頭+1.7秒 04/21 浦和4R 8着/10頭+2.4秒 03/30 船橋6R 9着/11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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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 6.9% ※ 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。
6	マオノボルケーノ先行	佐野遥（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎7R 4着/10頭 06/02 船橋8R 11着/14頭 05/12 川崎5R 5着/12頭+1.1秒 04/09 川崎6R 5着/12頭+0.4秒 03/02 川崎5R 10着/11頭+2.4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 6.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% ※ 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。
7	スレヒトゥヴアルク逃げ	町田直（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7R 5着/12頭+3.0秒 05/14 川崎7R 6着/11頭+0.4秒 11/21 川崎8R 9着/10頭+0.8秒 10/13 川崎9R 10着/12頭+2.5秒 09/08 川崎9R 4着/12頭+0.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% ※ 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。
8	ゴールドサイカ	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27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 06/24 浦和7R 4着/9頭 06/16 川崎7R 8着/12頭 05/27 浦和7R 9着/12頭 05/11 川崎12R 10着/12頭+2.1秒 04/08 川崎7R 11着/12頭+2.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 6.9% ※ 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。
9	エースクイーン自在	鷹見陸（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9走で勝率56%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 川崎7R 1着/10頭 05/11 川崎7R 1着/12頭勝利 11/21 川崎8R 5着/10頭+0.6秒 10/13 川崎9R 5着/12頭+0.6秒 09/09 川崎7R 1着/12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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 56% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% ※ 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。
10	クラウディルックス逃げ	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走平均13.7着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 02/18 大井6R 16着/16頭+9.0秒 01/28 大井7R 13着/13頭+4.3秒 01/14 大井7R 12着/12頭+5.1秒 12/31 大井7R 11着/11頭+2.1秒 12/03 大井8R 15着/15頭+5.0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 13.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 139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 6.9% ※ 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。
11	ポケットフルコイン差し	野畑凌（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/25 浦和7R 11着/12頭+2.0秒 06/17 川崎3R 7着/11頭 01/04 川崎8R 14着/14頭+5.7秒 12/15 川崎9R 12着/12頭+5.1秒 12/10 船橋5R 14着/14頭+2.1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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 6.9% ※ 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。
12	パイナ逃げ	山本大（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/25 浦和7R 4着/12頭 04/23 浦和6R 6着/12頭+1.3秒 03/30 船橋5R 9着/14頭+1.0秒 03/10 船橋8R 12着/12頭+3.1秒 03/02 川崎9R 4着/11頭+0.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 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 6.9% ※ 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

エースクイーン

騎手鷹見陸（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マオノボルケーノ

—

EV —

▲1ヒューマンライツ

—

EV —

▲2ベルバルト

—

EV —

▲3アルパインハット

—

EV —

▲4インマイブラッド

—

EV —

▲5セイウンスイート

—

EV —

▲7スレヒトゥヴアルク

—

EV —

▲8ゴールドサイカ

—

EV —

▲10クラウディルックス

—

EV —

▲11ポケットフルコイン

—

EV —

▲12パイナ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×9

エースクイーン

鷹見陸（大井）

—

›

▲6

マオノボルケーノ

佐野遥（川崎）

—

›

▲1

ヒューマンライツ

岡村裕（川崎）

—

›

▲2

ベルバルト

新原周（川崎）

—

›

▲3

アルパインハット

室陽一（浦和）

—

›

▲4

インマイブラッド

伊藤裕（川崎）

—

›

▲5

セイウンスイート

國分祐（浦和）

—

›

▲7

スレヒトゥヴアルク

町田直（川崎）

—

›

▲8

ゴールドサイカ

古岡勇（川崎）

—

›

▲10

クラウディルックス

池谷匠（川崎）

—

›

▲11

ポケットフルコイン

野畑凌（川崎）

—

›

▲12

パイナ

山本大（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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