川崎 8R 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。

8R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サクセスベージュ逃げ	笠野雄（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（同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/15 川崎8R 1着/11頭 06/02 船橋5R 2着/12頭+0.0秒 05/04 船橋3R 4着/12頭+0.9秒 03/31 船橋3R 10着/12頭+2.5秒 03/09 船橋9R 14着/14頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.5% ※ 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。
2	ヴァッツマン追込	佐野遥（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8.3着と低調）
前5走 06/16 川崎8R 4着/10頭 05/13 川崎6R 13着/14頭+1.9秒 04/06 川崎6R 8着/12頭+2.2秒 03/02 川崎4R 6着/10頭+1.6秒 01/02 川崎8R 8着/13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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。
3	ブランディストック追込	和田譲（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/18 川崎9R 5着/11頭 04/09 川崎7R 8着/11頭+1.2秒 03/02 川崎8R 2着/9頭+0.3秒 01/01 川崎10R 5着/14頭+1.8秒 12/15 川崎10R 3着/11頭+1.3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 5.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。
4	ボルダーオパール追込	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9走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎8R 6着/10頭 05/15 川崎12R 1着/14頭勝利 03/31 船橋6R 6着/11頭+1.5秒 03/12 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 02/25 浦和8R 9着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。
5	ケイツーブル先行	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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/16 川崎8R 9着/10頭 05/13 川崎6R 11着/14頭+1.5秒 04/09 川崎8R 7着/14頭+1.5秒 12/16 川崎7R 5着/14頭+1.2秒 11/17 川崎8R 7着/13頭+1.4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) × 当競馬場適性 5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 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 7.4% ※ 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	デルマニンフ自在	御神訓（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/16 川崎8R 2着/10頭 09/12 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 08/25 川崎7R 3着/11頭+1.6秒 08/06 川崎10R 6着/11頭+0.8秒 07/11 川崎10R 2着/13頭+0.1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 23走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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。
7	ホウヨウムーン自在	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4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 05/13 川崎5R 5着/11頭+1.5秒 05/05 船橋12R 5着/12頭+1.1秒 04/09 川崎8R 13着/14頭+2.5秒 03/12 船橋12R 1着/12頭勝利 03/06 川崎7R 2着/8頭+0.5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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 7.4% ※ 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。
8	ベリーク差し	町田直（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33%と適性高／同距離帯21走で勝率29%）
前5走 05/26 浦和6R 4着/12頭 05/13 川崎8R 3着/3頭 04/09 川崎7R 9着/11頭+1.4秒 10/15 川崎8R 8着/12頭+2.2秒 09/23 浦和7R 8着/13頭+1.3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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% × 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 7.4% ※ 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。
9	クラフトキング差し	菅原涼（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0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/15 川崎8R 3着/11頭 06/02 船橋5R 7着/12頭 05/13 川崎5R 9着/11頭+2.4秒 04/07 川崎4R 7着/12頭+1.9秒 03/03 川崎6R 5着/9頭+1.6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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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	サンディビーチ追込	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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/11 川崎8R 7着/10頭+1.0秒 12/18 川崎4R 8着/12頭+2.3秒 11/18 川崎12R 10着/13頭+2.5秒 10/15 川崎12R 12着/14頭+1.0秒 09/09 川崎12R 13着/14頭+2.4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 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 10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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% ※ 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	クレテイユ差し	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8.3着と低調）
前5走 05/26 浦和6R 11着/12頭 04/23 浦和4R 10着/11頭+2.1秒 04/09 川崎7R 4着/11頭+0.8秒 03/03 川崎9R 6着/9頭+1.6秒 02/02 川崎6R 3着/13頭+0.5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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 7.4% ※ 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。

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

サクセスベージュ

騎手笠野雄（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

▲2ヴァッツマン

—

EV —

▲3ブランディストック

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EV —

▲4ボルダーオパール

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EV —

▲5ケイツーブル

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EV —

▲6デルマニンフ

—

EV —

▲7ホウヨウムーン

—

EV —

▲8ベリーク

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EV —

▲9クラフトキング

—

EV —

▲10サンディビーチ

—

EV —

▲11クレテイユ

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

◎1

サクセスベージュ

笠野雄（船橋）

—

›

▲2

ヴァッツマン

佐野遥（川崎）

—

›

▲3

ブランディストック

和田譲（大井）

—

›

▲4

ボルダーオパール

野畑凌（川崎）

—

›

▲5

ケイツーブル

櫻井光（川崎）

—

›

▲6

デルマニンフ

御神訓（大井）

—

›

▲7

ホウヨウムーン

新原周（川崎）

—

›

▲8

ベリーク

町田直（川崎）

—

›

▲9

クラフトキング

菅原涼（大井）

—

›

▲10

サンディビーチ

池谷匠（川崎）

—

›

▲11

クレテイユ

岡村裕（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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