川崎 12R 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。

12R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィヴィッドムーン逃げ	町田直（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（当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/26 浦和10R 8着/13頭 05/15 川崎9R 10着/12頭+1.9秒 02/03 川崎12R 9着/12頭+1.1秒 01/04 川崎12R 4着/14頭+1.2秒 12/15 川崎9R 1着/12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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% × 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 12.3% ※ 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	ブルムーンストーン差し	古岡勇（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎6R 5着/8頭+1.0秒 05/12 川崎3R 1着/9頭勝利 04/08 川崎8R 11着/13頭+3.2秒 03/05 川崎4R 8着/9頭+3.1秒 02/03 川崎4R 9着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% ※ 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	ユイノオールイン差し	赤津和（浦和）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7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 06/18 川崎9R 8着/11頭+1.0秒 05/28 浦和9R 5着/12頭+1.0秒 05/12 川崎12R 11着/14頭+1.9秒 04/09 川崎9R 13着/14頭+2.8秒 03/11 船橋9R 9着/11頭+3.1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 7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 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 7.0% ※ 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	ノーブルクリード先行	櫻井光（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/18 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎9R 4着/8頭+0.9秒 04/07 川崎12R 5着/12頭+1.2秒 02/04 川崎12R 12着/14頭+2.4秒 01/01 川崎10R 8着/14頭+2.2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 3.7着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% ※ 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	ダイゴホマレリュウ	藤江渉（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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和5R 1着/10頭 06/01 船橋10R 11着/12頭 05/26 浦和6R 9着/12頭 05/13 川崎6R 1着/14頭勝利 04/06 川崎12R 7着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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	ペータース自在	笹川翼（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 川崎9R 6着/11頭+0.0秒 05/28 浦和9R 7着/12頭 05/12 川崎12R 9着/14頭+1.3秒 04/07 川崎12R 6着/12頭+1.3秒 03/19 浦和8R 10着/14頭+1.6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 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 7.0% ※ 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	サウスヴィルステラ追込	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4走で勝率25%と適性高／84日ぶりの実戦）
前5走 04/14 大井9R 5着/10頭+1.2秒 03/12 大井12R 6着/14頭+1.2秒 02/17 大井10R 7着/13頭+0.7秒 01/29 大井12R 4着/14頭+0.6秒 01/12 大井10R 5着/11頭+1.1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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 10.7% ※ 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	アイノシャンティー	新原周（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/18 川崎9R 4着/11頭 06/05 船橋9R 10着/14頭 05/13 川崎8R 1着/3頭 04/10 川崎9R 9着/10頭+2.0秒 03/05 川崎9R 6着/11頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ○ 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 7.0% ※ 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	スターアドミラル逃げ	佐野遥（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 05/28 浦和9R 3着/12頭+0.0秒 05/15 川崎8R 10着/12頭+0.9秒 04/10 川崎9R 4着/10頭+0.9秒 01/01 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 12/18 川崎12R 13着/14頭+4.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.0% ※ 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	オルペラー逃げ	野畑凌（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60%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／前走2着）
前5走 05/25 浦和8R 2着/12頭+0.0秒 05/13 川崎7R 5着/12頭+0.5秒 02/05 川崎9R 6着/13頭+0.9秒 01/04 川崎8R 1着/14頭勝利 12/17 川崎5R 1着/12頭勝利
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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% △ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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。
11	エルガー先行	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/14 川崎12R 12着/12頭+3.1秒 08/26 川崎9R 5着/10頭+0.6秒 08/06 川崎6R 2着/11頭+0.3秒 07/08 川崎8R 3着/12頭+1.7秒 06/18 川崎6R 4着/14頭+1.7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 6.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 7.0% ※ 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	クリスタルアロー自在	加藤雄（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/05 船橋9R 12着/14頭 05/14 川崎9R 8着/13頭+0.8秒 04/09 川崎9R 4着/14頭+0.8秒 03/11 船橋9R 6着/11頭+2.0秒 03/05 川崎9R 7着/11頭+2.4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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 7.0% ※ 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

ヴィヴィッドムーン

騎手町田直（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

▲5ダイゴホマレリュウ

—

EV —

▲7サウスヴィルステラ

—

EV —

▲10オルペラー

—

EV —

▲2ブルムーンストーン

—

EV —

▲3ユイノオールイン

—

EV —

▲4ノーブルクリード

—

EV —

▲6ペータース

—

EV —

▲8アイノシャンティー

—

EV —

▲9スターアドミラル

—

EV —

▲11エルガー

—

EV —

▲12クリスタルアロー

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×1

ヴィヴィッドムーン

町田直（川崎）

—

›

▲5

ダイゴホマレリュウ

藤江渉（川崎）

—

›

▲7

サウスヴィルステラ

和田譲（大井）

—

›

▲10

オルペラー

野畑凌（川崎）

—

›

▲2

ブルムーンストーン

古岡勇（川崎）

—

›

▲3

ユイノオールイン

赤津和（浦和）

—

›

▲4

ノーブルクリード

櫻井光（川崎）

—

›

▲6

ペータース

笹川翼（大井）

—

›

▲8

アイノシャンティー

新原周（川崎）

—

›

▲9

スターアドミラル

佐野遥（川崎）

—

›

▲11

エルガー

矢野貴（大井）

—

›

▲12

クリスタルアロー

加藤雄（川崎）

—

›

💡 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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。