川崎 3R 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。

3R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マルゼンスキーツー自在	張田昂（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22走で勝ち無し）
前5走 06/17 川崎4R 7着/12頭+0.0秒 05/26 浦和5R 5着/12頭+0.0秒 05/14 川崎5R 7着/12頭+1.0秒 04/08 川崎5R 2着/12頭+1.3秒 03/16 浦和6R 7着/11頭+1.5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 6.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 22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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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	クリノフローレンス差し	藤江渉（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 川崎4R 1着/12頭 06/03 船橋5R 10着/11頭+2.0秒 05/14 川崎5R 6着/12頭+0.9秒 05/07 船橋5R 4着/12頭+0.4秒 04/08 川崎5R 8着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 7.1% ※ 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	ビップジェシー先行	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5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 06/17 川崎5R 5着/12頭+0.0秒 05/14 川崎5R 5着/12頭+0.9秒 04/09 川崎8R 11着/14頭+2.3秒 03/03 川崎8R 4着/11頭+1.0秒 02/04 川崎4R 12着/12頭+1.4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 7.1% ※ 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	ハナチャン自在	神尾香（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 05/28 浦和6R 7着/12頭 05/11 川崎7R 6着/12頭+2.1秒 01/03 川崎6R 12着/12頭+2.1秒 12/15 川崎8R 10着/12頭+1.3秒 09/09 川崎7R 11着/12頭+1.4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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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	リラスカイ逃げ	佐藤翔（JRA）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/16 川崎5R 11着/12頭 05/25 浦和6R 8着/11頭 05/12 川崎7R 5着/12頭+1.4秒 04/20 浦和6R 3着/11頭+1.9秒 04/07 川崎5R 7着/12頭+2.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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	イノ逃げ	増田充（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7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎5R 7着/12頭 05/14 川崎4R 8着/12頭+1.8秒 04/24 浦和2R 1着/12頭勝利 04/10 川崎6R 1着/12頭勝利 03/05 川崎1R 6着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% ※ 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	シェナベスト自在	岡村裕（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/16 川崎4R 8着/12頭 05/12 川崎4R 5着/12頭+0.6秒 04/07 川崎3R 5着/12頭+0.9秒 03/03 川崎6R 9着/9頭+3.5秒 01/02 川崎7R 12着/14頭+2.3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 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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	クリノノヴァエ差し	古岡勇（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/17 川崎4R 2着/12頭 05/14 川崎4R 3着/12頭+0.7秒 04/08 川崎5R 3着/12頭+1.6秒 03/06 川崎6R 7着/12頭+0.5秒 02/02 川崎7R 5着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% ※ 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	トンヤイビーン逃げ	笹川翼（大井）	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／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/16 川崎4R 3着/12頭 05/14 川崎4R 2着/12頭+0.0秒 04/09 川崎5R 1着/12頭勝利 03/05 川崎1R 2着/10頭+0.0秒 02/02 川崎1R 3着/8頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% ※ 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	モズミコシ逃げ	野畑凌（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4走で勝率75%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/16 川崎4R 9着/12頭 05/14 川崎5R 1着/12頭勝利 04/10 川崎5R 1着/12頭勝利 02/05 川崎3R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.1% ※ 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

モズミコシ

騎手野畑凌（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

○6イノ

—

EV —

○8クリノノヴァエ

—

EV —

○9トンヤイビーン

—

EV —

出走馬全10頭

×10

モズミコシ

野畑凌（川崎）

—

›

○6

イノ

増田充（川崎）

—

›

○8

クリノノヴァエ

古岡勇（川崎）

—

›

○9

トンヤイビーン

笹川翼（大井）

—

›

△1

マルゼンスキーツー

張田昂（船橋）

—

›

△2

クリノフローレンス

藤江渉（川崎）

—

›

△3

ビップジェシー

町田直（川崎）

—

›

△4

ハナチャン

神尾香（川崎）

—

›

△5

リラスカイ

佐藤翔（JRA）

—

›

△7

シェナベスト

岡村裕（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。

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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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