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1400m ダート1400m　発走 16:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バランスザブックス追込	川島正（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10走で勝ち無し）
前5走 06/28 船橋7R 6着/9頭 06/02 船橋5R 5着/12頭 05/04 船橋4R 11着/11頭+4.9秒 03/31 船橋6R 11着/11頭+4.8秒 03/11 船橋3R 11着/11頭+5.3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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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。
2	クロスダイヤ追込	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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/02 船橋3R 5着/12頭 05/15 川崎12R 4着/14頭+1.4秒 04/07 川崎4R 12着/12頭+4.7秒 03/10 船橋8R 7着/12頭+1.4秒 03/03 川崎8R 11着/11頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% × 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 5.6% ※ 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。
3	ムーンライトデイ逃げ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎5R 9着/12頭 05/12 川崎7R 3着/12頭+1.1秒 04/07 川崎8R 6着/13頭+0.4秒 10/24 大井7R 9着/12頭+1.3秒 10/10 大井5R 6着/9頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 22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 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	ボールドポリシー追込	新原周（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 06/17 川崎5R 2着/12頭 05/12 川崎7R 8着/12頭+1.9秒 02/04 川崎4R 11着/12頭+1.3秒 12/17 川崎6R 7着/12頭+1.4秒 11/17 川崎6R 7着/12頭+0.5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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -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。
5	レモンアイカー	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 06/29 船橋6R 8着/9頭 06/04 船橋7R 3着/12頭+0.0秒 05/26 浦和4R 5着/11頭 05/04 船橋4R 7着/11頭+2.0秒 01/27 大井9R 2着/14頭+0.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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。
6	ウインプリームス先行	佐野遥（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/16 川崎5R 2着/12頭 05/14 川崎4R 1着/12頭勝利 04/08 川崎6R 4着/12頭+0.5秒 03/19 浦和5R 5着/12頭+1.4秒 03/04 川崎3R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 37走で勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -85% (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	カツコノヒヤザケ追込	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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/24 浦和6R 10着/10頭+3.0秒 05/12 川崎4R 11着/12頭+1.7秒 04/07 川崎4R 11着/12頭+3.9秒 03/03 川崎6R 8着/9頭+3.3秒 02/06 川崎9R 10着/13頭+3.5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 10.7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 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 14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 5.6% ※ 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。
8	エールラヴィクトワ先行	矢野貴（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7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4R 4着/12頭 05/12 川崎4R 4着/12頭+0.6秒 04/07 川崎5R 2着/12頭+0.8秒 03/03 川崎8R 2着/11頭+0.1秒 02/05 川崎6R 2着/12頭+0.4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 3.3着 × 当競馬場適性 7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 16% ○ 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) -85% (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	ライジングキャノン差し	増田充（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/16 川崎5R 4着/12頭 09/10 川崎12R 11着/14頭+2.4秒 08/21 川崎10R 4着/10頭+1.0秒 08/07 川崎8R 5着/9頭+1.6秒 07/08 川崎6R 11着/12頭+2.8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 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -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。
10	ザムト逃げ	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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎4R 10着/12頭 05/26 浦和5R 7着/12頭+1.0秒 05/13 川崎4R 1着/12頭勝利 04/10 川崎5R 3着/12頭+1.1秒 03/16 浦和9R 9着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ▽ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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。
11	フェアーメロディ逃げ	古岡勇（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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/17 川崎5R 1着/12頭 05/13 川崎4R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎7R 6着/11頭+0.7秒 10/31 浦和3R 5着/10頭+1.2秒 10/17 川崎5R 3着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 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) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.8% ※ 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	ディルブランド先行	室陽一（浦和）	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 06/22 浦和7R 5着/8頭+2.0秒 06/05 船橋6R 2着/12頭+5.0秒 05/25 浦和9R 1着/11頭 03/17 浦和4R 2着/10頭+0.1秒 02/28 浦和6R 2着/9頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 16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 5.6% ※ 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。

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

フェアーメロディ

騎手古岡勇（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

○3ムーンライトデイ

—

EV —

○4ボールドポリシー

—

EV —

○6ウインプリームス

—

EV —

○8エールラヴィクトワ

—

EV —

○9ライジングキャノン

—

EV —

出走馬全12頭

×11

フェアーメロディ

古岡勇（川崎）

—

›

○3

ムーンライトデイ

佐藤翔（JRA）

—

›

○4

ボールドポリシー

新原周（川崎）

—

›

○6

ウインプリームス

佐野遥（川崎）

—

›

○8

エールラヴィクトワ

矢野貴（大井）

—

›

○9

ライジングキャノン

増田充（川崎）

—

›

×1

バランスザブックス

川島正（船橋）

—

›

×2

クロスダイヤ

池谷匠（川崎）

—

›

×5

レモンアイカー

山本大（船橋）

—

›

×7

カツコノヒヤザケ

藤江渉（川崎）

—

›

×10

ザムト

伊藤裕（川崎）

—

›

×12

ディルブランド

室陽一（浦和）

—

›

💡 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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