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1400m ダート1400m　発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドウザン自在	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10.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 03/19 浦和8R 13着/14頭+2.5秒 03/04 川崎7R 11着/12頭+1.3秒 07/10 川崎12R 7着/12頭+1.7秒 06/18 川崎12R 11着/14頭+1.9秒 06/02 船橋8R 3着/14頭+0.3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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 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 6.2% ※ 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	イルフロッタント逃げ	和田譲（大井）	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 06/17 川崎6R 8着/8頭+2.0秒 05/14 川崎8R 4着/6頭+1.0秒 04/09 名古屋11R 8着/10頭+2.7秒 11/18 川崎11R 7着/11頭+2.0秒 10/13 川崎5R 2着/11頭+2.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 9.7% ※ 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。
3	ミッドナイトホーク差し	山本大（船橋）	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 06/01 船橋11R 6着/8頭 05/04 船橋11R 7着/12頭+2.6秒 04/03 船橋6R 5着/7頭+3.5秒 03/13 船橋9R 2着/11頭+0.1秒 02/12 船橋9R 5着/14頭+1.2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 ◎ 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) × 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 9.7% ※ 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	タケノロイヤル先行	中山遥（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10走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎9R 5着/12頭+0.8秒 01/01 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 12/19 川崎9R 8着/10頭+1.9秒 11/19 川崎8R 6着/12頭+0.8秒 10/27 浦和10R 2着/12頭+0.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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	フランキングライン逃げ	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25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/19 大井10R 4着/13頭+0.6秒 04/22 浦和8R 2着/12頭+0.6秒 04/06 川崎4R 3着/12頭+0.1秒 01/02 川崎1R 10着/12頭+1.4秒 12/16 川崎4R 2着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% ※ 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	リコーターター追込	西啓太（大井）	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 05/15 川崎8R 5着/12頭+0.3秒 04/10 川崎9R 5着/10頭+1.0秒 03/04 川崎7R 9着/12頭+0.8秒 02/06 川崎12R 7着/12頭+0.7秒 01/04 川崎10R 9着/12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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 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 9.7% ※ 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	ジーティーアグリム逃げ	本田重（船橋）	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 浦和8R 1着/12頭 05/13 川崎7R 3着/12頭+0.2秒 03/03 川崎9R 3着/9頭+1.0秒 02/04 川崎12R 7着/14頭+1.7秒 01/03 川崎9R 9着/14頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.7% ※ 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	ツインビスケッツ追込	濱田達（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5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/01 船橋11R 7着/8頭 05/14 川崎12R 7着/12頭+2.1秒 05/05 船橋10R 12着/14頭+2.4秒 04/22 浦和7R 12着/12頭+1.8秒 03/30 船橋11R 10着/12頭+1.6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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 6.2% ※ 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	プレストマーヴェル追込	山中悠（船橋）	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11.3着と低調）
前5走 05/15 川崎8R 12着/12頭+1.5秒 03/16 浦和10R 11着/11頭+4.0秒 02/23 浦和9R 11着/11頭+2.3秒 02/11 船橋6R 7着/13頭+0.7秒 01/07 浦和9R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 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 6.2% ※ 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	ショウナンマンテン自在	岡村裕（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場15走で勝率27%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/15 川崎9R 11着/12頭+2.3秒 04/07 川崎12R 12着/12頭+4.9秒 03/04 川崎4R 6着/11頭+1.1秒 02/03 川崎12R 5着/12頭+0.8秒 11/17 川崎9R 12着/14頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% △ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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	ウワサノアノコ差し	櫻井光（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 05/15 川崎9R 6着/12頭+0.9秒 04/21 浦和4R 1着/10頭勝利 03/30 船橋7R 6着/12頭+0.3秒 02/25 浦和6R 5着/11頭+1.8秒 10/16 川崎5R 11着/13頭+2.8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 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% × 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 6.2% ※ 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

フランキングライン

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

○2イルフロッタント

—

EV —

○3ミッドナイトホーク

—

EV —

○4タケノロイヤル

—

EV —

○6リコーターター

—

EV —

○7ジーティーアグリム

—

EV —

出走馬全11頭

×5

フランキングライン

野畑凌（川崎）

—

›

○2

イルフロッタント

和田譲（大井）

—

›

○3

ミッドナイトホーク

山本大（船橋）

—

›

○4

タケノロイヤル

中山遥（浦和）

—

›

○6

リコーターター

西啓太（大井）

—

›

○7

ジーティーアグリム

本田重（船橋）

—

›

×1

ドウザン

佐野遥（川崎）

—

›

×8

ツインビスケッツ

濱田達（船橋）

—

›

×9

プレストマーヴェル

山中悠（船橋）

—

›

×10

ショウナンマンテン

岡村裕（川崎）

—

›

×11

ウワサノアノコ

櫻井光（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。

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