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1400m ダート1400m　発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイティキセキ先行	佐野遥（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／126日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎4R 5着/11頭+0.9秒 02/03 川崎12R 7着/12頭+0.8秒 01/04 川崎10R 4着/12頭+0.8秒 08/04 川崎9R 4着/11頭+0.5秒 07/07 川崎12R 2着/12頭+0.2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 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126日休養明け × 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 10.3% ※ 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	ポッドベッロ追込	本田重（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7走で勝ち無し／99日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 03/31 船橋7R 4着/11頭+0.8秒 03/19 浦和8R 4着/14頭+0.5秒 01/22 船橋5R 4着/12頭+0.4秒 12/12 船橋8R 3着/12頭+0.2秒 11/04 船橋5R 5着/12頭+0.9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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ ローテーション 99日休養明け × 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 10.3% ※ 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。
3	ピーターライズ	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（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/29 船橋9R 3着/8頭+0.0秒 06/04 船橋9R 2着/12頭+7.0秒 05/13 川崎7R 2着/12頭+0.2秒 05/04 船橋5R 1着/12頭勝利 ―
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 2.3着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.5% ※ 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。
4	アマモト先行	古岡勇（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40%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/15 川崎9R 2着/12頭+0.4秒 04/09 川崎7R 1着/11頭勝利 03/03 川崎9R 8着/9頭+2.3秒 02/05 川崎9R 8着/13頭+1.3秒 10/27 浦和8R 9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 16走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.3% ※ 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。
5	アーサ自在	中山遥（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8走で勝率38%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／前走3着）
前5走 04/22 浦和7R 3着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 10着/11頭+2.6秒 03/20 浦和10R 6着/9頭+1.6秒 03/06 川崎9R 11着/11頭+2.8秒 06/20 川崎10R 8着/11頭+1.7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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.3% ※ 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。
6	ウインレアリゼ	山林信（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 10.3% ※ 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。
7	トリル逃げ	池谷匠（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6R 2着/8頭+5.0秒 06/05 船橋5R 10着/10頭 05/12 川崎3R 2着/9頭+0.1秒 04/08 川崎8R 3着/13頭+2.0秒 03/17 浦和3R 4着/9頭+0.6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 4.7着 △ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% ※ 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。
8	フタバ	加藤雄（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8.0着と低調／575日ぶりの実戦）
前5走 12/10 川崎10R 14着/14頭+5.3秒 10/10 川崎9R 2着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 575日休養明け × 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 6.6% ※ 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。
9	ラブリエスト差し	仲野光（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6走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋9R 7着/8頭 06/04 船橋9R 4着/12頭 05/05 船橋6R 9着/12頭+1.9秒 04/01 船橋8R 6着/10頭+1.8秒 03/13 船橋7R 2着/9頭+0.8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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 6.6% ※ 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。
10	エスジースパークル自在	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9.0着と低調）
前5走 05/15 川崎8R 6着/12頭+0.4秒 04/10 川崎9R 10着/10頭+2.4秒 02/03 川崎12R 11着/12頭+1.6秒 10/28 浦和8R 10着/10頭+1.6秒 10/16 川崎12R 11着/12頭+4.4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 9.0着 (不振) ○ 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 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 6.6% ※ 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

ピーターライズ

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

○1ケイティキセキ

—

EV —

○2ポッドベッロ

—

EV —

○4アマモト

—

EV —

○5アーサ

—

EV —

○6ウインレアリゼ

—

EV —

○7トリル

—

EV —

出走馬全10頭

×3

ピーターライズ

町田直（川崎）

—

›

○1

ケイティキセキ

佐野遥（川崎）

—

›

○2

ポッドベッロ

本田重（船橋）

—

›

○4

アマモト

古岡勇（川崎）

—

›

○5

アーサ

中山遥（浦和）

—

›

○6

ウインレアリゼ

山林信（川崎）

—

›

○7

トリル

池谷匠（川崎）

—

›

×8

フタバ

加藤雄（川崎）

—

›

×9

ラブリエスト

仲野光（船橋）

—

›

×10

エスジースパークル

神尾香（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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