川崎 1R 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。

1R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンノウズアイル自在	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1R 9着/12頭 05/11 川崎1R 9着/12頭+3.0秒 02/06 川崎2R 2着/9頭+1.6秒 01/03 川崎1R 4着/9頭+1.1秒 12/16 川崎2R 6着/9頭+1.9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 6.7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 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 23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 8.1% ※ 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	ミュークティアラ自在	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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎1R 6着/12頭 05/28 浦和1R 3着/11頭 05/12 川崎1R 6着/12頭+2.0秒 04/10 川崎2R 4着/10頭+0.6秒 03/03 川崎2R 6着/11頭+2.4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 5.0着 × 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 ○ ローテーション 23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 9.2% ※ 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。
3	ピサンザプラ逃げ	矢野貴（大井）	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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 02/05 川崎1R 12着/12頭+2.6秒 01/02 川崎1R 11着/12頭+1.5秒 12/19 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 11/21 川崎2R 2着/7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 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 12.0% ※ 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	アオイノコスメ先行	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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/16 川崎1R 3着/12頭 05/11 川崎1R 11着/12頭+3.9秒 04/10 川崎2R 2着/10頭+0.1秒 03/06 川崎2R 6着/10頭+1.3秒 02/06 川崎1R 11着/12頭+2.7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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23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 9.2% ※ 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。
5	ユウユウカツサンド追込	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/18 川崎1R 3着/12頭 05/12 川崎1R 10着/12頭+3.8秒 04/10 川崎3R 7着/8頭+2.0秒 03/02 川崎1R 5着/10頭+2.1秒 02/06 川崎3R 9着/12頭+3.7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 6.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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	アッチョンブリケ	張田昂（船橋）	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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 9.2% ※ 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。
7	ココア自在	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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎1R 4着/12頭+0.0秒 05/12 川崎1R 5着/12頭+1.5秒 03/02 川崎1R 8着/10頭+3.3秒 02/06 川崎3R 11着/12頭+3.8秒 09/23 浦和2R 10着/10頭+3.7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 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
8	トラストテンホー逃げ	櫻井光（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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎1R 4着/12頭 05/12 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 04/10 川崎3R 5着/8頭+1.6秒 03/06 川崎2R 4着/10頭+0.2秒 02/06 川崎1R 8着/12頭+2.0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 4.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 23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 9.2% ※ 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	シゴデキ逃げ	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／前走勝利の勢い／66日ぶりの実戦）
前5走 05/04 名古屋1R 1着/9頭勝利 04/07 名古屋1R 2着/11頭+0.1秒 02/23 名古屋1R 2着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.2% ※ 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	シュールア自在	新原周（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 06/16 川崎2R 4着/12頭+2.0秒 12/18 川崎1R 2着/7頭+1.0秒 11/17 川崎3R 6着/11頭+1.5秒 10/17 川崎4R 5着/10頭+1.2秒 09/12 川崎4R 6着/6頭+5.4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 4.0着 × 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 ○ ローテーション 23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 8.1% ※ 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。
11	バックトラック追込	加藤雄（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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／91日ぶりの実戦）
前5走 04/09 川崎1R 6着/8頭+3.6秒 03/02 川崎2R 7着/9頭+1.4秒 02/06 川崎3R 4着/12頭+2.3秒 01/03 川崎2R 6着/9頭+1.4秒 12/15 川崎4R 5着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 91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 8.1% ※ 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

ピサンザプラ

騎手矢野貴（大井）

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

○4アオイノコスメ

—

EV —

▲2ミュークティアラ

—

EV —

▲6アッチョンブリケ

—

EV —

▲7ココア

—

EV —

▲8トラストテンホー

—

EV —

▲9シゴデキ

—

EV —

出走馬全11頭

×3

ピサンザプラ

矢野貴（大井）

—

›

○4

アオイノコスメ

和田譲（大井）

—

›

▲2

ミュークティアラ

伊藤裕（川崎）

—

›

▲6

アッチョンブリケ

張田昂（船橋）

—

›

▲7

ココア

藤江渉（川崎）

—

›

▲8

トラストテンホー

櫻井光（川崎）

—

›

▲9

シゴデキ

笹川翼（大井）

—

›

×1

テンノウズアイル

中山遥（浦和）

—

›

×5

ユウユウカツサンド

佐野遥（川崎）

—

›

×10

シュールア

新原周（川崎）

—

›

×11

バックトラック

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。

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