川崎 2R 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。

2R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤンキージャック追込	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8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/17 川崎2R 10着/11頭 05/15 川崎5R 11着/12頭+2.3秒 04/09 川崎3R 10着/12頭+1.7秒 03/05 川崎1R 9着/10頭+2.8秒 02/02 川崎1R 8着/8頭+2.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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。
2	フライエフェクト差し	中越琉（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／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/17 川崎3R 5着/11頭 05/15 川崎7R 3着/10頭+1.1秒 04/07 川崎3R 11着/12頭+1.6秒 03/06 川崎6R 12着/12頭+1.4秒 02/06 川崎8R 8着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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	カウニスミエリ	田中涼（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9.3着と低調）
前5走 06/25 浦和7R 8着/12頭+0.0秒 06/17 川崎3R 6着/11頭+1.0秒 06/02 船橋8R 14着/14頭 05/12 川崎5R 11着/12頭+2.4秒 04/09 川崎6R 4着/12頭+0.3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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	ドラマツルギー	野畑凌（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/18 川崎6R 9着/12頭+0.0秒 05/15 川崎6R 3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 6.0着 ○ 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 8.5% ※ 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。
5	フロレシミエント逃げ	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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/18 川崎7R 9着/10頭 05/15 川崎12R 12着/14頭+3.8秒 04/08 川崎5R 11着/12頭+4.4秒 03/13 船橋2R 7着/11頭+2.4秒 03/05 川崎7R 11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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 7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 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 7.5% ※ 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。
6	アカルイスモウブ逃げ	岡村裕（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 06/15 川崎4R 10着/11頭 05/14 川崎2R 6着/12頭+0.4秒 04/06 川崎1R 11着/11頭+1.6秒 08/19 浦和1R 6着/10頭+1.5秒 07/24 浦和2R 9着/11頭+2.3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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24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 7.5% ※ 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。
7	セイウンヤタガラス逃げ	山林信（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／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/17 川崎1R 12着/12頭+5.0秒 04/10 川崎6R 7着/12頭+2.7秒 04/02 船橋1R 6着/11頭+2.5秒 03/05 川崎2R 4着/10頭+0.9秒 02/05 川崎3R 3着/12頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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。
8	ロワン先行	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 06/17 川崎3R 4着/11頭+1.0秒 05/14 川崎2R 1着/12頭勝利 04/09 川崎4R 3着/11頭+0.4秒 03/02 川崎3R 5着/9頭+0.4秒 02/02 川崎3R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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	アンジュラプソディ逃げ	佐野遥（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6走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／186日ぶりの実戦）
前5走 01/04 川崎4R 4着/12頭+0.8秒 12/15 川崎3R 4着/12頭+0.2秒 06/17 川崎6R 5着/12頭+0.6秒 04/07 川崎5R 1着/11頭勝利 03/03 川崎4R 1着/11頭勝利
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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ ローテーション 186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 9.8% ※ 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。
10	ブリテン逃げ	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6走で勝率0%と苦戦傾向／203日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎6R 8着/12頭+2.5秒 11/21 川崎7R 2着/12頭+1.2秒 10/30 浦和2R 2着/12頭+0.7秒 10/14 川崎3R 6着/9頭+2.3秒 07/11 川崎8R 4着/9頭+1.3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 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 203日休養明け × 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 9.8% ※ 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。
11	ポルタフェリーチェ差し	藤江渉（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/13 川崎4R 12着/12頭+2.4秒 04/09 川崎5R 7着/12頭+1.6秒 03/04 川崎3R 7着/12頭+2.4秒 02/02 川崎1R 4着/8頭+0.8秒 01/02 川崎2R 14着/14頭+3.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 8.6% ※ 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。
12	ルリール差し	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28走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 06/15 川崎4R 2着/11頭+0.0秒 05/14 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 04/06 川崎1R 2着/11頭+0.0秒 03/02 川崎3R 4着/9頭+0.1秒 10/13 川崎6R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 28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 2着 (好走) ○ ローテーション 24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 8.6% ※ 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

アンジュラプソディ

騎手佐野遥（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

▲12ルリール

—

EV —

出走馬全12頭

×9

アンジュラプソディ

佐野遥（川崎）

—

›

×10

ブリテン

古岡勇（川崎）

—

›

▲12

ルリール

新原周（川崎）

—

›

△2

フライエフェクト

中越琉（川崎）

—

›

△8

ロワン

櫻井光（川崎）

—

›

△11

ポルタフェリーチェ

藤江渉（川崎）

—

›

×4

ドラマツルギー

野畑凌（川崎）

—

›

×1

ヤンキージャック

池谷匠（川崎）

—

›

×3

カウニスミエリ

田中涼（川崎）

—

›

×5

フロレシミエント

加藤雄（川崎）

—

›

×6

アカルイスモウブ

岡村裕（川崎）

—

›

×7

セイウンヤタガラス

山林信（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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