川崎 6R 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。

6R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チカチャン逃げ	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎8R 6着/8頭 09/25 浦和8R 3着/12頭+0.3秒 08/19 浦和10R 1着/11頭勝利 05/26 浦和7R 1着/12頭勝利 05/06 船橋12R 5着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% ※ 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	オニノタマゴ逃げ	古岡勇（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（91日ぶりの実戦）
前5走 04/09 川崎7R 5着/11頭+0.9秒 10/10 川崎8R 5着/11頭+1.2秒 05/07 川崎8R 2着/12頭+1.9秒 04/02 川崎7R 4着/10頭+0.5秒 03/13 川崎7R 3着/11頭+1.9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 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% ※ 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	マッセダムール逃げ	御神訓（大井）	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9R 11着/11頭 05/11 川崎9R 2着/10頭+0.4秒 02/02 川崎8R 5着/14頭+1.3秒 01/04 川崎8R 2着/14頭+0.2秒 12/19 川崎8R 1着/9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 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% ※ 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	ゼンダントモニ逃げ	秋元耕（浦和）	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8走で勝率38%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎8R 2着/8頭+1.0秒 06/01 船橋10R 7着/12頭 05/11 川崎9R 1着/10頭勝利 04/07 川崎5R 1着/12頭勝利 03/04 川崎3R 1着/12頭勝利
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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.3% ※ 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	ライヴバフィ	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3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎5R 1着/12頭 06/02 船橋5R 3着/12頭+3.0秒 05/14 川崎6R 2着/11頭+0.5秒 04/08 川崎6R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.9% ※ 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	フィードウィン先行	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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/17 川崎8R 3着/8頭+0.0秒 06/01 船橋7R 6着/12頭 05/15 川崎12R 3着/14頭+1.2秒 04/06 川崎6R 9着/12頭+2.2秒 02/02 川崎6R 6着/13頭+0.9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 4.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% ※ 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

ゼンダントモニ

騎手秋元耕（浦和）

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

○5ライヴバフィ

—

EV —

▲2オニノタマゴ

—

EV —

出走馬全6頭

×4

ゼンダントモニ

秋元耕（浦和）

—

›

○5

ライヴバフィ

矢野貴（大井）

—

›

▲2

オニノタマゴ

古岡勇（川崎）

—

›

△1

チカチャン

新原周（川崎）

—

›

△3

マッセダムール

御神訓（大井）

—

›

△6

フィードウィン

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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。