川崎 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

9R 川崎競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソウモウクッキ先行	笹川翼（大井）	実8.8	◎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（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/15 川崎7R 2着/13頭 05/25 浦和5R 4着/12頭+0.0秒 05/11 川崎5R 8着/11頭+3.3秒 04/21 浦和9R 8着/10頭+2.0秒 04/06 川崎5R 9着/10頭+4.3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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	グローバルサウス差し	古岡勇（川崎）	実3.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/16 川崎3R 12着/13頭+1.0秒 05/12 川崎3R 9着/9頭+2.5秒 01/01 川崎11R 10着/11頭+1.7秒 12/15 川崎5R 1着/6頭勝利 11/20 川崎2R 3着/9頭+0.4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 10.3着 (不振) △ 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% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ダテオトコ	矢野貴（大井）	実2.5	×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走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 06/16 川崎3R 2着/13頭 04/07 川崎6R 1着/10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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	キチョウ自在	張田昂（船橋）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 06/15 川崎7R 5着/13頭 06/01 船橋5R 10着/11頭 05/13 川崎3R 3着/14頭+0.7秒 04/06 川崎3R 10着/10頭+2.0秒 03/31 船橋2R 2着/12頭+0.4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 × 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 ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
5	カガヤクネガイ先行	町田直（川崎）	実12.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/16 川崎3R 7着/13頭 05/12 川崎3R 4着/9頭+0.6秒 04/08 川崎3R 5着/9頭+0.4秒 03/06 川崎5R 3着/8頭+0.6秒 02/05 川崎1R 2着/12頭+0.1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 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 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 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	ピカレスクヒーロー自在	野畑凌（川崎）	実15.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/08 川崎8R 8着/13頭+2.8秒 03/20 浦和9R 6着/9頭+2.0秒 03/05 川崎4R 7着/9頭+2.5秒 02/04 川崎3R 2着/14頭+0.1秒 01/01 川崎11R 8着/11頭+1.1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 7.0着 (不振) × 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 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
7	スーパーアイシー先行	新原周（川崎）	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/16 川崎1R 1着/12頭 05/27 浦和1R 7着/10頭 05/12 川崎6R 8着/12頭+1.5秒 01/01 川崎3R 11着/12頭+2.4秒 12/19 川崎1R 3着/7頭+1.4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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
8	ミスターベラミー逃げ	櫻井光（川崎）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎3R 5着/13頭 05/11 川崎2R 1着/10頭勝利 04/08 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 03/19 浦和1R 2着/11頭+0.1秒 03/02 川崎1R 7着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
9	インフェルレーヴ先行	中越琉（川崎）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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3R 9着/13頭+0.0秒 05/12 川崎3R 5着/9頭+0.7秒 04/20 浦和3R 4着/12頭+0.9秒 04/08 川崎3R 3着/9頭+0.4秒 03/18 浦和3R 2着/12頭+0.2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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
10	ハマノヒカリ逃げ推奨	増田充（川崎）	実21.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+96%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率17%／前走3着で力を示す）
前5走 06/16 川崎3R 3着/13頭+0.0秒 05/12 川崎3R 3着/9頭+0.3秒 02/02 川崎5R 7着/8頭+1.6秒 01/07 浦和7R 7着/9頭+4.4秒 12/23 浦和4R 2着/12頭+0.3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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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

ソウモウクッキ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

8.8倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲5カガヤクネガイ

12.3倍

EV +12%

▲6ピカレスクヒーロー

15.7倍

EV +43%

▲7スーパーアイシー

9.1倍

EV -16%

出走馬全10頭

◎1

ソウモウクッキ

笹川翼（大井）

8.8倍

+20%

›

×3

ダテオトコ

矢野貴（大井）

2.5倍

-65%

›

▲5

カガヤクネガイ

町田直（川崎）

12.3倍

+12%

›

▲6

ピカレスクヒーロー

野畑凌（川崎）

15.7倍

+43%

›

▲7

スーパーアイシー

新原周（川崎）

9.1倍

-16%

›

△2

グローバルサウス

古岡勇（川崎）

3.8倍

-65%

›

△4

キチョウ

張田昂（船橋）

14.1倍

+27%

›

△8

ミスターベラミー

櫻井光（川崎）

15.7倍

+42%

›

△9

インフェルレーヴ

中越琉（川崎）

18.8倍

+70%

›

△10

ハマノヒカリ

増田充（川崎）

21.7倍

+96%

›

💡 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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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

馬連 2-3 実20.5倍期待値 +347%
3連複 1-2-3 実50.0倍期待値 +642%
3連単 3-2->1 実305.6倍期待値 +999%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 ハマノヒカリ実21.7倍期待値 +96%

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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