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	テンザンバレリーナ追込	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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／386日ぶりの実戦）
前5走 06/19 川崎2R 4着/9頭+2.4秒 05/13 川崎1R 6着/8頭+2.7秒 04/11 川崎2R 2着/10頭+0.2秒 02/05 川崎1R 8着/9頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 4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 386日休養明け × 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 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	ジーティーケリー	古岡勇（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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/28 船橋8R 1着/6頭 06/17 川崎2R 6着/11頭 06/01 船橋3R 3着/11頭 05/12 川崎2R 6着/9頭+1.3秒 04/09 川崎2R 7着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.9% ※ 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。
3	マイアイガー自在	藤江渉（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/26 浦和7R 6着/10頭+3.0秒 04/22 浦和6R 4着/11頭+1.6秒 03/20 浦和6R 6着/12頭+1.0秒 02/25 浦和12R 8着/12頭+1.3秒 02/10 船橋6R 10着/12頭+3.0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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 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 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。
4	キーファイン逃げ	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/15 川崎5R 1着/12頭 11/21 川崎12R 3着/12頭+0.5秒 10/16 川崎6R 8着/14頭+1.5秒 09/26 浦和5R 9着/11頭+1.8秒 09/09 川崎5R 2着/12頭+0.5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 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.1% ※ 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	アンリ逃げ	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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/15 川崎5R 11着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7秒 03/03 川崎1R 8着/10頭+2.5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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 25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 6.1% ※ 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	クリナデシコ追込	岡村裕（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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/24 浦和1R 10着/10頭+7.0秒 06/17 川崎2R 11着/11頭+6.0秒 05/12 川崎2R 4着/9頭+0.9秒 04/09 川崎4R 11着/11頭+3.6秒 03/04 川崎2R 11着/11頭+4.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し △ 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 16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 6.1% ※ 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。
7	ブルートルマリン差し	達城龍（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33走で勝率3%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/15 川崎5R 2着/12頭+2.0秒 05/11 川崎4R 3着/12頭+0.4秒 04/20 浦和4R 5着/10頭+0.5秒 04/07 川崎1R 9着/12頭+2.9秒 03/16 浦和4R 5着/11頭+1.9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 3.3着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 25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 8.1% ※ 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。
8	マイブリッジ逃げ	野畑凌（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6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 06/15 川崎5R 5着/12頭 02/04 川崎1R 3着/10頭+0.8秒 01/03 川崎4R 9着/14頭+1.0秒 01/01 川崎2R 2着/14頭+0.4秒 12/09 川崎2R 2着/7頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 25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 14.5% ※ 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。
9	オーデンルビー追込	木間龍（船橋）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/03 船橋1R 7着/10頭 05/05 船橋2R 6着/12頭+1.1秒 03/31 船橋4R 9着/11頭+1.7秒 03/11 船橋2R 9着/10頭+2.8秒 01/20 船橋3R 12着/12頭+5.9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 7.3着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.9% ※ 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。
10	ミカエンブレイス追込	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11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 06/17 川崎2R 5着/11頭+2.0秒 05/13 川崎1R 5着/12頭+0.8秒 04/09 川崎2R 8着/12頭+1.6秒 03/04 川崎1R 9着/12頭+1.7秒 02/02 川崎3R 9着/12頭+2.3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 6.0着 × 当競馬場適性 11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 23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 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

キーファイン

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

○8マイブリッジ

—

EV —

▲2ジーティーケリー

—

EV —

▲9オーデンルビー

—

EV —

出走馬全10頭

×4

キーファイン

矢野貴（大井）

—

›

○8

マイブリッジ

野畑凌（川崎）

—

›

▲2

ジーティーケリー

古岡勇（川崎）

—

›

▲9

オーデンルビー

木間龍（船橋）

—

›

△1

テンザンバレリーナ

池谷匠（川崎）

—

›

△3

マイアイガー

藤江渉（川崎）

—

›

△7

ブルートルマリン

達城龍（大井）

—

›

△10

ミカエンブレイス

新原周（川崎）

—

›

×5

アンリ

加藤雄（川崎）

—

›

×6

クリナデシコ

岡村裕（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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