川崎 7R 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。

7R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダッシングマン先行	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6走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 川崎7R 1着/10頭勝利 04/10 川崎7R 1着/11頭勝利 03/02 川崎9R 6着/11頭+0.8秒 02/04 川崎4R 10着/12頭+1.0秒 01/04 川崎9R 12着/13頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.3% ※ 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。
2	ゴーゴーダンサー逃げ	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11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 05/12 川崎5R 6着/12頭+1.3秒 04/07 川崎3R 4着/12頭+0.9秒 10/17 川崎12R 2着/12頭+0.3秒 08/21 川崎6R 5着/9頭+0.6秒 07/08 川崎4R 2着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 11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 2% (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 7.6% ※ 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	リュウノシンクウハ逃げ	増田充（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4走で勝率25%／387日ぶりの実戦）
前5走 06/18 川崎5R 5着/11頭+1.6秒 05/28 浦和9R 5着/12頭+1.2秒 05/16 川崎9R 5着/12頭+0.5秒 04/08 川崎12R 4着/12頭+0.4秒 03/21 浦和8R 2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 387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 11.1% ※ 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	ヒメカグラ追込	伊藤裕（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7R 7着/10頭 05/15 川崎7R 5着/10頭+1.4秒 04/07 川崎5R 10着/12頭+3.1秒 03/16 浦和5R 11着/11頭+2.4秒 03/03 川崎7R 12着/12頭+2.4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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 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 7.6% ※ 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。
5	ラックナシェード先行	新原周（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8.3着と低調）
前5走 06/16 川崎7R 10着/12頭 05/11 川崎7R 4着/12頭+1.6秒 01/01 川崎5R 11着/12頭+2.5秒 12/15 川崎6R 5着/12頭+1.4秒 11/17 川崎7R 3着/12頭+0.8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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% ※ 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。
6	サンファウンテン逃げ	佐野遥（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8.0着と低調）
前5走 06/03 船橋6R 8着/13頭+1.0秒 05/27 浦和7R 2着/12頭+2.0秒 05/08 船橋8R 14着/14頭+2.8秒 04/10 川崎10R 4着/12頭+0.6秒 04/02 船橋7R 8着/10頭+1.5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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% × 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 7.6% ※ 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。
7	マイカグラ差し	田中涼（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32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎5R 11着/12頭 05/29 浦和7R 1着/10頭 05/13 川崎4R 10着/12頭+1.5秒 04/24 浦和2R 8着/12頭+2.4秒 04/09 川崎5R 12着/12頭+2.5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 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% ※ 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。
8	カネトシフープ差し	山林信（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（前走2着）
前5走 06/16 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 12/15 川崎12R 4着/12頭+1.1秒 11/20 川崎12R 6着/11頭+1.1秒 10/16 川崎2R 1着/12頭勝利 05/14 川崎2R 6着/12頭+1.4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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.6% ※ 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	ハーイバービー先行	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8走で勝率25%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 04/09 川崎6R 1着/12頭勝利 03/10 船橋9R 7着/14頭+0.9秒 03/02 川崎9R 2着/11頭+0.1秒 02/04 川崎5R 2着/12頭+0.5秒 01/01 川崎5R 5着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% ※ 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。
10	メイワノワ自在	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10.7着と低調）
前5走 05/12 川崎7R 12着/12頭+3.4秒 04/21 浦和8R 8着/13頭+1.7秒 04/06 川崎6R 12着/12頭+3.6秒 03/04 川崎12R 7着/14頭+2.7秒 11/18 川崎12R 11着/13頭+2.6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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 7.6% ※ 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

カネトシフープ

騎手山林信（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

○9ハーイバービー

—

EV —

▲3リュウノシンクウハ

—

EV —

出走馬全10頭

×8

カネトシフープ

山林信（川崎）

—

›

○9

ハーイバービー

矢野貴（大井）

—

›

▲3

リュウノシンクウハ

増田充（川崎）

—

›

△1

ダッシングマン

藤江渉（川崎）

—

›

△2

ゴーゴーダンサー

加藤雄（川崎）

—

›

△4

ヒメカグラ

伊藤裕（川崎）

—

›

△5

ラックナシェード

新原周（川崎）

—

›

△6

サンファウンテン

佐野遥（川崎）

—

›

△7

マイカグラ

田中涼（川崎）

—

›

△10

メイワノワ

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。

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🌙 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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