川崎 8R 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。

8R 川崎競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 18:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンナギ差し	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5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/18 川崎7R 10着/10頭+4.0秒 06/04 船橋7R 10着/12頭 05/11 川崎7R 12着/12頭+3.1秒 05/07 船橋6R 9着/12頭+2.0秒 04/08 川崎5R 12着/12頭+4.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 5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 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) -84% (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	アイビージーニー先行	藤本現（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/17 川崎7R 9着/10頭 05/14 川崎3R 3着/14頭+0.3秒 04/07 川崎4R 5着/12頭+1.2秒 03/03 川崎6R 3着/9頭+1.1秒 02/05 川崎7R 2着/12頭+0.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% ※ 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	オトコユメラク追込	増田充（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9.7着と低調）
前5走 05/15 川崎12R 6着/14頭+1.6秒 04/08 川崎6R 10着/12頭+1.4秒 11/17 川崎8R 13着/13頭+4.6秒 10/15 川崎7R 7着/14頭+0.6秒 08/22 川崎2R 12着/12頭+4.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% × 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 9.7% ※ 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	ワンラヴ追込	櫻井光（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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/13 川崎4R 7着/12頭+1.0秒 04/24 浦和12R 6着/12頭+1.2秒 04/07 川崎8R 13着/13頭+2.6秒 03/19 浦和12R 4着/12頭+0.8秒 02/27 浦和9R 7着/12頭+2.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 9.7% ※ 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	シントーハナノラン先行	町田直（川崎）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/15 川崎8R 5着/11頭 05/14 川崎6R 3着/11頭+0.9秒 04/07 川崎8R 5着/13頭+0.3秒 03/05 川崎7R 5着/12頭+0.5秒 02/06 川崎9R 7着/13頭+2.6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 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% ※ 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	シュヴァイゲン先行	藤江渉（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/17 川崎5R 12着/12頭+8.0秒 05/26 浦和4R 4着/11頭 05/14 川崎6R 8着/11頭+2.6秒 04/07 川崎8R 9着/13頭+1.4秒 03/16 浦和6R 5着/11頭+1.2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 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% ※ 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	エルキーオ逃げ	野畑凌（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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/18 川崎5R 4着/12頭 05/15 川崎5R 5着/12頭+0.9秒 04/08 川崎1R 2着/12頭+0.4秒 03/19 浦和2R 2着/11頭+0.0秒 10/10 川崎2R 2着/11頭+0.2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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.1% ※ 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

エルキーオ

騎手野畑凌（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

○2アイビージーニー

—

EV —

○5シントーハナノラン

—

EV —

出走馬全7頭

×7

エルキーオ

野畑凌（川崎）

—

›

○2

アイビージーニー

藤本現（大井）

—

›

○5

シントーハナノラン

町田直（川崎）

—

›

△3

オトコユメラク

増田充（川崎）

—

›

△4

ワンラヴ

櫻井光（川崎）

—

›

△6

シュヴァイゲン

藤江渉（川崎）

—

›

×1

カンナギ

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。

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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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