川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テルケンユミミヅキ差し	中越琉（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40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/15 川崎6R 1着/12頭 03/03 川崎2R 1着/11頭勝利 02/02 川崎4R 3着/9頭+0.6秒 01/03 川崎1R 6着/9頭+1.6秒 12/19 川崎3R 4着/6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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% ※ 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。
2	ラヴィンローゼス自在	藤江渉（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/03 船橋6R 2着/13頭+1.0秒 05/11 川崎12R 6着/12頭+1.3秒 04/10 川崎10R 9着/12頭+1.5秒 01/03 川崎12R 6着/12頭+1.0秒 12/18 川崎12R 5着/14頭+2.5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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.8% ※ 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	ネヴァーノウズ差し	加藤雄（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 05/14 川崎7R 4着/11頭+0.4秒 05/08 船橋8R 11着/14頭+2.1秒 04/06 川崎9R 11着/11頭+1.2秒 03/19 浦和6R 12着/12頭+2.4秒 03/04 川崎4R 10着/11頭+2.4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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% ※ 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。
4	ササキントモゴロウ自在	町田直（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/17 川崎6R 3着/8頭 06/05 船橋5R 9着/10頭 05/11 川崎5R 1着/11頭勝利 04/20 浦和2R 8着/12頭+0.7秒 04/06 川崎5R 5着/10頭+1.9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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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	ライヴドライバー	佐野遥（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 11.5% ※ 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。
6	ドナソール	篠谷葵（船橋）	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（中6日以内の連戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/04 船橋8R 7着/11頭 ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% ※ 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。
7	タキ自在	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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎9R 12着/12頭+2.9秒 03/20 浦和5R 2着/10頭+0.1秒 03/03 川崎9R 5着/9頭+1.2秒 02/05 川崎9R 5着/13頭+0.6秒 12/04 大井10R 8着/11頭+1.3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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 7.8% ※ 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	ノーブルウィスパー差し	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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎8R 9着/12頭+0.8秒 04/10 川崎8R 6着/11頭+0.5秒 03/04 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 02/03 川崎7R 6着/12頭+0.3秒 01/01 川崎10R 10着/14頭+2.6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 17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) × 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 7.8% ※ 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	デルマネコダマシ逃げ	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 07/02 船橋6R 6着/10頭 06/03 船橋8R 6着/12頭 05/06 船橋7R 2着/12頭+0.2秒 04/21 浦和8R 1着/13頭勝利 03/31 船橋6R 2着/11頭+0.1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 4.7着 △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.6% ※ 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。
10	キープカミング追込	高橋利（船橋）	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／前走2着／中6日以内の連戦）
前5走 07/04 船橋9R 2着/3頭 05/06 船橋9R 3着/12頭+0.3秒 04/02 船橋7R 7着/10頭+1.4秒 03/12 船橋6R 10着/10頭+2.4秒 02/09 船橋12R 12着/13頭+4.1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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.8% ※ 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。
11	ブラッドライン自在	中山遥（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率25%／同馬場状態で勝率36%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/26 浦和10R 10着/13頭 05/15 川崎9R 8着/12頭+1.5秒 04/10 川崎8R 10着/11頭+2.0秒 03/03 川崎9R 1着/9頭勝利 02/02 川崎6R 2着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% ※ 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

ドナソール

騎手篠谷葵（船橋）

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

○1テルケンユミミヅキ

—

EV —

▲5ライヴドライバー

—

EV —

出走馬全11頭

×6

ドナソール

篠谷葵（船橋）

—

›

○1

テルケンユミミヅキ

中越琉（川崎）

—

›

▲5

ライヴドライバー

佐野遥（川崎）

—

›

△4

ササキントモゴロウ

町田直（川崎）

—

›

△9

デルマネコダマシ

木間龍（船橋）

—

›

△11

ブラッドライン

中山遥（浦和）

—

›

×2

ラヴィンローゼス

藤江渉（川崎）

—

›

×7

タキ

古岡勇（川崎）

—

›

×8

ノーブルウィスパー

岡村裕（川崎）

—

›

×10

キープカミング

高橋利（船橋）

—

›

×3

ネヴァーノウズ

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。

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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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