川崎 12R 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。

12R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラシャスバラード追込	町田直（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（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/17 川崎2R 7着/11頭 06/05 船橋4R 8着/10頭 04/16 大井3R 9着/11頭+2.3秒 03/26 大井3R 12着/14頭+2.2秒 03/11 大井2R 4着/12頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -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。
2	カサミラ差し	神尾香（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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/05 川崎6R 8着/11頭+2.0秒 02/05 川崎6R 10着/12頭+2.7秒 01/02 川崎6R 7着/14頭+1.6秒 12/16 川崎6R 10着/12頭+1.4秒 11/20 川崎5R 12着/12頭+2.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 127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 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	クインズカヤノヒメ	藤江渉（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 06/18 川崎5R 7着/12頭 06/02 船橋7R 8着/14頭+0.0秒 05/25 浦和9R 10着/11頭 05/11 川崎6R 7着/9頭+2.2秒 04/23 浦和3R 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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 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) -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。
4	エムティラヴ追込	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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/03 船橋5R 11着/11頭 05/15 川崎12R 11着/14頭+3.3秒 01/21 船橋4R 9着/12頭+2.2秒 01/02 川崎7R 13着/14頭+2.4秒 12/18 川崎5R 7着/12頭+2.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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 7.6% ※ 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	コミックガール追込	櫻井光（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17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/15 川崎12R 8着/14頭+2.7秒 04/08 川崎5R 10着/12頭+4.3秒 03/05 川崎7R 9着/12頭+1.8秒 02/05 川崎6R 11着/12頭+3.2秒 01/01 川崎7R 4着/13頭+0.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 13.5% ※ 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	セイウンパイオニア追込	山林信（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／155日ぶりの実戦）
前5走 02/05 川崎10R 9着/14頭+2.9秒 01/02 川崎8R 9着/13頭+1.9秒 12/15 川崎10R 6着/11頭+2.7秒 11/19 川崎7R 9着/12頭+2.1秒 10/14 川崎7R 6着/14頭+2.2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 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 155日休養明け × 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 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	バイアルド追込	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（直近3走平均9.7着と低調／197日ぶりの実戦）
前5走 12/25 大井7R 9着/14頭+2.4秒 12/02 大井1R 8着/12頭+1.7秒 11/10 大井5R 12着/14頭+1.7秒 10/20 大井8R 10着/12頭+2.0秒 07/14 大井7R 8着/12頭+1.8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 9.7着 (不振) △ ローテーション 197日休養明け × 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 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。
8	バーサズバラード追込	伊藤裕（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/15 川崎5R 12着/12頭 05/25 浦和1R 9着/11頭+0.0秒 05/11 川崎4R 12着/12頭+4.0秒 04/20 浦和1R 9着/10頭+2.3秒 04/07 川崎2R 11着/12頭+3.7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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% ※ 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。
9	カルストンオリビア自在	増田充（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7走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/15 川崎12R 13着/14頭+4.1秒 04/10 川崎7R 11着/11頭+2.3秒 03/02 川崎9R 11着/11頭+2.0秒 02/02 川崎7R 10着/11頭+2.1秒 01/01 川崎6R 9着/13頭+1.4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 11.7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 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 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。
10	キアラボヌール追込	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32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 05/29 浦和7R 6着/10頭 05/13 川崎4R 8着/12頭+1.0秒 04/09 川崎5R 8着/12頭+1.6秒 03/18 浦和5R 6着/8頭+1.8秒 03/06 川崎7R 5着/8頭+1.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37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 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。
11	オトメノネガイ追込	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23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/23 浦和5R 6着/10頭 05/26 浦和4R 11着/11頭 05/15 川崎7R 9着/10頭+2.0秒 04/07 川崎3R 12着/12頭+1.7秒 03/16 浦和6R 10着/11頭+3.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 17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。

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

ラシャスバラード

騎手町田直（川崎）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬全11頭

×1

ラシャスバラード

町田直（川崎）

—

›

×5

コミックガール

櫻井光（川崎）

—

›

×7

バイアルド

野畑凌（川崎）

—

›

△10

キアラボヌール

加藤雄（川崎）

—

›

△2

カサミラ

神尾香（川崎）

—

›

△3

クインズカヤノヒメ

藤江渉（川崎）

—

›

△4

エムティラヴ

中越琉（川崎）

—

›

△6

セイウンパイオニア

山林信（川崎）

—

›

△9

カルストンオリビア

増田充（川崎）

—

›

△11

オトメノネガイ

池谷匠（川崎）

—

›

×8

バーサズバラード

伊藤裕（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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