川崎 3R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
フラワーガールエス 差し |
新原周（川崎） |
実83.0 |
B× A▽勝率1% EV-4% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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 |
サンシンメフレール 先行 |
木間龍（船橋） |
実55.8 |
B× A▽勝率1% EV-15% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -16% ※ 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 |
ギガントマキア 自在 |
池谷匠（川崎） |
実4.3 |
B▲ A△勝率15% EV-34% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 5.0% (オッズ暗示: 23.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.3% / 期待値 -34% ※ 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 |
ミリオンフライト 先行 |
中山遥（浦和） |
実3.1 |
B△ A○勝率19% EV-39% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 32.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 期待値 -40% ※ 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 |
モンゲータイム |
佐野遥（川崎） |
実28.1 |
B△ A▽勝率5% EV+37% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +37% ※ 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 |
シノン 差し |
櫻井光（川崎） |
実8.8 |
B× A△勝率8% EV-29% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 11.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -30% ※ 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 |
ラスールフルール |
野畑凌（川崎） |
実14.1 |
B△ A△勝率7% EV-3% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -4% ※ 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 |
ジーベローチェ 追込 |
和田譲（大井） |
実48.0 |
B× A▽勝率2% EV+15% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 +15% ※ 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 |
キョウエイハゴロモ 差し |
加藤雄（川崎） |
実49.6 |
B× A▽勝率1% EV-25% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -25% ※ 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 |
キングスケヨー 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実8.5 |
B◎ A▲勝率17% EV+40% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +561% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 77.8% (オッズ暗示: 11.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.5% / 期待値 +41% ※ 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 |
サウンドプリモ |
矢野貴（大井） |
実3.4 |
B○ A◎勝率23% EV-23% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 29.4%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.6% / 期待値 -23% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+561% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
77.8% (オッズ暗示: 11.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.5% / 期待値 +41%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 29.4%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 22.6% / 期待値 -23%
×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
5.0% (オッズ暗示: 23.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 15.3% / 期待値 -34%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.0% (オッズ暗示: 7.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -4%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 32.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.5% / 期待値 -40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 3.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 11.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -30%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -25%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -16%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-99% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 +15%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -5%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
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このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
10
キングスケヨー
¥100
実8.5倍
期待値 +562%
❌不的中6着単勝 8.5倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
キングスケヨー
¥1,800
実8.5倍
期待値 +562%
❌不的中6着単勝 8.5倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
フラワーガールエス 差し |
新原周（川崎） |
実83.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 2 |
サンシンメフレール 先行 |
木間龍（船橋） |
実55.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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 |
ギガントマキア 自在 |
池谷匠（川崎） |
実4.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。 |
| 4 |
ミリオンフライト 先行 |
中山遥（浦和） |
実3.1 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
| 5 |
モンゲータイム |
佐野遥（川崎） |
実28.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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 |
シノン 差し |
櫻井光（川崎） |
実8.8 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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 |
ラスールフルール |
野畑凌（川崎） |
実14.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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 |
ジーベローチェ 追込 |
和田譲（大井） |
実48.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。 |
| 9 |
キョウエイハゴロモ 差し |
加藤雄（川崎） |
実49.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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 |
キングスケヨー 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実8.5 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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 |
サウンドプリモ |
矢野貴（大井） |
実3.4 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
22.6% (オッズ暗示: 29.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
19.5% (オッズ暗示: 32.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
16.5% (オッズ暗示: 11.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 23.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 11.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 7.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 3.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 2.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 2.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 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
このレースの推奨馬券 2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
10
キングスケヨー
¥100
実8.5倍
期待値 +41%
❌不的中6着単勝 8.5倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
キングスケヨー
¥1,800
実8.5倍
期待値 +41%
❌不的中6着単勝 8.5倍
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