川崎 5R 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 |
シーストーリー 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実5.2 |
B▲ A○勝率31% EV+63% 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 19.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.5% / 期待値 +64% ※ 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 |
ツェルマット |
加藤雄（川崎） |
実98.8 |
B△ A▽勝率2% EV+62% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 +62% ※ 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 |
タイムオブリバー |
池谷匠（川崎） |
実28.8 |
B△ A△勝率4% EV+17% 詳細▼ |
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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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 期待値 +18% ※ 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 |
オリジン 推奨 |
新原周（川崎） |
実7.6 |
B○ A▲勝率18% EV+38% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 2位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 44.5% (オッズ暗示: 13.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.3% / 期待値 +39% ※ 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 |
キーセンシェイラ |
町田直（川崎） |
実12.4 |
B△ A△勝率7% EV-8% 詳細▼ |
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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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 8.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -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。 |
| 6 |
パミール |
櫻井光（川崎） |
実31.7 |
B× A△勝率2% EV-21% 詳細▼ |
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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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.5% / 期待値 -21% ※ 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 |
サンドリヨン |
矢野貴（大井） |
実1.2 |
B🌟◎ A×勝率35% EV-58% 詳細▼ |
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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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.6% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.7% / 期待値 -58% ※ 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7頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
50.6% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 34.7% / 期待値 -58%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+238% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
44.5% (オッズ暗示: 13.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 18.3% / 期待値 +39%
×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
3.6% (オッズ暗示: 19.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 31.5% / 期待値 +64%
×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
0.9% (オッズ暗示: 8.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -9%
×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
0.4% (オッズ暗示: 3.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.1% / 期待値 +18%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 +62%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 3.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.5% / 期待値 -21%
💡 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
1
シーストーリー
¥300
実5.2倍
期待値 -81%
❌不的中2着単勝 5.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
オリジン
¥900
確定7.9倍
期待値 +238%
🎯的中1着確定 7.9倍7,110円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
シーストーリー 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実5.2 |
○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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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 |
ツェルマット |
加藤雄（川崎） |
実98.8 |
▽詳細▼ |
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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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 3 |
タイムオブリバー |
池谷匠（川崎） |
実28.8 |
△詳細▼ |
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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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。 |
| 4 |
オリジン 推奨 |
新原周（川崎） |
実7.6 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。 |
| 5 |
キーセンシェイラ |
町田直（川崎） |
実12.4 |
△詳細▼ |
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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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。 |
| 6 |
パミール |
櫻井光（川崎） |
実31.7 |
△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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。 |
| 7 |
サンドリヨン |
矢野貴（大井） |
実1.2 |
×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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.7% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。 |
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7頭
×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
34.7% (オッズ暗示: 83.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+63% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
31.5% (オッズ暗示: 19.2%)
○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)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
18.3% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 8.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.1% (オッズ暗示: 3.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 3.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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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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
1
シーストーリー
¥300
実5.2倍
期待値 +64%
❌不的中2着単勝 5.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
4
オリジン
¥900
確定7.9倍
期待値 +39%
🎯的中1着確定 7.9倍7,110円
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