川崎 6R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
イクノナイト |
菅原涼（大井） |
実11.4 |
B▲ A△勝率6% EV-44% 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -45% ※ 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 |
アイビーフレイア |
張田昂（船橋） |
実21.3 |
B△ A▽勝率2% EV-33% 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -33% ※ 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 |
デレチョ |
矢野貴（大井） |
実6.1 |
B△ A▲勝率13% EV-10% 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 16.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -11% ※ 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 |
シガ |
町田直（川崎） |
実3.2 |
B🌟◎ A○勝率17% EV-46% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.8% (オッズ暗示: 31.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -46% ※ 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 |
ヤマトリュウタン |
伊藤裕（川崎） |
実8.6 |
B× A△勝率3% EV-67% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 11.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.4% / 期待値 -68% ※ 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 |
ユルディズ |
神尾香（川崎） |
実135.6 |
B× A▽勝率1% EV-28% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -28% ※ 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 |
ゴールドカレラ |
笹川翼（大井） |
実2.0 |
B○ A🌟◎勝率55% EV+3% 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.7% / 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 |
ナットワン |
古岡勇（川崎） |
実35.9 |
B△ A△勝率3% EV+9% 詳細▼ |
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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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 +10% ※ 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8頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+91% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
59.8% (オッズ暗示: 31.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -46%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
24.5% (オッズ暗示: 50.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 54.7% / 期待値 +4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -45%
×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
3.8% (オッズ暗示: 16.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 -11%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 4.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -33%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 +10%
×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
0.1% (オッズ暗示: 11.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.4% / 期待値 -68%
×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
0.1% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -28%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
イクノナイト |
菅原涼（大井） |
実11.4 |
△詳細▼ |
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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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 2 |
アイビーフレイア |
張田昂（船橋） |
実21.3 |
▽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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。 |
| 3 |
デレチョ |
矢野貴（大井） |
実6.1 |
▲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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。 |
| 4 |
シガ |
町田直（川崎） |
実3.2 |
○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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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 |
ヤマトリュウタン |
伊藤裕（川崎） |
実8.6 |
△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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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 |
ユルディズ |
神尾香（川崎） |
実135.6 |
▽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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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 |
ゴールドカレラ |
笹川翼（大井） |
実2.0 |
🌟◎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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 54.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。 |
| 8 |
ナットワン |
古岡勇（川崎） |
実35.9 |
△詳細▼ |
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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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
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8頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
54.7% (オッズ暗示: 50.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
17.3% (オッズ暗示: 31.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 16.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 8.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 11.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 2.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 4.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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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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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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