川崎 4R 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 |
ユウユウキール |
櫻井光（川崎） |
推定— |
B△ A△勝率14% EV-73% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.8% / 期待値 -74% ※ 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 |
ミザリー |
池谷匠（川崎） |
推定— |
B△ A○勝率18% EV-63% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.1% / 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。 |
| 3 |
ドラゴンライト |
和田譲（大井） |
推定— |
B▲ A△勝率14% EV-73% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 -74% ※ 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 |
シェナシャングリラ |
新原周（川崎） |
推定— |
B○ A▲勝率18% EV-67% 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) -79% (大幅な期待値マイナス) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.8% / 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。 |
| 5 |
ジーティータッセイ |
西啓太（大井） |
推定— |
B△ A△勝率13% EV-72% 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) -90% (大幅な期待値マイナス) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.6% / 期待値 -72% ※ 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 |
デーレーハヤテ |
田中涼（川崎） |
推定— |
B◎ A◎勝率23% EV-46% 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) +76% (市場が大幅過小評価) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 期待値 -47% ※ 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6頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+76% (市場が大幅過小評価)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 23.3% / 期待値 -47%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 17.8% / 期待値 -68%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 -74%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-90% (大幅な期待値マイナス)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 12.6% / 期待値 -72%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 13.8% / 期待値 -74%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.1% / 期待値 -64%
💡 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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🌙 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。
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ユウユウキール |
櫻井光（川崎） |
推定— |
△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) -74% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
ミザリー |
池谷匠（川崎） |
推定— |
○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) -64% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
ドラゴンライト |
和田譲（大井） |
推定— |
△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) -74% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
シェナシャングリラ |
新原周（川崎） |
推定— |
▲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) -68% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
ジーティータッセイ |
西啓太（大井） |
推定— |
△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) -72% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
デーレーハヤテ |
田中涼（川崎） |
推定— |
◎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) -47% (大幅な期待値マイナス) ※ 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6頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
💡 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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