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

6R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タツノスペシャル先行	佐野遥（川崎）	推定—	B△ A△勝率9% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/10 川崎6R 2着/9頭 06/16 川崎3R 8着/13頭 05/13 川崎3R 4着/14頭+1.0秒 04/08 川崎3R 4着/9頭+0.4秒 03/06 川崎5R 4着/8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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 1.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 期待値 -83% ※ 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	マダムウィンディ自在	矢野貴（大井）	推定—	B▲ A○勝率13% EV-75% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/06 川崎7R 1着/12頭 06/15 川崎2R 7着/11頭 04/06 川崎5R 8着/10頭+3.2秒 12/19 川崎6R 6着/9頭+1.8秒 11/17 川崎3R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 -76% ※ 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	ヒロキ	新原周（川崎）	推定—	B◎ A◎勝率24% EV-49% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎5R 1着/9頭 06/15 川崎6R 7着/12頭 05/28 浦和1R 1着/11頭 05/16 川崎3R 2着/8頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.9% ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.1% / 期待値 -49% ※ 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	ヴァルヴァラ	増田充（川崎）	推定—	B× A×勝率6% EV-88% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/26 浦和4R 4着/7頭 06/18 川崎2R 7着/10頭 05/29 浦和5R 2着/12頭+2.0秒 05/13 川崎3R 13着/14頭+3.8秒 04/20 浦和3R 10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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 -89% ※ 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	リッキーズラック先行	和田譲（大井）	推定—	B△ A△勝率11% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／235日ぶりの実戦）
前5走 12/05 大井7R 5着/10頭+0.2秒 11/17 川崎5R 1着/11頭勝利 09/30 船橋11R 6着/9頭+1.8秒 08/26 川崎5R 2着/9頭+0.1秒 08/08 川崎5R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 235日休養明け × 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 0.9% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.9% / 期待値 -79% ※ 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	デルニエエリオント差し	池谷匠（川崎）	推定—	B× A×勝率8% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎8R 9着/12頭+2.1秒 04/06 川崎2R 1着/10頭勝利 03/06 川崎1R 1着/8頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 期待値 -81% ※ 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	ソウモウクッキ	笹川翼（大井）	推定—	B○ A△勝率12% EV-79% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/09 川崎9R 2着/3頭 06/15 川崎7R 2着/13頭 05/25 浦和5R 4着/12頭+0.0秒 05/11 川崎5R 8着/11頭+3.3秒 04/21 浦和9R 8着/10頭+2.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19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 6.2% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.7% / 期待値 -79% ※ 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	ミスターベラミー逃げ	櫻井光（川崎）	推定—	B△ A▲勝率13% EV-72% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎3R 5着/13頭 05/11 川崎2R 1着/10頭勝利 04/08 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 03/19 浦和1R 2着/11頭+0.1秒 03/02 川崎1R 7着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 1.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 期待値 -73% ※ 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	カナールレイナ差し	伊藤裕（川崎）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/08 川崎6R 8着/11頭 06/16 川崎6R 5着/11頭 05/12 川崎6R 5着/12頭+0.8秒 04/10 川崎4R 4着/6頭+1.7秒 03/06 川崎5R 2着/8頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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% × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 期待値 -90% ※ 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Aモデル ◎

ヒロキ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ソウモウクッキ

—

EV —

▲A:○2マダムウィンディ

—

EV —

出走馬全9頭

◎A:◎3

ヒロキ

新原周（川崎）

—

›

○A:△7

ソウモウクッキ

笹川翼（大井）

—

›

▲A:○2

マダムウィンディ

矢野貴（大井）

—

›

△A:▲8

ミスターベラミー

櫻井光（川崎）

—

›

△A:△1

タツノスペシャル

佐野遥（川崎）

—

›

△A:△5

リッキーズラック

和田譲（大井）

—

›

×A:×6

デルニエエリオント

池谷匠（川崎）

—

›

×A:×9

カナールレイナ

伊藤裕（川崎）

—

›

×A:×4

ヴァルヴァラ

増田充（川崎）

—

›

💡 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。

▶ 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

🌙 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。

6R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タツノスペシャル先行	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/10 川崎6R 2着/9頭 06/16 川崎3R 8着/13頭 05/13 川崎3R 4着/14頭+1.0秒 04/08 川崎3R 4着/9頭+0.4秒 03/06 川崎5R 4着/8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 4.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18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 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	マダムウィンディ自在	矢野貴（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/06 川崎7R 1着/12頭 06/15 川崎2R 7着/11頭 04/06 川崎5R 8着/10頭+3.2秒 12/19 川崎6R 6着/9頭+1.8秒 11/17 川崎3R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% ※ 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。
3	ヒロキ	新原周（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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎5R 1着/9頭 06/15 川崎6R 7着/12頭 05/28 浦和1R 1着/11頭 05/16 川崎3R 2着/8頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.1% ※ 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。
4	ヴァルヴァラ	増田充（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/26 浦和4R 4着/7頭 06/18 川崎2R 7着/10頭 05/29 浦和5R 2着/12頭+2.0秒 05/13 川崎3R 13着/14頭+3.8秒 04/20 浦和3R 10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 4.3着 × 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 5.6% ※ 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	リッキーズラック先行	和田譲（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／235日ぶりの実戦）
前5走 12/05 大井7R 5着/10頭+0.2秒 11/17 川崎5R 1着/11頭勝利 09/30 船橋11R 6着/9頭+1.8秒 08/26 川崎5R 2着/9頭+0.1秒 08/08 川崎5R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 235日休養明け × 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 10.9% ※ 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	デルニエエリオント差し	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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎8R 9着/12頭+2.1秒 04/06 川崎2R 1着/10頭勝利 03/06 川崎1R 1着/8頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 8.2% ※ 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	ソウモウクッキ	笹川翼（大井）	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2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/09 川崎9R 2着/3頭 06/15 川崎7R 2着/13頭 05/25 浦和5R 4着/12頭+0.0秒 05/11 川崎5R 8着/11頭+3.3秒 04/21 浦和9R 8着/10頭+2.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 11.7% ※ 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。
8	ミスターベラミー逃げ	櫻井光（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎3R 5着/13頭 05/11 川崎2R 1着/10頭勝利 04/08 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 03/19 浦和1R 2着/11頭+0.1秒 03/02 川崎1R 7着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% ※ 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。
9	カナールレイナ差し	伊藤裕（川崎）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/08 川崎6R 8着/11頭 06/16 川崎6R 5着/11頭 05/12 川崎6R 5着/12頭+0.8秒 04/10 川崎4R 4着/6頭+1.7秒 03/06 川崎5R 2着/8頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% ※ 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の本命

AI評価1位

ヒロキ

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2マダムウィンディ

—

EV —

▲8ミスターベラミー

—

EV —

出走馬全9頭

◎3

ヒロキ

新原周（川崎）

—

›

○2

マダムウィンディ

矢野貴（大井）

—

›

▲8

ミスターベラミー

櫻井光（川崎）

—

›

△7

ソウモウクッキ

笹川翼（大井）

—

›

△5

リッキーズラック

和田譲（大井）

—

›

△1

タツノスペシャル

佐野遥（川崎）

—

›

×6

デルニエエリオント

池谷匠（川崎）

—

›

×4

ヴァルヴァラ

増田充（川崎）

—

›

×9

カナールレイナ

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。

▶ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。