川崎 12R 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

12R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウジュビリー先行	澤田龍（船橋）	推定—	B○ A○勝率21% EV-60% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和10R 4着/11頭 05/05 船橋8R 12着/12頭+4.9秒 04/22 浦和7R 5着/12頭+0.7秒 02/25 浦和9R 7着/13頭+1.1秒 02/09 船橋8R 12着/12頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.2% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 期待値 -60% ※ 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	アーサ自在	新原周（川崎）	推定—	B× A△勝率9% EV-83% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/08 川崎8R 10着/10頭+2.0秒 04/22 浦和7R 3着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 10着/11頭+2.6秒 03/20 浦和10R 6着/9頭+1.6秒 03/06 川崎9R 11着/11頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 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。
3	タケノロイヤル先行	野畑凌（川崎）	推定—	B△ A△勝率11% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/08 川崎7R 4着/11頭 05/15 川崎9R 5着/12頭+0.8秒 01/01 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 12/19 川崎9R 8着/10頭+1.9秒 11/19 川崎8R 6着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 -82% ※ 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	イルフロッタント自在	和田譲（大井）	推定—	B△ A×勝率8% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 07/08 川崎7R 7着/11頭 06/17 川崎6R 8着/8頭+2.0秒 05/14 川崎8R 4着/6頭+1.0秒 04/09 名古屋11R 8着/10頭+2.7秒 11/18 川崎11R 7着/11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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -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 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 -85% ※ 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	アイノシャンティー	矢野貴（大井）	推定—	B△ A△勝率9% EV-85% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 川崎9R 4着/11頭 06/05 船橋9R 10着/14頭 05/13 川崎8R 1着/3頭 04/10 川崎9R 9着/10頭+2.0秒 03/05 川崎9R 6着/11頭+2.1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 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 0.8% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 期待値 -86% ※ 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	ライヴドライバー	佐野遥（川崎）	推定—	B◎ A×勝率22% EV-60% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎9R 1着/11頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.2% / 期待値 -60% ※ 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	プレストマーヴェル追込	山中悠（船橋）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 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 07/08 川崎7R 10着/11頭+0.0秒 05/15 川崎8R 12着/12頭+1.5秒 03/16 浦和10R 11着/11頭+4.0秒 02/23 浦和9R 11着/11頭+2.3秒 02/11 船橋6R 7着/13頭+0.7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 11.0着 (不振) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.2% / 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。
8	アマモト先行	古岡勇（川崎）	推定—	B▲ A▲勝率14% EV-73% 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／前走3着）
前5走 07/08 川崎8R 3着/10頭 05/15 川崎9R 2着/12頭+0.4秒 04/09 川崎7R 1着/11頭勝利 03/03 川崎9R 8着/9頭+2.3秒 02/05 川崎9R 8着/13頭+1.3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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3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。

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 ×

ライヴドライバー

騎手佐野遥（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:○1ホウオウジュビリー

—

EV —

▲A:▲8アマモト

—

EV —

出走馬全8頭

◎A:×6

ライヴドライバー

佐野遥（川崎）

—

›

○A:○1

ホウオウジュビリー

澤田龍（船橋）

—

›

▲A:▲8

アマモト

古岡勇（川崎）

—

›

△A:△3

タケノロイヤル

野畑凌（川崎）

—

›

△A:×4

イルフロッタント

和田譲（大井）

—

›

△A:△5

アイノシャンティー

矢野貴（大井）

—

›

×A:△2

アーサ

新原周（川崎）

—

›

×A:×7

プレストマーヴェル

山中悠（船橋）

—

›

💡 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。

12R 川崎競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウジュビリー先行	澤田龍（船橋）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和10R 4着/11頭 05/05 船橋8R 12着/12頭+4.9秒 04/22 浦和7R 5着/12頭+0.7秒 02/25 浦和9R 7着/13頭+1.1秒 02/09 船橋8R 12着/12頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.5% ※ 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	アーサ自在	新原周（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9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/08 川崎8R 10着/10頭+2.0秒 04/22 浦和7R 3着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 10着/11頭+2.6秒 03/20 浦和10R 6着/9頭+1.6秒 03/06 川崎9R 11着/11頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
3	タケノロイヤル先行	野畑凌（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/08 川崎7R 4着/11頭 05/15 川崎9R 5着/12頭+0.8秒 01/01 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 12/19 川崎9R 8着/10頭+1.9秒 11/19 川崎8R 6着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -82% (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。
4	イルフロッタント自在	和田譲（大井）	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7R 7着/11頭 06/17 川崎6R 8着/8頭+2.0秒 05/14 川崎8R 4着/6頭+1.0秒 04/09 名古屋11R 8着/10頭+2.7秒 11/18 川崎11R 7着/11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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% ※ 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	アイノシャンティー	矢野貴（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/18 川崎9R 4着/11頭 06/05 船橋9R 10着/14頭 05/13 川崎8R 1着/3頭 04/10 川崎9R 9着/10頭+2.0秒 03/05 川崎9R 6着/11頭+2.1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 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (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。
6	ライヴドライバー	佐野遥（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 川崎9R 1着/11頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.2% ※ 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	プレストマーヴェル追込	山中悠（船橋）	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11.0着と低調）
前5走 07/08 川崎7R 10着/11頭+0.0秒 05/15 川崎8R 12着/12頭+1.5秒 03/16 浦和10R 11着/11頭+4.0秒 02/23 浦和9R 11着/11頭+2.3秒 02/11 船橋6R 7着/13頭+0.7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 11.0着 (不振) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 5.2% ※ 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。
8	アマモト先行	古岡勇（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／前走3着）
前5走 07/08 川崎8R 3着/10頭 05/15 川崎9R 2着/12頭+0.4秒 04/09 川崎7R 1着/11頭勝利 03/03 川崎9R 8着/9頭+2.3秒 02/05 川崎9R 8着/13頭+1.3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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.8% ※ 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の本命

AI評価1位

ライヴドライバー

騎手佐野遥（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

○1ホウオウジュビリー

—

EV —

▲8アマモト

—

EV —

出走馬全8頭

×6

ライヴドライバー

佐野遥（川崎）

—

›

○1

ホウオウジュビリー

澤田龍（船橋）

—

›

▲8

アマモト

古岡勇（川崎）

—

›

△3

タケノロイヤル

野畑凌（川崎）

—

›

△2

アーサ

新原周（川崎）

—

›

△5

アイノシャンティー

矢野貴（大井）

—

›

×4

イルフロッタント

和田譲（大井）

—

›

×7

プレストマーヴェル

山中悠（船橋）

—

›

💡 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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