川崎 10R 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。

10R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラーマ先行	町田直（川崎）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/11 川崎10R 1着/6頭勝利 04/22 浦和8R 3着/12頭+0.6秒 04/08 川崎3R 2着/9頭+0.2秒 03/06 川崎4R 3着/9頭+0.7秒 02/05 川崎1R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
2	サドル逃げ	中山遥（浦和）	実35.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/16 川崎9R 12着/14頭+4.0秒 06/01 船橋11R 1着/8頭 05/14 川崎9R 4着/13頭+0.3秒 04/09 川崎9R 9着/14頭+1.6秒 03/16 浦和10R 7着/11頭+1.1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 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
3	ユメドリーム先行	櫻井光（川崎）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 06/16 川崎9R 4着/14頭 03/03 川崎10R 5着/12頭+0.8秒 02/04 川崎9R 4着/14頭+0.6秒 01/01 川崎8R 6着/14頭+1.7秒 12/19 川崎11R 5着/12頭+0.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 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。
4	アイビーガオー逃げ	新原周（川崎）	実1.5	×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4走で勝率75%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 川崎9R 1着/12頭勝利 02/06 川崎9R 1着/13頭勝利 01/20 船橋9R 3着/14頭+0.3秒 10/28 浦和4R 1着/12頭勝利 10/14 川崎4R 2着/9頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 11.2% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
5	ダートレイジング差し	古岡勇（川崎）	実44.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/04 船橋10R 3着/11頭+0.0秒 05/12 川崎10R 9着/14頭+2.3秒 04/21 浦和12R 8着/12頭+2.5秒 04/07 川崎10R 7着/12頭+1.9秒 03/20 浦和12R 7着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +311% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	カナールショウヘイ先行	野畑凌（川崎）	実35.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／同馬場状態で勝率40%／中6日以内の連戦）
前5走 06/29 船橋11R 8着/9頭+4.0秒 06/04 船橋10R 4着/11頭 05/12 川崎10R 8着/14頭+2.2秒 12/17 川崎10R 2着/9頭+0.3秒 12/09 船橋10R 4着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
7	ドウザンワン先行推奨	佐野遥（川崎）	実6.5	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/16 川崎9R 1着/14頭 05/27 浦和10R 3着/12頭 05/12 川崎9R 1着/8頭勝利 07/10 川崎9R 6着/14頭+1.1秒 06/19 川崎9R 2着/13頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	リュクスレオン先行	伊藤裕（川崎）	実154.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/16 川崎9R 13着/14頭+6.0秒 05/29 浦和10R 13着/13頭+2.0秒 04/08 川崎12R 7着/14頭+1.9秒 03/17 浦和10R 4着/12頭+1.7秒 03/05 川崎12R 11着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 13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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
9	イエヴァンポルッカ差し	赤津和（浦和）	実109.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/27 浦和10R 9着/12頭 05/06 船橋12R 11着/13頭+5.5秒 04/21 浦和12R 10着/12頭+2.7秒 04/08 川崎12R 6着/14頭+1.7秒 03/20 浦和12R 10着/12頭+2.4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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +791% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
10	マインドブロン差し	本橋孝（船橋）	実75.1	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/16 川崎9R 11着/14頭 06/04 船橋10R 11着/11頭+6.0秒 05/12 川崎10R 5着/14頭+1.8秒 03/03 川崎10R 8着/12頭+1.8秒 02/03 川崎11R 5着/14頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11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) +601% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	ロックシュガー差し	和田譲（大井）	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/27 浦和8R 3着/7頭+0.0秒 04/30 大井11R 7着/11頭+2.2秒 04/10 川崎4R 1着/6頭勝利 03/19 浦和9R 4着/10頭+0.7秒 02/25 浦和11R 5着/13頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。

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

アイビーガオー

騎手新原周（川崎）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ラーマ

7.0倍

EV -25%

○7ドウザンワン

6.5倍

EV -31%

▲5ダートレイジング

44.0倍

EV +311%

▲10マインドブロン

75.1倍

EV +601%

出走馬AI評価順・全11頭

×4

アイビーガオー

新原周（川崎）

1.5倍

-83%

›

○1

ラーマ

町田直（川崎）

7.0倍

-25%

›

○7

ドウザンワン

佐野遥（川崎）

6.5倍

-31%

›

▲5

ダートレイジング

古岡勇（川崎）

44.0倍

+311%

›

▲10

マインドブロン

本橋孝（船橋）

75.1倍

+601%

›

△6

カナールショウヘイ

野畑凌（川崎）

35.7倍

+194%

›

△3

ユメドリーム

櫻井光（川崎）

18.0倍

+46%

›

△11

ロックシュガー

和田譲（大井）

6.7倍

-45%

›

▽2

サドル

中山遥（浦和）

35.4倍

+187%

›

▽8

リュクスレオン

伊藤裕（川崎）

154.8倍

+999%

›

▽9

イエヴァンポルッカ

赤津和（浦和）

109.7倍

+791%

›

💡 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 7 ドウザンワン確定6.6倍期待値 +40% 🎯的中1着確定 6.6倍660円

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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