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	グレッチャー	矢野貴（大井）	実7.1	△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67%／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/10 大井7R 3着/11頭 05/21 大井10R 4着/16頭 04/30 大井8R 2着/10頭+0.1秒 12/19 川崎12R 1着/12頭勝利 11/13 大井12R 3着/12頭+0.4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 3.0着 (安定) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 9.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
2	ライヴマスタード逃げ	七夕裕（浦和）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/21 浦和10R 5着/12頭+0.8秒 02/04 川崎10R 1着/14頭勝利 01/09 浦和11R 3着/10頭+0.6秒 12/23 浦和9R 2着/11頭+0.2秒 11/25 浦和11R 1着/12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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
3	ゴットランド	本田重（船橋）	実11.3	◎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（騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.2% (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。
4	アグネスクレスト	和田譲（大井）	実66.7	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +796% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ウォーターエルピス	野畑凌（川崎）	実41.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +388% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
6	サトノビーツ逃げ	原優介（JRA）	実3.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯4走で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/29 大井3R 1着/13頭勝利 04/13 大井8R 1着/12頭勝利 12/01 大井6R 5着/14頭+2.1秒 11/11 大井1R 1着/10頭勝利 10/20 大井4R 2着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
7	プールナバドラ	笹川翼（大井）	実13.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	ユーヴェリア逃げ推奨	國分恭（JRA）	実25.3	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ25.3倍で期待値+140%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／440日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 04/23 園田9R 1着/12頭勝利 03/27 園田12R 1着/11頭勝利 11/05 園田9R 1着/10頭勝利 10/09 園田7R 1着/10頭勝利 ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ドリームキャリー	田山旺（JRA）	実2.3	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 02/03 川崎6R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 15% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。

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

ゴットランド

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

11.3倍

AI期待値

+72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4アグネスクレスト

66.7倍

EV +796%

▲5ウォーターエルピス

41.0倍

EV +388%

▲7プールナバドラ

13.5倍

EV +60%

出走馬全9頭

◎3

ゴットランド

本田重（船橋）

11.3倍

+72%

›

○4

アグネスクレスト

和田譲（大井）

66.7倍

+796%

›

▲5

ウォーターエルピス

野畑凌（川崎）

41.0倍

+388%

›

▲7

プールナバドラ

笹川翼（大井）

13.5倍

+60%

›

△1

グレッチャー

矢野貴（大井）

7.1倍

-32%

›

△2

ライヴマスタード

七夕裕（浦和）

6.4倍

-39%

›

△6

サトノビーツ

原優介（JRA）

3.5倍

-66%

›

△8

ユーヴェリア

國分恭（JRA）

25.3倍

+140%

›

△9

ドリームキャリー

田山旺（JRA）

2.3倍

-78%

›

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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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 ユーヴェリア確定22.4倍期待値 +140% 🎯的中1着確定 22.4倍2,240円

※ 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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