川崎 11R 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。

11R 川崎競馬場スパーキングレディーカップ JpnG3ダ1600m ダート1600m　発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レクランスリール逃げ	藤原幹（船橋）	実387.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和11R 12着/13頭+2.5秒 02/24 名古屋11R 3着/11頭+0.3秒 02/10 名古屋11R 6着/10頭+1.4秒 01/29 名古屋8R 1着/11頭勝利 01/02 名古屋11R 3着/12頭+1.9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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 9.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ツーシャドー逃げ	和田譲（大井）	実126.6	▲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 05/27 浦和11R 7着/13頭+1.0秒 04/22 浦和11R 1着/13頭勝利 02/26 浦和11R 6着/13頭+0.9秒 12/30 大井10R 10着/16頭+1.6秒 11/13 大井11R 3着/9頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% 🌟◎ 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 9.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	タマモフリージア	田口貫（JRA）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 03/25 大井11R 6着/7頭+2.1秒 12/17 川崎11R 2着/9頭+0.0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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	アピーリングルック	坂井瑠（JRA）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／147日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 02/11 船橋11R 4着/13頭+1.4秒 12/24 名古屋10R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	プラウドフレール自在	御神訓（大井）	実59.5	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/27 浦和11R 9着/13頭 02/11 船橋11R 10着/13頭+3.9秒 12/30 大井10R 6着/16頭+1.0秒 11/03 船橋9R 14着/14頭+5.1秒 10/02 船橋11R 1着/10頭勝利
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +459% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
6	マーブルマカロン差し	笹川翼（大井）	実89.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和11R 10着/13頭+1.1秒 03/19 浦和10R 5着/13頭+0.8秒 02/20 大井6R 1着/8頭勝利 12/30 大井10R 5着/16頭+0.9秒 11/13 大井11R 6着/9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 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +737% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
7	ホーリーグレイル先行	矢野貴（大井）	実10.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 04/22 浦和11R 4着/13頭+0.4秒 02/11 船橋11R 5着/13頭+2.1秒 12/30 大井10R 1着/16頭勝利 11/06 園田11R 1着/12頭勝利 08/28 船橋11R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
8	タガノミスト	松山弘（JRA）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	アンジュフィールド	野畑凌（川崎）	実37.6	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和11R 2着/13頭+0.1秒 03/19 浦和10R 1着/13頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
10	カピリナ	戸崎圭（JRA）	実4.5	◎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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 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。

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

カピリナ

騎手戸崎圭（JRA）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8タガノミスト

2.0倍

EV -76%

▲1レクランスリール

387.3倍

EV +999%

▲2ツーシャドー

126.6倍

EV +999%

▲3タマモフリージア

5.6倍

EV -47%

▲4アピーリングルック

4.6倍

EV -56%

▲5プラウドフレール

59.5倍

EV +459%

▲6マーブルマカロン

89.0倍

EV +737%

▲7ホーリーグレイル

10.0倍

EV -5%

▲9アンジュフィールド

37.6倍

EV +253%

出走馬全10頭

◎10

カピリナ

戸崎圭（JRA）

4.5倍

-41%

›

○8

タガノミスト

松山弘（JRA）

2.0倍

-76%

›

▲1

レクランスリール

藤原幹（船橋）

387.3倍

+999%

›

▲2

ツーシャドー

和田譲（大井）

126.6倍

+999%

›

▲3

タマモフリージア

田口貫（JRA）

5.6倍

-47%

›

▲4

アピーリングルック

坂井瑠（JRA）

4.6倍

-56%

›

▲5

プラウドフレール

御神訓（大井）

59.5倍

+459%

›

▲6

マーブルマカロン

笹川翼（大井）

89.0倍

+737%

›

▲7

ホーリーグレイル

矢野貴（大井）

10.0倍

-5%

›

▲9

アンジュフィールド

野畑凌（川崎）

37.6倍

+253%

›

💡 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

馬連 8-10 実4.8倍期待値 +57% ❌不的中8番(1着)-10番(9着)

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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