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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブラックトルマリン 逃げ |
矢野貴（大井） |
実2.6 |
B◎ A🌟◎勝率30% EV-20% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 22.7% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.5% / 期待値 -21% ※ 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 |
アトラスライズ 追込 |
櫻井光（川崎） |
実16.7 |
B△ A△勝率8% EV+29% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +30% ※ 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 |
ヴォラーレ 自在 |
伊藤裕（川崎） |
実11.2 |
B▲ A△勝率7% EV-21% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 8.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -21% ※ 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 |
アオイハナミチ 先行 |
新原周（川崎） |
実1.8 |
B○ A○勝率24% EV-57% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.2% (オッズ暗示: 55.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 期待値 -57% ※ 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 |
モジモジ 自在 |
加藤雄（川崎） |
推定— |
B△ A△勝率10% EV-81% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。 |
| 6 |
ボルドーティラミス 逃げ 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実26.2 |
B△ A▽勝率5% EV+20% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 +20% ※ 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 |
デーレーハンサム 逃げ |
鷹見陸（大井） |
実28.0 |
B▽ A▽勝率3% EV-26% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -27% ※ 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 |
アルティメット 自在 推奨 |
中越琉（川崎） |
実11.4 |
B▽ A▲勝率12% EV+41% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +42% ※ 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 |
ソルテア 自在 |
室陽一（浦和） |
実70.0 |
B▽ A▽勝率2% EV+17% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +540% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +17% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
×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
22.7% (オッズ暗示: 38.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 30.5% / 期待値 -21%
×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
10.2% (オッズ暗示: 55.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 23.8% / 期待値 -57%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 8.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 -21%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+166% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 +20%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -81%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 8.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +42%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+156% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 3.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -27%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+540% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +17%
💡 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。
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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
8
アルティメット
実11.4倍
期待値 +41%
❌不的中5着単勝 11.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
ボルドーティラミス
実26.2倍
期待値 +166%
❌不的中7着単勝 26.2倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブラックトルマリン 逃げ |
矢野貴（大井） |
実2.6 |
🌟◎詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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 |
アトラスライズ 追込 |
櫻井光（川崎） |
実16.7 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 3 |
ヴォラーレ 自在 |
伊藤裕（川崎） |
実11.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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 |
アオイハナミチ 先行 |
新原周（川崎） |
実1.8 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 23.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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 |
モジモジ 自在 |
加藤雄（川崎） |
推定— |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
ボルドーティラミス 逃げ 推奨 |
古岡勇（川崎） |
実26.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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 |
デーレーハンサム 逃げ |
鷹見陸（大井） |
実28.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。 |
| 8 |
アルティメット 自在 推奨 |
中越琉（川崎） |
実11.4 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (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。 |
| 9 |
ソルテア 自在 |
室陽一（浦和） |
実70.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
30.5% (オッズ暗示: 38.5%)
×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
23.8% (オッズ暗示: 55.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+41% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 8.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 6.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 8.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 3.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 3.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
8
アルティメット
実11.4倍
期待値 +41%
❌不的中5着単勝 11.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
ボルドーティラミス
実26.2倍
期待値 +166%
❌不的中7着単勝 26.2倍
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