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 |
クリノウィリアム 先行 |
櫻井光（川崎） |
実3.4 |
B▲ A○勝率18% EV-37% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 29.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -37% ※ 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 |
イソエヴィクラント 追込 |
田中涼（川崎） |
実67.5 |
B× A▽勝率1% EV-6% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。 |
| 3 |
ウインレアリゼ |
加藤雄（川崎） |
実9.3 |
B× A△勝率4% EV-61% 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) -100% (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 4.1% / 期待値 -62% ※ 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 |
ネヴァーノウズ 追込 |
伊藤裕（川崎） |
実260.7 |
B× A▽勝率0% EV-10% 詳細▼ |
|
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -11% ※ 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 |
リュウノシンクウハ 先行 |
増田充（川崎） |
実4.9 |
B○ A▲勝率10% EV-51% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 20.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -51% ※ 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 |
アタゴテンジン 逃げ |
笹川翼（大井） |
実2.1 |
B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV+9% 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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.4% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.3% / 期待値 +10% ※ 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 |
パワポケウイング 追込 |
古岡勇（川崎） |
実42.3 |
B× A▽勝率3% EV+22% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +22% ※ 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 |
クレバス 先行 |
佐野遥（川崎） |
実59.2 |
B△ A▽勝率2% EV+25% 詳細▼ |
|
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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +25% ※ 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 |
ピーチマカロン |
達城龍（大井） |
実21.7 |
B△ A△勝率3% EV-28% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 -29% ※ 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 |
プレストヴィーナス 逃げ |
張田昂（船橋） |
実16.2 |
B△ A△勝率4% EV-38% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 6.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 -39% ※ 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 |
ジュンフカリ 追込 |
神尾香（川崎） |
実146.4 |
B× A▽勝率1% EV+33% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +33% ※ 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。 |
| 12 |
ビタリス 追込 |
本田紀（川崎） |
実206.0 |
B× A▽勝率1% EV+5% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 +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。 |
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12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
93.4% (オッズ暗示: 47.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 52.3% / 期待値 +10%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 20.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -51%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 29.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 6.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 -39%
×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
0.0% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +25%
×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
0.0% (オッズ暗示: 4.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 -29%
×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 4位 / 勝率 4.1% / 期待値 -62%
×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 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +22%
×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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -7%
×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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +33%
×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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 +6%
×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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -11%
💡 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
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クリノウィリアム 先行 |
櫻井光（川崎） |
実3.4 |
○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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。 |
| 2 |
イソエヴィクラント 追込 |
田中涼（川崎） |
実67.5 |
▽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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。 |
| 3 |
ウインレアリゼ |
加藤雄（川崎） |
実9.3 |
△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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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 |
ネヴァーノウズ 追込 |
伊藤裕（川崎） |
実260.7 |
▽詳細▼ |
|
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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。 |
| 5 |
リュウノシンクウハ 先行 |
増田充（川崎） |
実4.9 |
▲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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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 |
アタゴテンジン 逃げ |
笹川翼（大井） |
実2.1 |
🌟◎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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 52.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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 |
パワポケウイング 追込 |
古岡勇（川崎） |
実42.3 |
▽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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。 |
| 8 |
クレバス 先行 |
佐野遥（川崎） |
実59.2 |
▽詳細▼ |
|
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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 9 |
ピーチマカロン |
達城龍（大井） |
実21.7 |
△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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 10 |
プレストヴィーナス 逃げ |
張田昂（船橋） |
実16.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 3.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。 |
| 11 |
ジュンフカリ 追込 |
神尾香（川崎） |
実146.4 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 12 |
ビタリス 追込 |
本田紀（川崎） |
実206.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
52.3% (オッズ暗示: 47.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.5% (オッズ暗示: 29.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-51% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 20.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.1% (オッズ暗示: 10.8%)
×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
3.8% (オッズ暗示: 6.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 4.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 2.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 1.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.4%)
💡 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。
▶
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
このレースの推奨馬券 2モデル並走
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。
