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。

モデル

11R 川崎競馬場開成町ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヨノフィールド先行	矢野貴（大井）	実18.8	B× A▽勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/07 川崎11R 4着/8頭 05/15 川崎11R 5着/12頭+1.3秒 04/10 川崎11R 7着/10頭+1.6秒 03/06 川崎11R 7着/13頭+0.8秒 02/06 川崎11R 5着/14頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
2	モンタナアゲート	古岡勇（川崎）	実190.6	B× A▽勝率0% EV-13% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/07 川崎11R 8着/8頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 0.5% / 期待値 -13% ※ 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	エリンアキレウス追込	杉山海（大井）	実30.9	B△ A▽勝率3% EV+6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 浦和11R 7着/11頭 05/26 浦和11R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和10R 1着/12頭勝利 04/03 船橋11R 8着/10頭+1.8秒 03/17 浦和11R 5着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 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。
4	スターグリップ逃げ	御神訓（大井）	実3.7	B▲ A○勝率21% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/07 川崎11R 3着/8頭 05/15 川崎11R 3着/12頭+0.8秒 04/17 大井11R 4着/12頭+0.5秒 03/06 川崎11R 1着/13頭勝利 02/05 川崎11R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24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 18.2% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.4% / 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。
5	ライヴマスタード自在推奨	七夕裕（浦和）	実8.0	B○ A△勝率10% EV-22% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率28% × オッズ8.0倍で期待値+122%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 07/07 川崎10R 2着/9頭 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
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 10走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.8% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 期待値 -23% ※ 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	レグノ	町田直（川崎）	実19.8	B△ A▽勝率3% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/08 川崎10R 1着/9頭 06/16 川崎10R 5着/11頭+0.0秒 05/28 浦和11R 9着/13頭 05/11 川崎11R 5着/14頭+0.3秒 04/08 川崎10R 2着/14頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 期待値 -38% ※ 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	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実13.2	B× A△勝率6% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率35%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/07 川崎11R 5着/8頭+0.0秒 01/08 浦和12R 4着/10頭+1.8秒 12/04 大井9R 8着/10頭+1.5秒 11/04 船橋11R 11着/14頭+2.2秒 10/13 川崎11R 5着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -18% ※ 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	ソルベット逃げ	藤本現（大井）	実5.7	B△ A▲勝率13% EV-24% 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71%／70日ぶりの実戦）
前5走 05/22 大井7R 5着/9頭 04/28 大井10R 3着/9頭+0.5秒 03/26 大井12R 2着/13頭+0.2秒 03/13 大井12R 2着/9頭+0.1秒 10/05 大井6R 1着/13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戦の調子平均 3.3着 ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 -24% ※ 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	タマモヴェナトル	櫻井光（川崎）	実16.7	B× A△勝率4% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/09 川崎11R 7着/14頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
10	クアトロフォンテ差し	本橋孝（船橋）	実51.5	B× A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/17 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 02/13 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 01/21 船橋9R 8着/11頭+1.6秒 10/02 船橋9R 5着/10頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4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 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 1.7% / 期待値 -14% ※ 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	バウンスライト先行	菅原吏（船橋）	実62.1	B× A▽勝率1% EV-43% 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57%）
前5走 07/04 船橋11R 9着/13頭 02/10 船橋12R 7着/14頭+1.1秒 01/20 船橋11R 2着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 2着/13頭+0.0秒 10/02 船橋10R 3着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -43% ※ 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	ビップソリオ逃げ	笹川翼（大井）	実2.6	B🌟◎ A🌟◎勝率32% EV-16% 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9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/07 川崎11R 2着/8頭+1.0秒 05/11 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 04/08 川崎12R 1着/14頭勝利 03/05 川崎12R 4着/11頭+0.6秒 02/02 川崎12R 2着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.0% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.0% / 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の本命

AI評価1位Aモデル ◎

ビップソリオ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△5ライヴマスタード

8.0倍

EV +122%

▲A:○4スターグリップ

3.7倍

EV -32%

出走馬全12頭

◎A:◎12

ビップソリオ

笹川翼（大井）

2.6倍

+11%

›

○A:△5

ライヴマスタード

七夕裕（浦和）

8.0倍

+122%

›

▲A:○4

スターグリップ

御神訓（大井）

3.7倍

-32%

›

△A:▽6

レグノ

町田直（川崎）

19.8倍

+0%

›

△A:▽3

エリンアキレウス

杉山海（大井）

30.9倍

+19%

›

△A:▲8

ソルベット

藤本現（大井）

5.7倍

-91%

›

×A:▽11

バウンスライト

菅原吏（船橋）

62.1倍

-70%

›

×A:▽1

サヨノフィールド

矢野貴（大井）

18.8倍

-98%

›

×A:△7

シャンパンファイト

新原周（川崎）

13.2倍

-99%

›

×A:△9

タマモヴェナトル

櫻井光（川崎）

16.7倍

-98%

›

×A:▽10

クアトロフォンテ

本橋孝（船橋）

51.5倍

-99%

›

×A:▽2

モンタナアゲート

古岡勇（川崎）

190.6倍

-99%

›

💡 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 (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 5 ライヴマスタード ¥400 実8.0倍期待値 +122% ❌不的中単勝 8.0倍

※ 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

11R 川崎競馬場開成町ダ1500m ダート1500m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サヨノフィールド先行	矢野貴（大井）	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/07 川崎11R 4着/8頭 05/15 川崎11R 5着/12頭+1.3秒 04/10 川崎11R 7着/10頭+1.6秒 03/06 川崎11R 7着/13頭+0.8秒 02/06 川崎11R 5着/14頭+0.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 24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 3.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	モンタナアゲート	古岡勇（川崎）	実190.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/07 川崎11R 8着/8頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) 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。
3	エリンアキレウス追込	杉山海（大井）	実30.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 浦和11R 7着/11頭 05/26 浦和11R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和10R 1着/12頭勝利 04/03 船橋11R 8着/10頭+1.8秒 03/17 浦和11R 5着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
4	スターグリップ逃げ	御神訓（大井）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/07 川崎11R 3着/8頭 05/15 川崎11R 3着/12頭+0.8秒 04/17 大井11R 4着/12頭+0.5秒 03/06 川崎11R 1着/13頭勝利 02/05 川崎11R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
5	ライヴマスタード自在推奨	七夕裕（浦和）	実8.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 07/07 川崎10R 2着/9頭 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
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 10走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
6	レグノ	町田直（川崎）	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/08 川崎10R 1着/9頭 06/16 川崎10R 5着/11頭+0.0秒 05/28 浦和11R 9着/13頭 05/11 川崎11R 5着/14頭+0.3秒 04/08 川崎10R 2着/14頭+0.2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) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率35%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/07 川崎11R 5着/8頭+0.0秒 01/08 浦和12R 4着/10頭+1.8秒 12/04 大井9R 8着/10頭+1.5秒 11/04 船橋11R 11着/14頭+2.2秒 10/13 川崎11R 5着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ソルベット逃げ	藤本現（大井）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率71%／70日ぶりの実戦）
前5走 05/22 大井7R 5着/9頭 04/28 大井10R 3着/9頭+0.5秒 03/26 大井12R 2着/13頭+0.2秒 03/13 大井12R 2着/9頭+0.1秒 10/05 大井6R 1着/13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戦の調子平均 3.3着 ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
9	タマモヴェナトル	櫻井光（川崎）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/09 川崎11R 7着/14頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
10	クアトロフォンテ差し	本橋孝（船橋）	実51.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／前走2着）
前5走 06/17 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 02/13 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 01/21 船橋9R 8着/11頭+1.6秒 10/02 船橋9R 5着/10頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4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 20走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
11	バウンスライト先行	菅原吏（船橋）	実62.1	▽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57%）
前5走 07/04 船橋11R 9着/13頭 02/10 船橋12R 7着/14頭+1.1秒 01/20 船橋11R 2着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 2着/13頭+0.0秒 10/02 船橋10R 3着/11頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
12	ビップソリオ逃げ	笹川翼（大井）	実2.6	🌟◎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9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/07 川崎11R 2着/8頭+1.0秒 05/11 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 04/08 川崎12R 1着/14頭勝利 03/05 川崎12R 4着/11頭+0.6秒 02/02 川崎12R 2着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビップソリオ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4スターグリップ

3.7倍

EV -20%

▲8ソルベット

5.7倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎12

ビップソリオ

笹川翼（大井）

2.6倍

-16%

›

○4

スターグリップ

御神訓（大井）

3.7倍

-20%

›

▲8

ソルベット

藤本現（大井）

5.7倍

-24%

›

△5

ライヴマスタード

七夕裕（浦和）

8.0倍

-22%

›

△7

シャンパンファイト

新原周（川崎）

13.2倍

-17%

›

△9

タマモヴェナトル

櫻井光（川崎）

16.7倍

-29%

›

▽1

サヨノフィールド

矢野貴（大井）

18.8倍

-32%

›

▽3

エリンアキレウス

杉山海（大井）

30.9倍

+6%

›

▽6

レグノ

町田直（川崎）

19.8倍

-38%

›

▽10

クアトロフォンテ

本橋孝（船橋）

51.5倍

-13%

›

▽11

バウンスライト

菅原吏（船橋）

62.1倍

-43%

›

▽2

モンタナアゲート

古岡勇（川崎）

190.6倍

-13%

›

💡 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

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 5 ライヴマスタード ¥400 実8.0倍期待値 -23% ❌不的中単勝 8.0倍

※ 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。
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