川崎 3R 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

3R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サウンドプリモ	矢野貴（大井）	実4.9	B△ A▲勝率10% EV-53% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/27 川崎3R 2着/11頭+0.2秒 07/06 川崎3R 1着/12頭 06/15 川崎1R 3着/12頭 05/15 川崎4R 2着/9頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -53% ※ 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	キングスケヨー	古岡勇（川崎）	実16.3	B× A△勝率3% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/27 川崎3R 6着/11頭+0.6秒 07/08 川崎5R 2着/11頭+0.0秒 06/15 川崎1R 4着/12頭 06/01 船橋5R 8着/11頭 02/06 川崎5R 5着/12頭+1.3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 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -50% ※ 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	アンジュベル逃げ	西啓太（大井）	実18.8	B△ A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/31 川崎3R 3着/12頭+0.6秒 07/10 川崎6R 9着/9頭 06/15 川崎7R 9着/13頭 05/11 川崎2R 2着/10頭+0.3秒 12/25 園田4R 1着/11頭勝利
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -45% ※ 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	ゴーゴーメロディ自在	杉山海（大井）	実15.8	B△ A△勝率6% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/10 浦和2R 4着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 3着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5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 3.0着 (安定) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -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	モンゲータイム	佐野遥（川崎）	実64.1	B× A×勝率1% EV-51% 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 07/27 川崎3R 9着/11頭+1.0秒 07/08 川崎5R 5着/11頭 06/15 川崎7R 12着/13頭 05/25 浦和5R 5着/12頭 05/13 川崎3R 12着/14頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 11位 / 勝率 0.8% / 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	ジーベローチェ追込	和田譲（大井）	実24.8	B× A×勝率1% EV-76% 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 07/27 川崎3R 5着/11頭+0.6秒 07/10 川崎6R 6着/9頭 04/08 川崎8R 13着/13頭+3.4秒 03/13 船橋6R 5着/8頭+1.0秒 03/02 川崎6R 8着/8頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -77% ※ 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	ロックマイソウル	野畑凌（川崎）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-14% 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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/31 川崎3R 1着/12頭勝利 05/11 川崎3R 3着/11頭+1.0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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 93.0% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.2% / 期待値 -15% ※ 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	シノン差し	櫻井光（川崎）	実44.4	B× A×勝率1% EV-58% 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 07/27 川崎3R 8着/11頭+0.9秒 07/08 川崎5R 6着/11頭 02/04 川崎6R 4着/12頭+0.5秒 01/02 川崎1R 4着/12頭+0.6秒 10/13 川崎5R 8着/11頭+3.2秒
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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -58% ※ 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	ミリオンフライト自在	中山遥（浦和）	実18.7	B× A×勝率1% EV-75% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/27 川崎3R 4着/11頭+0.5秒 07/08 川崎5R 3着/11頭 03/16 浦和1R 1着/11頭勝利 03/03 川崎5R 9着/9頭+9.3秒 02/06 川崎5R 8着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 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 8位 / 勝率 1.3% / 期待値 -76% ※ 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	ピエスポリード自在	新原周（川崎）	実14.6	B▲ A△勝率9% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/29 川崎2R 3着/3頭 07/10 川崎6R 7着/9頭+4.0秒 09/12 川崎5R 3着/6頭+1.0秒 08/22 川崎5R 5着/10頭+1.1秒 08/07 川崎11R 7着/10頭+2.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
11	パッツンドレス推奨	町田直（川崎）	実9.8	B○ A○勝率15% EV+46% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%／同馬場と相性良）
前5走 07/08 川崎5R 10着/11頭 06/18 川崎2R 8着/10頭+3.0秒 05/29 浦和5R 3着/12頭 02/06 川崎5R 3着/12頭+0.6秒 11/14 大井5R 8着/11頭+3.7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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.8% (オッズ暗示: 10.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.9% / 期待値 +46% ※ 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 ◎

ロックマイソウル

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11パッツンドレス

9.8倍

EV -81%

▲A:△10ピエスポリード

14.6倍

EV -76%

出走馬全11頭

◎A:◎7

ロックマイソウル

野畑凌（川崎）

1.7倍

+58%

›

○A:○11

パッツンドレス

町田直（川崎）

9.8倍

-81%

›

▲A:△10

ピエスポリード

新原周（川崎）

14.6倍

-76%

›

△A:▲1

サウンドプリモ

矢野貴（大井）

4.9倍

-92%

›

△A:△4

ゴーゴーメロディ

杉山海（大井）

15.8倍

-87%

›

△A:▽3

アンジュベル

西啓太（大井）

18.8倍

-85%

›

×A:△2

キングスケヨー

古岡勇（川崎）

16.3倍

-95%

›

×A:×9

ミリオンフライト

中山遥（浦和）

18.7倍

-98%

›

×A:×6

ジーベローチェ

和田譲（大井）

24.8倍

-99%

›

×A:×8

シノン

櫻井光（川崎）

44.4倍

-99%

›

×A:×5

モンゲータイム

佐野遥（川崎）

64.1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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 11 パッツンドレス ¥100 実9.8倍期待値 -82% ❌不的中6着単勝 9.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

3R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サウンドプリモ	矢野貴（大井）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/27 川崎3R 2着/11頭+0.2秒 07/06 川崎3R 1着/12頭 06/15 川崎1R 3着/12頭 05/15 川崎4R 2着/9頭+0.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (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。
2	キングスケヨー	古岡勇（川崎）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/27 川崎3R 6着/11頭+0.6秒 07/08 川崎5R 2着/11頭+0.0秒 06/15 川崎1R 4着/12頭 06/01 船橋5R 8着/11頭 02/06 川崎5R 5着/12頭+1.3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 4.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
3	アンジュベル逃げ	西啓太（大井）	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/31 川崎3R 3着/12頭+0.6秒 07/10 川崎6R 9着/9頭 06/15 川崎7R 9着/13頭 05/11 川崎2R 2着/10頭+0.3秒 12/25 園田4R 1着/11頭勝利
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
4	ゴーゴーメロディ自在	杉山海（大井）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/10 浦和2R 4着/9頭+0.8秒 07/17 浦和2R 3着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5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 3.0着 (安定) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
5	モンゲータイム	佐野遥（川崎）	実64.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/27 川崎3R 9着/11頭+1.0秒 07/08 川崎5R 5着/11頭 06/15 川崎7R 12着/13頭 05/25 浦和5R 5着/12頭 05/13 川崎3R 12着/14頭+3.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	ジーベローチェ追込	和田譲（大井）	実24.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/27 川崎3R 5着/11頭+0.6秒 07/10 川崎6R 6着/9頭 04/08 川崎8R 13着/13頭+3.4秒 03/13 船橋6R 5着/8頭+1.0秒 03/02 川崎6R 8着/8頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	ロックマイソウル	野畑凌（川崎）	実1.7	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/31 川崎3R 1着/12頭勝利 05/11 川崎3R 3着/11頭+1.0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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
8	シノン差し	櫻井光（川崎）	実44.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/27 川崎3R 8着/11頭+0.9秒 07/08 川崎5R 6着/11頭 02/04 川崎6R 4着/12頭+0.5秒 01/02 川崎1R 4着/12頭+0.6秒 10/13 川崎5R 8着/11頭+3.2秒
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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	ミリオンフライト自在	中山遥（浦和）	実18.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/27 川崎3R 4着/11頭+0.5秒 07/08 川崎5R 3着/11頭 03/16 浦和1R 1着/11頭勝利 03/03 川崎5R 9着/9頭+9.3秒 02/06 川崎5R 8着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	ピエスポリード自在	新原周（川崎）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/29 川崎2R 3着/3頭 07/10 川崎6R 7着/9頭+4.0秒 09/12 川崎5R 3着/6頭+1.0秒 08/22 川崎5R 5着/10頭+1.1秒 08/07 川崎11R 7着/10頭+2.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 22日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
11	パッツンドレス推奨	町田直（川崎）	実9.8	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%／同馬場と相性良）
前5走 07/08 川崎5R 10着/11頭 06/18 川崎2R 8着/10頭+3.0秒 05/29 浦和5R 3着/12頭 02/06 川崎5R 3着/12頭+0.6秒 11/14 大井5R 8着/11頭+3.7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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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の本命

AI評価1位

ロックマイソウル

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11パッツンドレス

9.8倍

EV +46%

▲1サウンドプリモ

4.9倍

EV -53%

出走馬全11頭

◎7

ロックマイソウル

野畑凌（川崎）

1.7倍

-14%

›

○11

パッツンドレス

町田直（川崎）

9.8倍

+46%

›

▲1

サウンドプリモ

矢野貴（大井）

4.9倍

-53%

›

△10

ピエスポリード

新原周（川崎）

14.6倍

+36%

›

△4

ゴーゴーメロディ

杉山海（大井）

15.8倍

-4%

›

△2

キングスケヨー

古岡勇（川崎）

16.3倍

-50%

›

▽3

アンジュベル

西啓太（大井）

18.8倍

-44%

›

×9

ミリオンフライト

中山遥（浦和）

18.7倍

-75%

›

×8

シノン

櫻井光（川崎）

44.4倍

-58%

›

×6

ジーベローチェ

和田譲（大井）

24.8倍

-76%

›

×5

モンゲータイム

佐野遥（川崎）

64.1倍

-51%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

単勝 11 パッツンドレス ¥100 実9.8倍期待値 +46% ❌不的中6着単勝 9.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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