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	サザンカ追込	西啓太（大井）	実165.0	B× A▽勝率1% EV-10% 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 07/30 川崎10R 8着/13頭+1.4秒 07/08 川崎10R 7着/9頭 02/05 川崎11R 10着/12頭+1.9秒 12/11 船橋11R 8着/10頭+2.1秒 11/17 川崎10R 1着/11頭勝利
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 8.3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 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 21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 13位 / 勝率 0.5% / 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。
2	ミスティライズ逃げ	鷹見陸（大井）	実46.4	B× A▽勝率2% EV+1% 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 07/29 川崎10R 3着/13頭+0.4秒 07/06 川崎11R 9着/9頭 05/14 園田11R 8着/12頭+1.7秒 03/02 川崎6R 1着/8頭勝利 09/18 園田11R 5着/11頭+1.0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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 +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。
3	モンタナアゲート	古岡勇（川崎）	実227.2	B× A▽勝率0% EV-15% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 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 14位 / 勝率 0.4% / 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。
4	バックビート逃げ	加藤雄（川崎）	実112.5	B× A▽勝率1% EV-30% 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 07/30 川崎10R 10着/13頭+2.1秒 07/08 川崎10R 8着/9頭 05/14 川崎12R 3着/12頭+0.5秒 05/04 船橋8R 3着/12頭+0.3秒 04/09 川崎12R 2着/12頭+0.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21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 0.6% / 期待値 -31% ※ 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	スターグリップ逃げ	本田重（船橋）	実5.8	B▲ A○勝率11% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/31 川崎11R 3着/3頭 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
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.5% / 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。
6	サヨノフィールド先行	矢野貴（大井）	実31.9	B× A▽勝率3% EV-12% 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 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 6 ◎ 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 22% (好調) × 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 2.7% / 期待値 -12% ※ 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	バリアントバイオ推奨	和田譲（大井）	実22.1	B○ A△勝率7% EV+59% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率24% × オッズ22.1倍で期待値+437%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +437% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +59% ※ 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	オーシンスキャット逃げ	保園翔（浦和）	実58.0	B× A▽勝率2% EV+17% 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 08/11 浦和10R 8着/8頭+2.2秒 05/07 船橋10R 10着/11頭+2.2秒 02/27 浦和11R 8着/12頭+2.5秒 01/08 浦和10R 4着/8頭+0.2秒 12/11 船橋8R 1着/14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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.0% / 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。
9	タマモヴェナトル	櫻井光（川崎）	実9.9	B△ A△勝率7% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/31 川崎11R 2着/3頭 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 4.5着 ○ 前走実績前走 2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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 -31% ※ 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	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実25.4	B× A△勝率4% EV-7% 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 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 10 ◎ 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% × 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 6位 / 勝率 3.7% / 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。
11	オーウェル逃げ	藤本現（大井）	実9.6	B△ A▲勝率8% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 浦和11R 1着/9頭勝利 02/23 浦和11R 3着/13頭+0.6秒 09/24 浦和11R 7着/8頭+1.4秒 08/20 浦和10R 2着/12頭+0.5秒 08/08 川崎11R 6着/8頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.2% (オッズ暗示: 10.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 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。
12	ラムテリオス差し	藤田凌（大井）	実99.6	B× A▽勝率1% EV+5% 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 07/30 川崎10R 6着/13頭+1.1秒 07/09 川崎10R 1着/11頭 05/14 川崎12R 4着/12頭+1.2秒 04/22 浦和10R 6着/12頭+1.0秒 04/06 川崎10R 2着/10頭+0.3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 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ ローテーション 21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 1.1% / 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。
13	エクロジャイト	御神訓（大井）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV-26% 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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/07 川崎11R 1着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 73.6% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.4% / 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。
14	レグノ	杉山海（大井）	実57.8	B△ A▽勝率2% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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 14 ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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。

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 ◎

エクロジャイト

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7バリアントバイオ

22.1倍

EV +437%

▲A:○5スターグリップ

5.8倍

EV -91%

出走馬全14頭

◎A:◎13

エクロジャイト

御神訓（大井）

1.4倍

+3%

›

○A:△7

バリアントバイオ

和田譲（大井）

22.1倍

+437%

›

▲A:○5

スターグリップ

本田重（船橋）

5.8倍

-91%

›

△A:▲11

オーウェル

藤本現（大井）

9.6倍

-98%

›

△A:▽14

レグノ

杉山海（大井）

57.8倍

-88%

›

△A:△9

タマモヴェナトル

櫻井光（川崎）

9.9倍

-98%

›

×A:△10

シャンパンファイト

新原周（川崎）

25.4倍

-99%

›

×A:▽6

サヨノフィールド

矢野貴（大井）

31.9倍

-99%

›

×A:▽2

ミスティライズ

鷹見陸（大井）

46.4倍

-99%

›

×A:▽8

オーシンスキャット

保園翔（浦和）

58.0倍

-99%

›

×A:▽12

ラムテリオス

藤田凌（大井）

99.6倍

-99%

›

×A:▽4

バックビート

加藤雄（川崎）

112.5倍

-99%

›

×A:▽1

サザンカ

西啓太（大井）

165.0倍

-99%

›

×A:▽3

モンタナアゲート

古岡勇（川崎）

227.2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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 バリアントバイオ ¥500 実22.1倍期待値 +438% ❌不的中3着単勝 22.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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	サザンカ追込	西啓太（大井）	実165.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/30 川崎10R 8着/13頭+1.4秒 07/08 川崎10R 7着/9頭 02/05 川崎11R 10着/12頭+1.9秒 12/11 船橋11R 8着/10頭+2.1秒 11/17 川崎10R 1着/11頭勝利
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 8.3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 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	ミスティライズ逃げ	鷹見陸（大井）	実46.4	▽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33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 07/29 川崎10R 3着/13頭+0.4秒 07/06 川崎11R 9着/9頭 05/14 園田11R 8着/12頭+1.7秒 03/02 川崎6R 1着/8頭勝利 09/18 園田11R 5着/11頭+1.0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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	モンタナアゲート	古岡勇（川崎）	実227.2	▽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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	バックビート逃げ	加藤雄（川崎）	実112.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/30 川崎10R 10着/13頭+2.1秒 07/08 川崎10R 8着/9頭 05/14 川崎12R 3着/12頭+0.5秒 05/04 船橋8R 3着/12頭+0.3秒 04/09 川崎12R 2着/12頭+0.2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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	スターグリップ逃げ	本田重（船橋）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 07/31 川崎11R 3着/3頭 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
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 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 10.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
6	サヨノフィールド先行	矢野貴（大井）	実31.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
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 6 ◎ 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 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	バリアントバイオ推奨	和田譲（大井）	実22.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
8	オーシンスキャット逃げ	保園翔（浦和）	実58.0	▽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33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/11 浦和10R 8着/8頭+2.2秒 05/07 船橋10R 10着/11頭+2.2秒 02/27 浦和11R 8着/12頭+2.5秒 01/08 浦和10R 4着/8頭+0.2秒 12/11 船橋8R 1着/14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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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	タマモヴェナトル	櫻井光（川崎）	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/31 川崎11R 2着/3頭 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 4.5着 ○ 前走実績前走 2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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
10	シャンパンファイト自在	新原周（川崎）	実25.4	△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%）
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 10 ◎ 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% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	オーウェル逃げ	藤本現（大井）	実9.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 浦和11R 1着/9頭勝利 02/23 浦和11R 3着/13頭+0.6秒 09/24 浦和11R 7着/8頭+1.4秒 08/20 浦和10R 2着/12頭+0.5秒 08/08 川崎11R 6着/8頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
12	ラムテリオス差し	藤田凌（大井）	実99.6	▽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 07/30 川崎10R 6着/13頭+1.1秒 07/09 川崎10R 1着/11頭 05/14 川崎12R 4着/12頭+1.2秒 04/22 浦和10R 6着/12頭+1.0秒 04/06 川崎10R 2着/10頭+0.3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 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
13	エクロジャイト	御神訓（大井）	実1.4	🌟◎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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/07 川崎11R 1着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.4% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
14	レグノ	杉山海（大井）	実57.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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 14 ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エクロジャイト

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5スターグリップ

5.8倍

EV -38%

▲11オーウェル

9.6倍

EV -22%

出走馬全14頭

◎13

エクロジャイト

御神訓（大井）

1.4倍

-26%

›

○5

スターグリップ

本田重（船橋）

5.8倍

-38%

›

▲11

オーウェル

藤本現（大井）

9.6倍

-22%

›

△7

バリアントバイオ

和田譲（大井）

22.1倍

+59%

›

△9

タマモヴェナトル

櫻井光（川崎）

9.9倍

-31%

›

△10

シャンパンファイト

新原周（川崎）

25.4倍

-7%

›

▽6

サヨノフィールド

矢野貴（大井）

31.9倍

-12%

›

▽2

ミスティライズ

鷹見陸（大井）

46.4倍

+1%

›

▽8

オーシンスキャット

保園翔（浦和）

58.0倍

+17%

›

▽14

レグノ

杉山海（大井）

57.8倍

›

▽12

ラムテリオス

藤田凌（大井）

99.6倍

+5%

›

▽4

バックビート

加藤雄（川崎）

112.5倍

-30%

›

▽1

サザンカ

西啓太（大井）

165.0倍

-10%

›

▽3

モンタナアゲート

古岡勇（川崎）

227.2倍

-15%

›

💡 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。

▶ 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 バリアントバイオ ¥500 実22.1倍期待値 +59% ❌不的中3着単勝 22.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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