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

10R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィアマフルミネ先行	張田昂（船橋）	実9.0	B△ A△勝率9% EV-21% 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14走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 川崎10R 2着/10頭+0.2秒 07/29 川崎10R 1着/13頭勝利 07/09 川崎10R 9着/11頭 01/02 川崎10R 5着/13頭+1.1秒 12/17 川崎7R 4着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19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 2.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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	ソウルストライク自在	増田充（川崎）	実32.4	B△ A▽勝率2% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率32%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 07/30 川崎10R 13着/13頭+6.0秒 12/18 川崎11R 2着/11頭+0.5秒 11/21 川崎11R 2着/9頭+0.3秒 10/16 川崎10R 7着/11頭+0.5秒 09/10 川崎10R 9着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
3	ハニートースト逃げ	岡村健（船橋）	実18.1	B△ A△勝率3% EV-37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/25 船橋11R 6着/13頭+1.1秒 08/05 船橋9R 8着/9頭+1.2秒 06/30 大井12R 8着/12頭+2.0秒 06/11 大井7R 5着/11頭 05/21 大井8R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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。
4	スカイアクロス逃げ	佐野遥（川崎）	実13.0	B▲ A△勝率5% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 川崎11R 6着/9頭+2.0秒 07/30 川崎10R 2着/13頭+0.5秒 04/08 川崎10R 6着/14頭+1.2秒 03/06 川崎11R 8着/13頭+1.2秒 02/03 川崎11R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 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。
5	ハナノウタゲ追込	本田重（船橋）	実32.0	B× A▽勝率2% EV-20% 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%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 川崎11R 5着/9頭+1.5秒 07/30 川崎10R 9着/13頭+1.5秒 07/08 川崎9R 3着/10頭 03/04 川崎10R 5着/9頭+0.8秒 02/04 川崎10R 12着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
6	モンゲーハガネ差し	矢野貴（大井）	実16.6	B× A▽勝率3% EV-47% 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 05/11 川崎11R 9着/14頭+1.3秒 04/08 川崎10R 3着/14頭+0.3秒 03/18 浦和9R 6着/12頭+0.8秒 03/04 川崎10R 7着/9頭+1.1秒 02/06 川崎11R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 121日休養明け × 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 3.2% / 期待値 -47% ※ 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	グレートフリオーソ先行	實川純（船橋）	実64.8	B× A×勝率1% EV-52% 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 08/04 船橋11R 11着/12頭+2.0秒 07/04 船橋11R 13着/13頭 02/12 船橋12R 12着/14頭+3.1秒 01/23 船橋12R 13着/14頭+3.7秒 01/04 川崎11R 7着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.7% / 期待値 -52% ※ 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	メロスゴー自在	及川烈（浦和）	実9.0	B× A▲勝率9% EV-20% 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 08/07 浦和11R 6着/9頭+0.9秒 07/17 浦和11R 2着/11頭 06/26 浦和11R 5着/10頭 05/28 浦和11R 5着/13頭 05/06 船橋8R 9着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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 3位 / 勝率 8.8% / 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。
9	モズハッピーロード自在	七夕裕（浦和）	実103.3	B× A▽勝率1% EV-35% 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 08/25 船橋11R 13着/13頭+3.4秒 07/17 浦和11R 9着/11頭+3.0秒 01/21 船橋10R 8着/13頭+0.8秒 01/09 浦和11R 6着/10頭+0.9秒 12/23 浦和9R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 15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 0.6% / 期待値 -35% ※ 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	ミスティライズ先行	新原周（川崎）	実41.0	B× A×勝率1% EV-60% 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25%と適性高）
前5走 08/20 川崎11R 10着/12頭+1.5秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -61% ※ 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	ダノンレーニア逃げ	室陽一（浦和）	実4.9	B◎ A○勝率21% EV+1% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/10 浦和11R 1着/12頭勝利 06/26 浦和10R 5着/12頭 04/21 浦和7R 1着/10頭勝利 02/26 浦和10R 1着/11頭勝利 01/06 浦和10R 3着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +197% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.7% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 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。
12	ボニーマジェスティ	櫻井光（川崎）	実33.9	B× A▽勝率2% EV-46% 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）
前5走 08/18 川崎11R 8着/9頭+2.2秒 07/30 川崎10R 3着/13頭+0.5秒 07/09 川崎10R 2着/11頭+0.0秒 05/29 浦和11R 7着/10頭 05/11 川崎11R 13着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -47% ※ 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	マッスル差し	笹川翼（大井）	実2.0	B○ A◎勝率41% EV-17% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和9R 1着/9頭勝利 05/06 船橋11R 13着/14頭+3.1秒 04/22 浦和8R 1着/12頭勝利 04/08 川崎4R 2着/6頭+0.0秒 03/09 大井11R 9着/10頭+5.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.1% / 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。

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 ○

ダノンレーニア

騎手室陽一（浦和）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+197%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎13マッスル

2.0倍

EV -46%

▲A:△4スカイアクロス

13.0倍

EV -3%

出走馬全13頭

◎A:○11

ダノンレーニア

室陽一（浦和）

4.9倍

+197%

›

○A:◎13

マッスル

笹川翼（大井）

2.0倍

-46%

›

▲A:△4

スカイアクロス

佐野遥（川崎）

13.0倍

-3%

›

△A:△1

フィアマフルミネ

張田昂（船橋）

9.0倍

-75%

›

△A:△3

ハニートースト

岡村健（船橋）

18.1倍

-77%

›

△A:▽2

ソウルストライク

増田充（川崎）

32.4倍

-85%

›

×A:×10

ミスティライズ

新原周（川崎）

41.0倍

-92%

›

×A:▽5

ハナノウタゲ

本田重（船橋）

32.0倍

-95%

›

×A:▽12

ボニーマジェスティ

櫻井光（川崎）

33.9倍

-95%

›

×A:▲8

メロスゴー

及川烈（浦和）

9.0倍

-99%

›

×A:▽6

モンゲーハガネ

矢野貴（大井）

16.6倍

-99%

›

×A:×7

グレートフリオーソ

實川純（船橋）

64.8倍

-99%

›

×A:▽9

モズハッピーロード

七夕裕（浦和）

103.3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

両モデルとも見送り

10R 川崎競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィアマフルミネ先行	張田昂（船橋）	実9.0	△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14走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/21 川崎10R 2着/10頭+0.2秒 07/29 川崎10R 1着/13頭勝利 07/09 川崎10R 9着/11頭 01/02 川崎10R 5着/13頭+1.1秒 12/17 川崎7R 4着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19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 8.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
2	ソウルストライク自在	増田充（川崎）	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率32%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 07/30 川崎10R 13着/13頭+6.0秒 12/18 川崎11R 2着/11頭+0.5秒 11/21 川崎11R 2着/9頭+0.3秒 10/16 川崎10R 7着/11頭+0.5秒 09/10 川崎10R 9着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
3	ハニートースト逃げ	岡村健（船橋）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/25 船橋11R 6着/13頭+1.1秒 08/05 船橋9R 8着/9頭+1.2秒 06/30 大井12R 8着/12頭+2.0秒 06/11 大井7R 5着/11頭 05/21 大井8R 7着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 15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 3.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	スカイアクロス逃げ	佐野遥（川崎）	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/18 川崎11R 6着/9頭+2.0秒 07/30 川崎10R 2着/13頭+0.5秒 04/08 川崎10R 6着/14頭+1.2秒 03/06 川崎11R 8着/13頭+1.2秒 02/03 川崎11R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
5	ハナノウタゲ追込	本田重（船橋）	実32.0	▽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%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/18 川崎11R 5着/9頭+1.5秒 07/30 川崎10R 9着/13頭+1.5秒 07/08 川崎9R 3着/10頭 03/04 川崎10R 5着/9頭+0.8秒 02/04 川崎10R 12着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
6	モンゲーハガネ差し	矢野貴（大井）	実16.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／121日ぶりの実戦）
前5走 05/11 川崎11R 9着/14頭+1.3秒 04/08 川崎10R 3着/14頭+0.3秒 03/18 浦和9R 6着/12頭+0.8秒 03/04 川崎10R 7着/9頭+1.1秒 02/06 川崎11R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (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。
7	グレートフリオーソ先行	實川純（船橋）	実64.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 08/04 船橋11R 11着/12頭+2.0秒 07/04 船橋11R 13着/13頭 02/12 船橋12R 12着/14頭+3.1秒 01/23 船橋12R 13着/14頭+3.7秒 01/04 川崎11R 7着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	メロスゴー自在	及川烈（浦和）	実9.0	▲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0%と苦戦傾向）
前5走 08/07 浦和11R 6着/9頭+0.9秒 07/17 浦和11R 2着/11頭 06/26 浦和11R 5着/10頭 05/28 浦和11R 5着/13頭 05/06 船橋8R 9着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	モズハッピーロード自在	七夕裕（浦和）	実103.3	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/25 船橋11R 13着/13頭+3.4秒 07/17 浦和11R 9着/11頭+3.0秒 01/21 船橋10R 8着/13頭+0.8秒 01/09 浦和11R 6着/10頭+0.9秒 12/23 浦和9R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	ミスティライズ先行	新原周（川崎）	実41.0	×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25%と適性高）
前5走 08/20 川崎11R 10着/12頭+1.5秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	ダノンレーニア逃げ	室陽一（浦和）	実4.9	○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33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/10 浦和11R 1着/12頭勝利 06/26 浦和10R 5着/12頭 04/21 浦和7R 1着/10頭勝利 02/26 浦和10R 1着/11頭勝利 01/06 浦和10R 3着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.7% (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。
12	ボニーマジェスティ	櫻井光（川崎）	実33.9	▽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）
前5走 08/18 川崎11R 8着/9頭+2.2秒 07/30 川崎10R 3着/13頭+0.5秒 07/09 川崎10R 2着/11頭+0.0秒 05/29 浦和11R 7着/10頭 05/11 川崎11R 13着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
13	マッスル差し	笹川翼（大井）	実2.0	◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和9R 1着/9頭勝利 05/06 船橋11R 13着/14頭+3.1秒 04/22 浦和8R 1着/12頭勝利 04/08 川崎4R 2着/6頭+0.0秒 03/09 大井11R 9着/10頭+5.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マッスル

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ダノンレーニア

4.9倍

EV +1%

▲8メロスゴー

9.0倍

EV -20%

出走馬全13頭

◎13

マッスル

笹川翼（大井）

2.0倍

-17%

›

○11

ダノンレーニア

室陽一（浦和）

4.9倍

+1%

›

▲8

メロスゴー

及川烈（浦和）

9.0倍

-20%

›

△1

フィアマフルミネ

張田昂（船橋）

9.0倍

-21%

›

△4

スカイアクロス

佐野遥（川崎）

13.0倍

-30%

›

△3

ハニートースト

岡村健（船橋）

18.1倍

-37%

›

▽6

モンゲーハガネ

矢野貴（大井）

16.6倍

-47%

›

▽5

ハナノウタゲ

本田重（船橋）

32.0倍

-20%

›

▽2

ソウルストライク

増田充（川崎）

32.4倍

-27%

›

▽12

ボニーマジェスティ

櫻井光（川崎）

33.9倍

-46%

›

×10

ミスティライズ

新原周（川崎）

41.0倍

-60%

›

×7

グレートフリオーソ

實川純（船橋）

64.8倍

-52%

›

▽9

モズハッピーロード

七夕裕（浦和）

103.3倍

-35%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項