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 川崎競馬場戸塚記念３歳オープンダ2100m ダート2100m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンヨバンコク逃げ	岡村健（船橋）	実134.0	B× A▽勝率1% EV-22% 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 06/30 大井11R 10着/16頭+0.0秒 06/10 大井11R 13着/16頭+0.0秒 05/06 船橋11R 12着/14頭+2.9秒 04/07 川崎11R 4着/14頭+0.7秒 02/13 船橋6R 3着/9頭+0.3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戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10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 13位 / 勝率 0.6% / 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。
2	モコパンチ追込	木間龍（船橋）	実109.2	B× A▽勝率0% EV-48% 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 06/10 大井11R 11着/16頭+0.0秒 05/06 船橋11R 7着/14頭+2.2秒 04/29 大井11R 11着/13頭+3.4秒 04/07 川崎11R 11着/14頭+2.8秒 03/05 川崎11R 8着/13頭+1.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91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 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -49% ※ 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	アイリーズ逃げ	野畑凌（川崎）	実20.7	B▽ A▽勝率3% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎11R 4着/14頭+0.6秒 07/14 浦和10R 1着/3頭 04/29 大井11R 12着/13頭+3.8秒 04/24 浦和8R 2着/7頭+0.1秒 04/13 大井7R 9着/11頭+1.9秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -40% ※ 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	オリコウエルドラド自在	御神訓（大井）	実49.6	B× A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/19 川崎12R 2着/3頭 07/28 川崎11R 6着/14頭+1.0秒 04/07 川崎11R 7着/14頭+1.3秒 03/05 川崎11R 5着/13頭+1.0秒 02/03 川崎4R 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 5.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
5	マロンソレイユ推奨	矢野貴（大井）	実5.9	B◎ A△勝率10% EV-42% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率39% × オッズ5.9倍で期待値+130%の有力候補（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 39.0% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 -42% ※ 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	ロウリュ差し	吉原寛（金沢）	実5.1	B× A▲勝率13% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 15着/16頭 04/29 大井11R 3着/13頭+0.7秒 03/09 大井11R 2着/10頭+0.9秒 02/18 大井11R 8着/16頭+1.8秒 11/12 大井11R 3着/16頭+0.6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 6.7着 ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 期待値 -32% ※ 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	モエレサワンミヤギ先行	本橋孝（船橋）	実11.9	B△ A△勝率5% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/13 大井9R 4着/15頭+0.5秒 06/10 大井11R 16着/16頭 05/06 船橋11R 3着/14頭+0.4秒 03/13 船橋11R 1着/9頭勝利 02/12 船橋6R 4着/11頭+0.8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 7.7着 (不振) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 -36% ※ 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	ロックシュガー	和田譲（大井）	実25.4	B△ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/28 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 07/06 川崎10R 2着/11頭 05/27 浦和8R 3着/7頭+0.0秒 04/30 大井11R 7着/11頭+2.2秒 04/10 川崎4R 1着/6頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
9	ララメテオ先行	本田重（船橋）	実5.0	B▲ A○勝率17% EV-13% 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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/13 大井9R 5着/15頭+0.6秒 05/06 船橋11R 1着/14頭勝利 04/07 川崎11R 3着/14頭+0.5秒 03/05 川崎11R 2着/13頭+0.7秒 02/03 川崎6R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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。
10	エンドレスソロウ先行	石川倭（北海道）	実3.3	B○ A◎勝率38% EV+23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 7着/16頭 04/29 大井11R 6着/13頭+1.2秒 02/18 大井11R 7着/16頭+1.8秒 ― ―
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 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.5% / 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。
11	クレームドール追込	張田昂（船橋）	実39.4	B× A▽勝率2% EV-30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 大井9R 7着/15頭+1.2秒 05/06 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/13 船橋11R 2着/9頭+0.7秒 02/13 船橋6R 4着/9頭+0.4秒 01/19 船橋3R 1着/13頭勝利
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戦の調子平均 3.7着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 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。
12	ティーズアライト逃げ	中山遥（浦和）	実79.9	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 02/20 大井4R 5着/10頭+1.1秒 01/30 大井2R 4着/9頭+0.8秒 12/26 大井9R 5着/10頭+0.6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 4.7着 △ ローテーション 201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 12位 / 勝率 0.9% / 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。
13	クラムスコイ	笹川翼（大井）	実8.3	B△ A△勝率5% EV-56% 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 07/28 川崎11R 1着/14頭勝利 07/03 船橋12R 2着/3頭 06/03 船橋3R 2着/8頭 05/06 船橋5R 5着/9頭+1.4秒 03/30 船橋3R 1着/11頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2.6% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -57% ※ 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	クラウニングカップ先行	鷹見陸（大井）	実37.2	B▽ A▽勝率2% EV-43% 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／前走3着）
前5走 07/28 川崎11R 3着/14頭+0.3秒 06/03 船橋3R 1着/8頭 05/06 船橋5R 3着/9頭+0.4秒 04/13 大井7R 10着/11頭+2.8秒 03/30 船橋3R 4着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。

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

B推奨Aモデル △

マロンソレイユ

騎手矢野貴（大井）

単勝オッズ

5.9倍

AI期待値

+130%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10エンドレスソロウ

3.3倍

EV -19%

▲A:○9ララメテオ

5.0倍

EV -32%

出走馬全14頭

◎A:△5

マロンソレイユ

矢野貴（大井）

5.9倍

+130%

›

○A:◎10

エンドレスソロウ

石川倭（北海道）

3.3倍

-19%

›

▲A:○9

ララメテオ

本田重（船橋）

5.0倍

-32%

›

△A:△7

モエレサワンミヤギ

本橋孝（船橋）

11.9倍

+5%

›

△A:▽8

ロックシュガー

和田譲（大井）

25.4倍

+3%

›

△A:△13

クラムスコイ

笹川翼（大井）

8.3倍

-78%

›

▽A:▽3

アイリーズ

野畑凌（川崎）

20.7倍

-45%

›

▽A:▽14

クラウニングカップ

鷹見陸（大井）

37.2倍

-2%

›

×A:▲6

ロウリュ

吉原寛（金沢）

5.1倍

-92%

›

×A:▽11

クレームドール

張田昂（船橋）

39.4倍

-81%

›

×A:▽4

オリコウエルドラド

御神訓（大井）

49.6倍

-76%

›

×A:▽12

ティーズアライト

中山遥（浦和）

79.9倍

-99%

›

×A:▽2

モコパンチ

木間龍（船橋）

109.2倍

-99%

›

×A:▽1

コンヨバンコク

岡村健（船橋）

134.0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 5 マロンソレイユ ¥600 実5.9倍期待値 +130% 不的中2着単勝 5.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 川崎競馬場戸塚記念３歳オープンダ2100m ダート2100m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コンヨバンコク逃げ	岡村健（船橋）	実134.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 06/30 大井11R 10着/16頭+0.0秒 06/10 大井11R 13着/16頭+0.0秒 05/06 船橋11R 12着/14頭+2.9秒 04/07 川崎11R 4着/14頭+0.7秒 02/13 船橋6R 3着/9頭+0.3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戦の調子平均 11.7着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	モコパンチ追込	木間龍（船橋）	実109.2	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 11着/16頭+0.0秒 05/06 船橋11R 7着/14頭+2.2秒 04/29 大井11R 11着/13頭+3.4秒 04/07 川崎11R 11着/14頭+2.8秒 03/05 川崎11R 8着/13頭+1.4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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
3	アイリーズ逃げ	野畑凌（川崎）	実20.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/28 川崎11R 4着/14頭+0.6秒 07/14 浦和10R 1着/3頭 04/29 大井11R 12着/13頭+3.8秒 04/24 浦和8R 2着/7頭+0.1秒 04/13 大井7R 9着/11頭+1.9秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	オリコウエルドラド自在	御神訓（大井）	実49.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/19 川崎12R 2着/3頭 07/28 川崎11R 6着/14頭+1.0秒 04/07 川崎11R 7着/14頭+1.3秒 03/05 川崎11R 5着/13頭+1.0秒 02/03 川崎4R 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 5.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	マロンソレイユ推奨	矢野貴（大井）	実5.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
6	ロウリュ差し	吉原寛（金沢）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 15着/16頭 04/29 大井11R 3着/13頭+0.7秒 03/09 大井11R 2着/10頭+0.9秒 02/18 大井11R 8着/16頭+1.8秒 11/12 大井11R 3着/16頭+0.6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 6.7着 ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	モエレサワンミヤギ先行	本橋孝（船橋）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/13 大井9R 4着/15頭+0.5秒 06/10 大井11R 16着/16頭 05/06 船橋11R 3着/14頭+0.4秒 03/13 船橋11R 1着/9頭勝利 02/12 船橋6R 4着/11頭+0.8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 7.7着 (不振) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	ロックシュガー	和田譲（大井）	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3走で勝率33%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/28 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 07/06 川崎10R 2着/11頭 05/27 浦和8R 3着/7頭+0.0秒 04/30 大井11R 7着/11頭+2.2秒 04/10 川崎4R 1着/6頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.1% (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。
9	ララメテオ先行	本田重（船橋）	実5.0	○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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/13 大井9R 5着/15頭+0.6秒 05/06 船橋11R 1着/14頭勝利 04/07 川崎11R 3着/14頭+0.5秒 03/05 川崎11R 2着/13頭+0.7秒 02/03 川崎6R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	エンドレスソロウ先行	石川倭（北海道）	実3.3	◎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（91日ぶりの実戦）
前5走 06/10 大井11R 7着/16頭 04/29 大井11R 6着/13頭+1.2秒 02/18 大井11R 7着/16頭+1.8秒 ― ―
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 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
11	クレームドール追込	張田昂（船橋）	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 大井9R 7着/15頭+1.2秒 05/06 船橋11R 2着/14頭+0.2秒 03/13 船橋11R 2着/9頭+0.7秒 02/13 船橋6R 4着/9頭+0.4秒 01/19 船橋3R 1着/13頭勝利
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戦の調子平均 3.7着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	ティーズアライト逃げ	中山遥（浦和）	実79.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（201日ぶりの実戦）
前5走 02/20 大井4R 5着/10頭+1.1秒 01/30 大井2R 4着/9頭+0.8秒 12/26 大井9R 5着/10頭+0.6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 4.7着 △ ローテーション 201日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
13	クラムスコイ	笹川翼（大井）	実8.3	△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 07/28 川崎11R 1着/14頭勝利 07/03 船橋12R 2着/3頭 06/03 船橋3R 2着/8頭 05/06 船橋5R 5着/9頭+1.4秒 03/30 船橋3R 1着/11頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
14	クラウニングカップ先行	鷹見陸（大井）	実37.2	▽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／前走3着）
前5走 07/28 川崎11R 3着/14頭+0.3秒 06/03 船橋3R 1着/8頭 05/06 船橋5R 3着/9頭+0.4秒 04/13 大井7R 10着/11頭+2.8秒 03/30 船橋3R 4着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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

エンドレスソロウ

騎手石川倭（北海道）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ララメテオ

5.0倍

EV -13%

▲6ロウリュ

5.1倍

EV -31%

出走馬全14頭

◎10

エンドレスソロウ

石川倭（北海道）

3.3倍

+23%

›

○9

ララメテオ

本田重（船橋）

5.0倍

-13%

›

▲6

ロウリュ

吉原寛（金沢）

5.1倍

-31%

›

△5

マロンソレイユ

矢野貴（大井）

5.9倍

-42%

›

△7

モエレサワンミヤギ

本橋孝（船橋）

11.9倍

-35%

›

△13

クラムスコイ

笹川翼（大井）

8.3倍

-56%

›

▽3

アイリーズ

野畑凌（川崎）

20.7倍

-40%

›

▽8

ロックシュガー

和田譲（大井）

25.4倍

-45%

›

▽11

クレームドール

張田昂（船橋）

39.4倍

-30%

›

▽14

クラウニングカップ

鷹見陸（大井）

37.2倍

-43%

›

▽4

オリコウエルドラド

御神訓（大井）

49.6倍

-37%

›

▽12

ティーズアライト

中山遥（浦和）

79.9倍

-30%

›

▽1

コンヨバンコク

岡村健（船橋）

134.0倍

-22%

›

▽2

モコパンチ

木間龍（船橋）

109.2倍

-48%

›

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 5 マロンソレイユ ¥600 実5.9倍期待値 -42% 不的中2着単勝 5.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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