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 川崎競馬場若武者ダ1500m ダート1500m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラフキャッチ	野畑凌（川崎）	実12.0	B× A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 07/30 川崎11R 2着/9頭+0.4秒 05/15 川崎3R 1着/7頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -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。
2	ナイトムーブ	本田重（船橋）	実3.5	B○ A▲勝率17% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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22%）
前5走 07/30 川崎11R 1着/9頭勝利 07/09 川崎3R 1着/6頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 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。
3	ラモンパンサー	木間龍（船橋）	実172.4	B× A▽勝率1% EV+25% 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11R 8着/10頭+2.4秒 06/28 船橋2R 2着/5頭 06/23 浦和3R 3着/7頭+0.0秒 06/15 川崎3R 5着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 4着/12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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 +25% ※ 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	ゴールドサンデー	中越琉（川崎）	実151.0	B× A▽勝率1% EV+64% 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 08/20 川崎4R 2着/10頭+0.1秒 07/29 川崎4R 4着/7頭+1.7秒 07/06 川崎4R 2着/10頭+0.0秒 06/15 川崎3R 7着/12頭+4.0秒 05/15 川崎3R 5着/7頭+4.0秒
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -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 1.1% / 期待値 +65% ※ 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	ウノキボンバイエ	室陽一（浦和）	実2.1	B△ A◎勝率38% EV-19% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和11R 1着/10頭勝利 07/14 浦和4R 1着/3頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.2% / 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	ドゥオーモアモーレ	矢野貴（大井）	実17.8	B△ A×勝率3% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/11 浦和11R 3着/10頭+1.6秒 07/09 川崎5R 1着/6頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -54% ※ 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	サンバルカン	吉原寛（金沢）	実18.4	B△ A△勝率3% EV-36% 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／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎11R 3着/9頭+2.0秒 07/07 川崎5R 2着/6頭 06/18 川崎3R 1着/6頭 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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	ゴールドカレラ	御神訓（大井）	実13.4	B▲ A△勝率9% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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26%）
前5走 07/27 川崎6R 1着/8頭勝利 06/18 川崎4R 2着/5頭+4.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 期待値 +26% ※ 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	ブエンディア	櫻井光（川崎）	実98.0	B× A▽勝率1% EV+22% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／65日ぶりの実戦）
前5走 07/07 川崎5R 5着/6頭 06/15 川崎3R 1着/12頭 05/15 川崎2R 1着/6頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 +22% ※ 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	コーズブルー	西啓太（大井）	実47.5	B× A▽勝率2% EV+16% 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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 川崎4R 1着/10頭勝利 07/06 川崎4R 3着/10頭 06/18 川崎4R 3着/5頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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 1着 (勢い継続) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
11	ルースアグレッシブ推奨	笹川翼（大井）	実5.1	B◎ A○勝率17% EV-15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率54% × オッズ5.1倍で期待値+174%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／同距離帯で勝率67%と得意）
前5走 08/11 浦和11R 6着/10頭+2.1秒 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5頭 ― ―
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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 53.7% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.6% / 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。

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 ○

ルースアグレッシブ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

+174%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2ナイトムーブ

3.5倍

EV -14%

▲A:△8ゴールドカレラ

13.4倍

EV +79%

出走馬全11頭

◎A:○11

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

5.1倍

+174%

›

○A:▲2

ナイトムーブ

本田重（船橋）

3.5倍

-14%

›

▲A:△8

ゴールドカレラ

御神訓（大井）

13.4倍

+79%

›

△A:×6

ドゥオーモアモーレ

矢野貴（大井）

17.8倍

-18%

›

△A:△7

サンバルカン

吉原寛（金沢）

18.4倍

-67%

›

△A:◎5

ウノキボンバイエ

室陽一（浦和）

2.1倍

-98%

›

×A:▽10

コーズブルー

西啓太（大井）

47.5倍

-73%

›

×A:△1

ブラフキャッチ

野畑凌（川崎）

12.0倍

-94%

›

×A:▽9

ブエンディア

櫻井光（川崎）

98.0倍

-53%

›

×A:▽4

ゴールドサンデー

中越琉（川崎）

151.0倍

-99%

›

×A:▽3

ラモンパンサー

木間龍（船橋）

172.4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 11 ルースアグレッシブ ¥1,000 確定5.1倍期待値 +174% 的中1着確定 5.1倍5,100円

※ オッズは予測時点の値です。

11R 川崎競馬場若武者ダ1500m ダート1500m　発走 20:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラフキャッチ	野畑凌（川崎）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 07/30 川崎11R 2着/9頭+0.4秒 05/15 川崎3R 1着/7頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ナイトムーブ	本田重（船橋）	実3.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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22%）
前5走 07/30 川崎11R 1着/9頭勝利 07/09 川崎3R 1着/6頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 16.6% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
3	ラモンパンサー	木間龍（船橋）	実172.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/11 浦和11R 8着/10頭+2.4秒 06/28 船橋2R 2着/5頭 06/23 浦和3R 3着/7頭+0.0秒 06/15 川崎3R 5着/12頭+0.0秒 06/02 船橋4R 4着/12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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	ゴールドサンデー	中越琉（川崎）	実151.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/20 川崎4R 2着/10頭+0.1秒 07/29 川崎4R 4着/7頭+1.7秒 07/06 川崎4R 2着/10頭+0.0秒 06/15 川崎3R 7着/12頭+4.0秒 05/15 川崎3R 5着/7頭+4.0秒
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ウノキボンバイエ	室陽一（浦和）	実2.1	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/11 浦和11R 1着/10頭勝利 07/14 浦和4R 1着/3頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ドゥオーモアモーレ	矢野貴（大井）	実17.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/11 浦和11R 3着/10頭+1.6秒 07/09 川崎5R 1着/6頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	サンバルカン	吉原寛（金沢）	実18.4	△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／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 川崎11R 3着/9頭+2.0秒 07/07 川崎5R 2着/6頭 06/18 川崎3R 1着/6頭 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ゴールドカレラ	御神訓（大井）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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26%）
前5走 07/27 川崎6R 1着/8頭勝利 06/18 川崎4R 2着/5頭+4.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ブエンディア	櫻井光（川崎）	実98.0	▽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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／65日ぶりの実戦）
前5走 07/07 川崎5R 5着/6頭 06/15 川崎3R 1着/12頭 05/15 川崎2R 1着/6頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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	コーズブルー	西啓太（大井）	実47.5	▽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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 川崎4R 1着/10頭勝利 07/06 川崎4R 3着/10頭 06/18 川崎4R 3着/5頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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 1着 (勢い継続) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
11	ルースアグレッシブ推奨	笹川翼（大井）	実5.1	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／同距離帯で勝率67%と得意）
前5走 08/11 浦和11R 6着/10頭+2.1秒 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5頭 ― ―
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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

ウノキボンバイエ

騎手室陽一（浦和）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ルースアグレッシブ

5.1倍

EV -15%

▲2ナイトムーブ

3.5倍

EV -41%

出走馬全11頭

◎5

ウノキボンバイエ

室陽一（浦和）

2.1倍

-19%

›

○11

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

5.1倍

-15%

›

▲2

ナイトムーブ

本田重（船橋）

3.5倍

-41%

›

△8

ゴールドカレラ

御神訓（大井）

13.4倍

+25%

›

△1

ブラフキャッチ

野畑凌（川崎）

12.0倍

-8%

›

△7

サンバルカン

吉原寛（金沢）

18.4倍

-36%

›

×6

ドゥオーモアモーレ

矢野貴（大井）

17.8倍

-54%

›

▽10

コーズブルー

西啓太（大井）

47.5倍

+16%

›

▽9

ブエンディア

櫻井光（川崎）

98.0倍

+22%

›

▽4

ゴールドサンデー

中越琉（川崎）

151.0倍

+64%

›

▽3

ラモンパンサー

木間龍（船橋）

172.4倍

+25%

›

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 11 ルースアグレッシブ ¥1,000 確定5.1倍期待値 -15% 的中1着確定 5.1倍5,100円

※ オッズは予測時点の値です。

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