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 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カズゴルティス	野畑凌（川崎）	実4.1	B▲ A○勝率15% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 1.0% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 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。
2	クアトロフォンテ差し	本橋孝（船橋）	実44.8	B× A▽勝率1% EV-33% 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 08/21 川崎11R 3着/8頭+0.4秒 06/17 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 02/13 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 01/21 船橋9R 8着/11頭+1.6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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -34% ※ 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	シゲルマッハ逃げ	佐野遥（川崎）	実53.5	B× A×勝率1% EV-54% 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 05/01 大井11R 8着/10頭+2.3秒 04/06 川崎11R 5着/9頭+1.3秒 03/02 川崎11R 6着/9頭+0.8秒 02/02 川崎11R 2着/9頭+0.1秒 01/01 川崎9R 4着/12頭+0.5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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 39% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 133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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -55% ※ 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	ムーム差し	西啓太（大井）	実8.1	B△ A△勝率9% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/28 船橋5R 4着/5頭+0.3秒 08/06 船橋11R 8着/14頭+1.0秒 06/05 船橋11R 2着/10頭 05/21 大井11R 9着/13頭+0.0秒 04/29 大井7R 3着/8頭+1.3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 4.7着 ○ ローテーション 14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 0.9% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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	ジャックオレンジ逃げ	ゴンサ（船橋）	実34.4	B× A▽勝率2% EV-37% 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 08/28 船橋5R 3着/5頭+0.3秒 08/06 船橋9R 6着/8頭+0.6秒 07/04 船橋5R 10着/12頭 09/30 船橋7R 3着/5頭+0.5秒 07/30 船橋7R 2着/7頭+0.2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 6.3着 ○ 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 14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 7位 / 勝率 1.8% / 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。
6	クオレス逃げ	池谷匠（川崎）	実217.9	B× A▽勝率0% EV-43% 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 08/21 川崎11R 6着/8頭+1.0秒 07/27 川崎11R 7着/7頭+1.7秒 07/10 川崎11R 9着/10頭 06/17 川崎9R 9着/11頭+0.0秒 06/05 船橋11R 10着/10頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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 0.3% / 期待値 -44% ※ 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	ハセノエクスプレス逃げ	張田昂（船橋）	実54.0	B× A×勝率1% EV-67% 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 08/28 船橋5R 5着/5頭+1.6秒 08/06 船橋9R 8着/8頭+1.6秒 04/03 船橋7R 7着/9頭+2.6秒 09/12 川崎11R 11着/11頭+2.4秒 08/19 浦和11R 2着/7頭+0.1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 6.7着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14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 0.6% / 期待値 -67% ※ 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	マカゼ差し	和田譲（大井）	実17.6	B× A△勝率4% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 川崎11R 4着/8頭+0.4秒 07/27 川崎11R 4着/7頭+0.9秒 07/10 川崎11R 1着/10頭 06/17 川崎9R 4着/11頭 01/01 川崎9R 6着/12頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.6% / 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。
9	シャカシャカシー	山中悠（船橋）	実33.7	B△ A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
10	プリモパイソン逃げ	矢野貴（大井）	実8.2	B△ A△勝率4% EV-70% 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20走で勝率35%と適性高／同距離帯20走で勝率35%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/27 川崎11R 5着/7頭+1.2秒 02/02 川崎11R 3着/9頭+0.3秒 12/10 船橋11R 11着/14頭+1.6秒 11/06 船橋11R 1着/10頭勝利 09/12 川崎11R 1着/11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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 35% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -71% ※ 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	ファストワン逃げ	御神訓（大井）	実5.2	B○ A▲勝率11% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/06 船橋12R 1着/10頭勝利 05/06 船橋10R 1着/12頭勝利 04/02 船橋9R 2着/9頭+0.0秒 02/27 浦和10R 1着/13頭勝利 12/09 船橋9R 1着/11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戦の調子勝率 67% (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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -44% ※ 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	ジョイフルロック自在	本田重（船橋）	実2.5	B◎ A◎勝率52% EV+28% 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33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/27 川崎11R 1着/7頭勝利 07/04 船橋10R 7着/10頭 06/05 船橋11R 5着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 3着/12頭+0.1秒 04/01 船橋10R 9着/10頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 74.8% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.5% / 期待値 +29% ※ 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 ◎

ジョイフルロック

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11ファストワン

5.2倍

EV +14%

▲A:○1カズゴルティス

4.1倍

EV -95%

出走馬全12頭

◎A:◎12

ジョイフルロック

本田重（船橋）

2.5倍

+87%

›

○A:▲11

ファストワン

御神訓（大井）

5.2倍

+14%

›

▲A:○1

カズゴルティス

野畑凌（川崎）

4.1倍

-95%

›

△A:△4

ムーム

西啓太（大井）

8.1倍

-92%

›

△A:▽9

シャカシャカシー

山中悠（船橋）

33.7倍

-68%

›

△A:△10

プリモパイソン

矢野貴（大井）

8.2倍

-99%

›

×A:△8

マカゼ

和田譲（大井）

17.6倍

-98%

›

×A:▽5

ジャックオレンジ

ゴンサ（船橋）

34.4倍

-99%

›

×A:▽2

クアトロフォンテ

本橋孝（船橋）

44.8倍

-99%

›

×A:×3

シゲルマッハ

佐野遥（川崎）

53.5倍

-99%

›

×A:×7

ハセノエクスプレス

張田昂（船橋）

54.0倍

-99%

›

×A:▽6

クオレス

池谷匠（川崎）

217.9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。

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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

11R 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 20:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カズゴルティス	野畑凌（川崎）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	クアトロフォンテ差し	本橋孝（船橋）	実44.8	▽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3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 川崎11R 3着/8頭+0.4秒 06/17 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 02/13 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 01/21 船橋9R 8着/11頭+1.6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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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	シゲルマッハ逃げ	佐野遥（川崎）	実53.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率39%と適性高／133日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井11R 8着/10頭+2.3秒 04/06 川崎11R 5着/9頭+1.3秒 03/02 川崎11R 6着/9頭+0.8秒 02/02 川崎11R 2着/9頭+0.1秒 01/01 川崎9R 4着/12頭+0.5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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 39% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	ムーム差し	西啓太（大井）	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/28 船橋5R 4着/5頭+0.3秒 08/06 船橋11R 8着/14頭+1.0秒 06/05 船橋11R 2着/10頭 05/21 大井11R 9着/13頭+0.0秒 04/29 大井7R 3着/8頭+1.3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 4.7着 ○ ローテーション 14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 8.5% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	ジャックオレンジ逃げ	ゴンサ（船橋）	実34.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/28 船橋5R 3着/5頭+0.3秒 08/06 船橋9R 6着/8頭+0.6秒 07/04 船橋5R 10着/12頭 09/30 船橋7R 3着/5頭+0.5秒 07/30 船橋7R 2着/7頭+0.2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 6.3着 ○ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
6	クオレス逃げ	池谷匠（川崎）	実217.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/21 川崎11R 6着/8頭+1.0秒 07/27 川崎11R 7着/7頭+1.7秒 07/10 川崎11R 9着/10頭 06/17 川崎9R 9着/11頭+0.0秒 06/05 船橋11R 10着/10頭+1.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
7	ハセノエクスプレス逃げ	張田昂（船橋）	実54.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/28 船橋5R 5着/5頭+1.6秒 08/06 船橋9R 8着/8頭+1.6秒 04/03 船橋7R 7着/9頭+2.6秒 09/12 川崎11R 11着/11頭+2.4秒 08/19 浦和11R 2着/7頭+0.1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 6.7着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
8	マカゼ差し	和田譲（大井）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率29%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 川崎11R 4着/8頭+0.4秒 07/27 川崎11R 4着/7頭+0.9秒 07/10 川崎11R 1着/10頭 06/17 川崎9R 4着/11頭 01/01 川崎9R 6着/12頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	シャカシャカシー	山中悠（船橋）	実33.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	プリモパイソン逃げ	矢野貴（大井）	実8.2	△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20走で勝率35%と適性高／同距離帯20走で勝率35%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/27 川崎11R 5着/7頭+1.2秒 02/02 川崎11R 3着/9頭+0.3秒 12/10 船橋11R 11着/14頭+1.6秒 11/06 船橋11R 1着/10頭勝利 09/12 川崎11R 1着/11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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 35% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
11	ファストワン逃げ	御神訓（大井）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/06 船橋12R 1着/10頭勝利 05/06 船橋10R 1着/12頭勝利 04/02 船橋9R 2着/9頭+0.0秒 02/27 浦和10R 1着/13頭勝利 12/09 船橋9R 1着/11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戦の調子勝率 67% (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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
12	ジョイフルロック自在	本田重（船橋）	実2.5	◎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33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/27 川崎11R 1着/7頭勝利 07/04 船橋10R 7着/10頭 06/05 船橋11R 5着/10頭+0.0秒 05/08 船橋9R 3着/12頭+0.1秒 04/01 船橋10R 9着/10頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 51.5% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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

ジョイフルロック

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1カズゴルティス

4.1倍

EV -37%

▲11ファストワン

5.2倍

EV -43%

出走馬全12頭

◎12

ジョイフルロック

本田重（船橋）

2.5倍

+28%

›

○1

カズゴルティス

野畑凌（川崎）

4.1倍

-37%

›

▲11

ファストワン

御神訓（大井）

5.2倍

-43%

›

△4

ムーム

西啓太（大井）

8.1倍

-31%

›

△8

マカゼ

和田譲（大井）

17.6倍

-35%

›

△10

プリモパイソン

矢野貴（大井）

8.2倍

-70%

›

▽5

ジャックオレンジ

ゴンサ（船橋）

34.4倍

-37%

›

▽9

シャカシャカシー

山中悠（船橋）

33.7倍

-46%

›

▽2

クアトロフォンテ

本橋孝（船橋）

44.8倍

-33%

›

×3

シゲルマッハ

佐野遥（川崎）

53.5倍

-54%

›

×7

ハセノエクスプレス

張田昂（船橋）

54.0倍

-67%

›

▽6

クオレス

池谷匠（川崎）

217.9倍

-43%

›

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