川崎 5R 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。

5R 川崎競馬場ダ1500m 発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドコフクカゼ	新原周（川崎）	実4.4	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 川崎2R 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 100% (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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ウィズサークレット	町田直（川崎）	実23.4	×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／74日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/30 川崎11R 4着/9頭+2.0秒 07/06 川崎5R 1着/7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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
3	ゴールドモナコ	古岡勇（川崎）	実3.3	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/09 川崎2R 1着/8頭勝利 08/21 川崎4R 1着/8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戦の調子勝率 100% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.3% (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。
4	アレグロビバーチェ	本田重（船橋）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 川崎3R 1着/8頭勝利 07/09 川崎5R 4着/6頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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 22.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	レインボーライフ	佐野遥（川崎）	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	フライトドクター	野畑凌（川崎）	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67%と好調／前走2着）
前5走 09/24 浦和8R 2着/10頭+0.5秒 08/11 浦和6R 1着/7頭勝利 06/22 浦和4R 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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18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 12.3% (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。
7	コーズマーサ	川島正（船橋）	実130.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/29 船橋5R 5着/11頭+1.8秒 08/25 船橋2R 1着/9頭勝利 08/06 船橋1R 4着/7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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	クリスタルシー	櫻井光（川崎）	実55.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/10 川崎4R 5着/10頭+1.3秒 08/20 川崎4R 4着/10頭+0.5秒 07/31 川崎4R 2着/7頭+0.0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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
9	セイレジェ	西啓太（大井）	実25.5	▽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）
前5走 09/08 川崎1R 1着/8頭勝利 08/21 川崎3R 4着/9頭+0.0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 50% (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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
10	ラストハニー自在	和田譲（大井）	実57.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/01 船橋7R 3着/3頭 09/09 川崎2R 7着/8頭+2.8秒 08/24 船橋2R 4着/6頭+1.4秒 08/11 浦和11R 7着/10頭+2.2秒 06/02 船橋4R 5着/12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戦の調子平均 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	マーラータン	岡村健（船橋）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ビエールブランシュ	池谷匠（川崎）	実68.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/11 川崎5R 2着/7頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

ゴールドモナコ

騎手古岡勇（川崎）

3.3倍

AI の勝率30%損益の分かれ目30%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全12頭

◎3

ゴールドモナコ

古岡勇（川崎）

3.3倍

勝率 30%

›

○4

アレグロビバーチェ

本田重（船橋）

3.8倍

勝率 23%

›

▲6

フライトドクター

野畑凌（川崎）

5.0倍

勝率 12%

›

△1

ドコフクカゼ

新原周（川崎）

4.4倍

勝率 11%

›

△11

マーラータン

岡村健（船橋）

15.3倍

勝率 7%

›

△5

レインボーライフ

佐野遥（川崎）

16.2倍

勝率 5%

›

▽9

セイレジェ

西啓太（大井）

25.5倍

勝率 3%

›

▽8

クリスタルシー

櫻井光（川崎）

55.6倍

対象外勝率 2%

›

×2

ウィズサークレット

町田直（川崎）

23.4倍

勝率 2%

›

▽10

ラストハニー

和田譲（大井）

57.6倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ビエールブランシュ

池谷匠（川崎）

68.9倍

対象外勝率 1%

›

▽7

コーズマーサ

川島正（船橋）

130.7倍

対象外勝率 1%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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