川崎 7R 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。

7R 川崎競馬場ダ1500m 発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイヤーボール逃げ	佐野遥（川崎）	実47.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/29 船橋8R 11着/14頭+4.1秒 09/09 川崎4R 13着/14頭+4.6秒 08/20 川崎5R 6着/11頭+1.7秒 07/28 川崎7R 6着/12頭+1.3秒 04/08 川崎9R 13着/13頭+5.6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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。
2	ジンガブリッツ逃げ	新原周（川崎）	実12.4	△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0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 06/15 川崎8R 7着/11頭+3.0秒 06/04 船橋5R 2着/12頭+3.0秒 04/10 川崎6R 2着/12頭+0.3秒 04/03 船橋3R 1着/12頭勝利 02/02 川崎1R 5着/8頭+0.8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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	ビップルーク追込	七夕裕（浦和）	実64.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/22 浦和7R 7着/13頭+2.2秒 09/07 川崎7R 9着/11頭+4.5秒 08/24 船橋4R 4着/11頭+1.4秒 08/07 浦和8R 4着/11頭+1.8秒 07/16 浦和9R 9着/11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 6.7着 ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
4	チョコラテ	御神訓（大井）	実1.3	◎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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/19 川崎8R 1着/13頭勝利 07/31 川崎6R 1着/3頭 01/03 川崎1R 2着/9頭+0.1秒 12/19 川崎4R 4着/6頭+1.5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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 39.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
5	オンナユメラク逃げ	矢野貴（大井）	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/09 川崎1R 2着/13頭+0.0秒 07/06 川崎7R 3着/12頭+2.0秒 03/06 川崎5R 5着/8頭+1.2秒 02/06 川崎2R 1着/9頭勝利 01/04 川崎2R 2着/8頭+0.7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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ボーゲンモーント追込	山口達（船橋）	実130.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/25 船橋9R 7着/13頭+1.3秒 03/30 船橋3R 8着/11頭+1.6秒 03/12 船橋7R 7着/9頭+1.7秒 02/12 船橋6R 9着/11頭+2.3秒 01/20 船橋6R 6着/9頭+3.6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 7.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
7	バブリーヒーロー	木間龍（船橋）	実140.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/08 川崎8R 8着/8頭+5.4秒 07/15 浦和9R 5着/12頭+2.0秒 06/29 船橋7R 8着/8頭 06/15 川崎2R 2着/11頭 06/01 船橋1R 10着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	シタパンツ	見越彬（浦和）	実112.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 09/24 浦和12R 12着/12頭+8.1秒 08/10 浦和9R 8着/10頭+2.9秒 07/03 大井10R 13着/14頭 06/12 大井5R 14着/14頭+3.0秒 05/22 大井8R 8着/13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 11.0着 (不振) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
9	セレブウマザンマイ	仲野光（船橋）	実22.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋8R 8着/8頭+1.2秒 08/04 船橋12R 7着/14頭+2.4秒 06/28 船橋9R 5着/10頭+0.0秒 06/16 川崎5R 5着/12頭 04/06 川崎12R 2着/13頭+0.1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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
10	ミトノテイオー	野畑凌（川崎）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/11 川崎6R 1着/12頭勝利 08/18 川崎1R 2着/11頭+0.2秒 06/04 名古屋1R 4着/12頭 05/21 名古屋9R 3着/10頭+1.0秒 05/06 名古屋4R 5着/12頭+1.4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) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
11	マロンルピナス	池谷匠（川崎）	実38.6	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/25 浦和7R 6着/12頭+1.6秒 08/18 川崎5R 6着/11頭+1.4秒 07/29 川崎5R 2着/12頭+0.9秒 06/16 川崎5R 10着/12頭 05/25 浦和6R 4着/11頭+2.0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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 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 3.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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

チョコラテ

騎手御神訓（大井）

1.3倍

AI の勝率40%損益の分かれ目77%

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11頭

◎4

チョコラテ

御神訓（大井）

1.3倍

勝率 40%

›

○10

ミトノテイオー

野畑凌（川崎）

5.3倍

勝率 23%

›

▲5

オンナユメラク

矢野貴（大井）

9.9倍

勝率 12%

›

△2

ジンガブリッツ

新原周（川崎）

12.4倍

勝率 8%

›

△9

セレブウマザンマイ

仲野光（船橋）

22.9倍

勝率 7%

›

△11

マロンルピナス

池谷匠（川崎）

38.6倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ファイヤーボール

佐野遥（川崎）

47.5倍

対象外勝率 3%

›

▽8

シタパンツ

見越彬（浦和）

112.3倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ビップルーク

七夕裕（浦和）

64.9倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ボーゲンモーント

山口達（船橋）

130.6倍

対象外勝率 1%

›

▽7

バブリーヒーロー

木間龍（船橋）

140.9倍

対象外勝率 1%

›

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