川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ1500m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コルネットロッソ	笹川翼（大井）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/07 川崎10R 12着/12頭+1.9秒 08/18 川崎5R 4着/11頭+0.3秒 07/30 川崎7R 3着/14頭+0.1秒 07/09 川崎7R 4着/8頭 05/13 川崎5R 2着/11頭+0.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 10.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
2	フラッシュタイム	岡田大（浦和）	実88.8	▽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）
前5走 09/23 浦和6R 5着/13頭+0.7秒 09/09 川崎8R 9着/12頭+2.0秒 08/10 浦和9R 3着/10頭+1.1秒 07/30 川崎7R 5着/14頭+0.7秒 07/13 浦和10R 8着/10頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	フルミネビアンコ	櫻井光（川崎）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 川崎7R 1着/11頭勝利 08/21 川崎12R 3着/12頭+0.8秒 07/29 川崎7R 9着/11頭+1.3秒 07/08 川崎2R 1着/9頭 12/16 川崎1R 6着/10頭+1.6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) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
4	ボンセレンシス	町田直（川崎）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/08 川崎8R 5着/8頭+1.6秒 08/21 川崎12R 1着/12頭勝利 07/29 川崎7R 7着/11頭+0.8秒 07/08 川崎6R 9着/11頭 06/16 川崎6R 3着/11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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ユウオウマイシン	半澤慶（浦和）	実71.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 船橋12R 1着/3頭 08/07 浦和10R 10着/12頭+2.8秒 07/16 浦和12R 3着/12頭 05/05 船橋12R 6着/12頭+1.1秒 04/21 浦和6R 9着/12頭+2.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
6	ジュンフカリ	神尾香（川崎）	実74.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/23 浦和6R 3着/13頭+0.3秒 09/11 川崎10R 6着/12頭+1.9秒 08/20 川崎8R 7着/13頭+1.1秒 07/31 川崎10R 9着/12頭+2.3秒 07/02 船橋6R 7着/10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 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
7	エースオーディン自在	鷹見陸（大井）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/29 船橋8R 2着/14頭+0.3秒 06/14 313R 6着/9頭+2.3秒 05/31 311R 8着/11頭+2.1秒 05/17 311R 8着/11頭+4.7秒 05/03 315R 2着/8頭+1.9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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ガルバナム追込	伊藤裕（川崎）	実28.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/03 園田11R 3着/3頭 08/12 園田7R 3着/9頭+1.5秒 07/23 園田12R 3着/12頭+1.1秒 07/02 園田8R 6着/10頭 06/12 園田8R 3着/10頭
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 3.0着 (安定) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ポジティビティ	西啓太（大井）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯12走で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/09 川崎8R 1着/12頭勝利 07/31 名古屋11R 8着/11頭+2.2秒 07/01 名古屋10R 1着/12頭 06/16 名古屋9R 3着/10頭 06/02 名古屋8R 3着/11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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 12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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.4% (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。
10	ゴットランド	野畑凌（川崎）	実2.6	◎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（97日ぶりの実戦）
前5走 07/07 川崎10R 7着/9頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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

ゴットランド

騎手野畑凌（川崎）

2.6倍

AI の勝率23%損益の分かれ目38%

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10頭

◎10

ゴットランド

野畑凌（川崎）

2.6倍

勝率 23%

›

○3

フルミネビアンコ

櫻井光（川崎）

3.4倍

勝率 22%

›

▲9

ポジティビティ

西啓太（大井）

5.9倍

勝率 19%

›

△4

ボンセレンシス

町田直（川崎）

6.3倍

勝率 12%

›

△1

コルネットロッソ

笹川翼（大井）

6.4倍

勝率 10%

›

△8

ガルバナム

伊藤裕（川崎）

28.9倍

勝率 5%

›

▽7

エースオーディン

鷹見陸（大井）

29.5倍

勝率 4%

›

▽5

ユウオウマイシン

半澤慶（浦和）

71.6倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ジュンフカリ

神尾香（川崎）

74.1倍

対象外勝率 1%

›

▽2

フラッシュタイム

岡田大（浦和）

88.8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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