川崎 12R 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。

12R 川崎競馬場ダ900m 発走 20:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スノーランス	佐野遥（川崎）	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	クラレーヴ	木間龍（船橋）	実20.6	▽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33%と好調）
前5走 08/28 船橋10R 14着/14頭+2.6秒 08/12 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 07/17 浦和10R 1着/11頭 07/03 船橋7R 3着/7頭 06/03 船橋6R 12着/13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 33% (上り調子) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	ファイアトーチ	ゴンサ（船橋）	実64.0	▽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／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/29 船橋12R 10着/12頭+1.8秒 08/20 川崎9R 7着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 9着/12頭 05/13 園田6R 2着/8頭+0.2秒 04/23 園田4R 2着/12頭+0.3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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	タイセイフランク逃げ	櫻井光（川崎）	実39.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/29 船橋6R 11着/12頭+2.5秒 08/20 川崎9R 8着/10頭+1.2秒 04/07 川崎9R 2着/10頭+0.2秒 03/30 船橋9R 7着/10頭+1.7秒 03/02 川崎12R 9着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.5% (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。
5	ブライティアブエナ逃げ	沖響主（船橋）	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 船橋10R 4着/14頭+0.7秒 08/06 船橋10R 9着/10頭+1.7秒 06/29 船橋9R 5着/8頭 06/01 船橋8R 7着/9頭+0.0秒 05/04 船橋8R 12着/12頭+1.9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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
6	クレイスアバンティ	神尾香（川崎）	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/25 浦和10R 3着/11頭+0.2秒 09/07 川崎9R 3着/3頭 08/18 川崎10R 2着/12頭+0.0秒 07/28 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 07/09 川崎8R 6着/10頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 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 17日の間隔 (理想的) △ 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。
7	エルガー自在	町田直（川崎）	実2.9	◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/23 浦和11R 1着/12頭勝利 09/07 川崎12R 3着/3頭 08/21 川崎10R 8着/10頭+1.8秒 07/07 川崎12R 2着/3頭 05/14 川崎12R 12着/12頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.7% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
8	サベージラヴ	野畑凌（川崎）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/29 船橋12R 2着/12頭+0.3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 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
9	ランラン追込	山林信（川崎）	実38.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/25 浦和11R 12着/12頭+0.0秒 05/14 川崎10R 12着/12頭+2.7秒 04/09 川崎10R 12着/12頭+2.6秒 03/05 川崎10R 7着/9頭+1.4秒 02/03 川崎10R 7着/12頭+1.4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 12.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
10	トリプルアクセル自在	藤本現（大井）	実66.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／188日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎9R 8着/10頭+1.0秒 03/04 川崎9R 7着/12頭+1.0秒 02/04 川崎8R 5着/12頭+0.9秒 12/16 川崎10R 5着/10頭+0.8秒 11/20 川崎12R 2着/11頭+0.2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 6.7着 × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ ローテーション 188日休養明け × 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 0.8% (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。
11	ミスフォルテ	笹川翼（大井）	実12.8	△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33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/20 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 07/28 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 07/06 川崎12R 1着/3頭 06/15 川崎9R 1着/3頭 03/11 船橋8R 9着/12頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
12	トゥナシ逃げ	見越彬（浦和）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/28 船橋9R 4着/12頭+0.8秒 09/23 浦和11R 3着/12頭+0.3秒 06/26 浦和4R 1着/7頭 05/13 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 02/26 浦和3R 1着/10頭勝利
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) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (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

エルガー

騎手町田直（川崎）

2.9倍

AI の勝率39%損益の分かれ目34%

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

◎7

エルガー

町田直（川崎）

2.9倍

勝率 39%

›

○12

トゥナシ

見越彬（浦和）

5.1倍

勝率 16%

›

▲8

サベージラヴ

野畑凌（川崎）

3.9倍

勝率 15%

›

△11

ミスフォルテ

笹川翼（大井）

12.8倍

勝率 8%

›

△1

スノーランス

佐野遥（川崎）

6.1倍

勝率 6%

›

△6

クレイスアバンティ

神尾香（川崎）

16.1倍

勝率 5%

›

▽5

ブライティアブエナ

沖響主（船橋）

29.3倍

勝率 3%

›

▽2

クラレーヴ

木間龍（船橋）

20.6倍

勝率 3%

›

▽9

ランラン

山林信（川崎）

38.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

タイセイフランク

櫻井光（川崎）

39.1倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ファイアトーチ

ゴンサ（船橋）

64.0倍

対象外勝率 1%

›

▽10

トリプルアクセル

藤本現（大井）

66.7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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