川崎 1R 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。

1R 川崎競馬場ダ900m 発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴフィーユ	福原杏（浦和）	実14.6	△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 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	アキヴィオーラ	藤江渉（川崎）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／75日ぶりの実戦）
前5走 07/30 川崎4R 1着/8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 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (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。
3	サヴィルガーデン自在	ゴンサ（船橋）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 09/07 川崎3R 3着/8頭+0.7秒 08/24 船橋1R 4着/9頭+2.0秒 08/02 船橋2R 4着/9頭+1.2秒 07/04 船橋4R 3着/5頭+0.0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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	フクシマホープ	加藤雄（川崎）	実143.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/07 川崎2R 7着/7頭+8.1秒 08/21 川崎3R 8着/9頭+2.0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戦の調子平均 7.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
5	ミヤフィデース	田中涼（川崎）	実203.6	▽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）
前5走 09/07 川崎3R 7着/8頭+4.7秒 07/27 川崎4R 6着/7頭+2.4秒 07/06 川崎5R 7着/7頭+1.0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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
6	ウンスイ	野畑凌（川崎）	実1.8	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.3% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
7	リケアチャチャチャ	笹川翼（大井）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走3着）
前5走 09/16 大井2R 3着/8頭+0.2秒 09/03 大井4R 2着/7頭+0.5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 2.5着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	パタヤビーチ	町田直（川崎）	実61.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/07 川崎3R 6着/8頭+2.2秒 07/30 川崎4R 4着/8頭+1.0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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (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。
9	バースバイパー逃げ	達城龍（大井）	実59.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/07 川崎3R 8着/8頭+4.8秒 08/18 川崎6R 8着/8頭+3.6秒 07/30 川崎11R 8着/9頭+5.7秒 07/06 川崎5R 2着/7頭+2.0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戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
10	フークベルギア	古岡勇（川崎）	実53.8	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/11 川崎3R 4着/5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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (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。
11	モンゲーコール	佐野遥（川崎）	実108.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／117日ぶりの実戦）
前5走 06/18 川崎3R 3着/6頭+1.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 117日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142%（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: 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。
12	トラストライオン	櫻井光（川崎）	実120.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（151日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎2R 5着/6頭+3.0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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 151日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81%（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: 0.8%) ※ 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。

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

ウンスイ

騎手野畑凌（川崎）

1.8倍

AI の勝率43%損益の分かれ目56%

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

◎6

ウンスイ

野畑凌（川崎）

1.8倍

勝率 43%

›

○2

アキヴィオーラ

藤江渉（川崎）

4.1倍

勝率 17%

›

▲7

リケアチャチャチャ

笹川翼（大井）

4.9倍

勝率 10%

›

△3

サヴィルガーデン

ゴンサ（船橋）

9.6倍

勝率 9%

›

△1

レーヴフィーユ

福原杏（浦和）

14.6倍

勝率 5%

›

△10

フークベルギア

古岡勇（川崎）

53.8倍

対象外勝率 4%

›

▽8

パタヤビーチ

町田直（川崎）

61.7倍

対象外勝率 3%

›

▽9

バースバイパー

達城龍（大井）

59.3倍

対象外勝率 3%

›

▽11

モンゲーコール

佐野遥（川崎）

108.1倍

対象外勝率 2%

›

▽12

トラストライオン

櫻井光（川崎）

120.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

フクシマホープ

加藤雄（川崎）

143.8倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ミヤフィデース

田中涼（川崎）

203.6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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