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1400m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハーイバービー	和田譲（大井）	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和7R 6着/12頭+2.0秒 09/07 川崎10R 2着/12頭+0.2秒 08/19 川崎9R 8着/12頭+0.9秒 07/27 川崎9R 2着/12頭+0.2秒 07/10 川崎7R 2着/10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 5.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
2	ノーブルウィスパー先行	岡村裕（川崎）	実27.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/30 船橋9R 9着/10頭+3.3秒 09/09 川崎6R 4着/12頭+1.0秒 07/10 川崎9R 4着/11頭 05/15 川崎8R 9着/12頭+0.8秒 04/10 川崎8R 6着/11頭+0.5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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
3	ライヴバフィ	矢野貴（大井）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/09 川崎7R 4着/12頭+0.3秒 08/19 川崎9R 3着/12頭+0.4秒 07/30 川崎2R 2着/3頭 07/09 川崎6R 1着/6頭 06/16 川崎5R 1着/12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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	バスクレヒオン先行	西啓太（大井）	実16.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／172日ぶりの実戦）
前5走 04/24 浦和8R 5着/7頭+2.7秒 04/08 川崎8R 5着/13頭+2.2秒 03/04 川崎8R 5着/12頭+2.2秒 01/21 船橋11R 5着/13頭+3.0秒 01/01 川崎11R 2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戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ ローテーション 172日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	バスターウルフ追込	木間龍（船橋）	実170.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/28 船橋12R 11着/13頭+4.3秒 09/11 川崎10R 12着/12頭+4.4秒 08/26 船橋7R 11着/11頭+3.9秒 12/26 大井7R 8着/9頭+2.8秒 05/29 園田11R 8着/12頭+1.5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 11.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27%（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: 0.6%) ※ 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。
6	フォーマイディア追込	加藤雄（川崎）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/08 川崎7R 5着/12頭+1.4秒 08/19 川崎9R 5着/12頭+0.6秒 07/27 川崎10R 9着/10頭+1.7秒 07/08 川崎6R 6着/11頭 06/17 川崎6R 6着/8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 6.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 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。
7	ルージュフィーリア	野畑凌（川崎）	実1.7	×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 7 ◎ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	フィラメント自在	伊藤裕（川崎）	実27.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（299日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎10R 4着/10頭+0.9秒 11/20 川崎9R 6着/12頭+1.4秒 10/16 川崎9R 2着/12頭+0.4秒 09/26 浦和10R 5着/13頭+2.0秒 09/12 川崎8R 10着/12頭+1.6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 4.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% △ ローテーション 299日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	グァンバーレ	古岡勇（川崎）	実43.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/07 川崎10R 3着/12頭+0.2秒 08/18 川崎7R 4着/11頭+1.5秒 07/30 川崎6R 7着/11頭+1.4秒 07/06 川崎6R 9着/12頭+1.0秒 05/26 浦和6R 3着/12頭
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 4.7着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
10	デルマネコダマシ	小杉亮（船橋）	実65.3	▽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 09/28 船橋5R 7着/12頭+1.4秒 07/10 川崎9R 9着/11頭+2.0秒 07/02 船橋6R 6着/10頭 06/03 船橋8R 6着/12頭 05/06 船橋7R 2着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 15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 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

ルージュフィーリア

騎手野畑凌（川崎）

1.7倍

AI の勝率28%損益の分かれ目59%

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

×7

ルージュフィーリア

野畑凌（川崎）

1.7倍

勝率 28%

›

○3

ライヴバフィ

矢野貴（大井）

3.1倍

勝率 28%

›

▲1

ハーイバービー

和田譲（大井）

7.5倍

勝率 15%

›

△4

バスクレヒオン

西啓太（大井）

16.3倍

勝率 9%

›

△2

ノーブルウィスパー

岡村裕（川崎）

27.1倍

勝率 6%

›

△8

フィラメント

伊藤裕（川崎）

27.4倍

勝率 6%

›

▽6

フォーマイディア

加藤雄（川崎）

29.5倍

勝率 3%

›

▽9

グァンバーレ

古岡勇（川崎）

43.1倍

対象外勝率 2%

›

▽10

デルマネコダマシ

小杉亮（船橋）

65.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

バスターウルフ

木間龍（船橋）

170.0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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