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1400m 発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジオパークムーン差し	椿聡太（船橋）	実59.0	▽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2R 7着/12頭+2.6秒 08/25 船橋5R 4着/12頭+0.8秒 08/02 船橋6R 8着/10頭+3.5秒 06/28 船橋3R 4着/9頭 05/05 船橋4R 6着/12頭+1.3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 ○ 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) +44%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
2	トウカイジーク	笹川翼（大井）	実2.4	◎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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	サンクリュウ逃げ	野畑凌（川崎）	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／156日ぶりの実戦）
前5走 05/11 川崎8R 5着/10頭+0.7秒 04/07 川崎4R 1着/12頭勝利 03/05 川崎7R 1着/12頭勝利 02/06 川崎8R 2着/12頭+0.5秒 01/02 川崎3R 2着/14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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 156日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
4	パーティーキング逃げ	古岡勇（川崎）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/08 川崎4R 1着/12頭勝利 06/18 川崎6R 1着/12頭 05/11 川崎6R 1着/9頭勝利 04/08 川崎1R 1着/12頭勝利 03/18 浦和4R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	マサッキー先行	臼井健（船橋）	実285.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/25 浦和2R 9着/12頭+1.8秒 08/25 船橋5R 12着/12頭+4.6秒 08/02 船橋4R 6着/7頭+2.4秒 07/13 浦和4R 9着/11頭+4.0秒 07/06 川崎7R 8着/12頭
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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +188%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	リーヴルマン	木間龍（船橋）	実71.4	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/09 川崎1R 7着/13頭+1.9秒 08/05 船橋2R 5着/6頭+3.1秒 07/13 浦和5R 9着/10頭+0.0秒 06/29 船橋2R 2着/10頭 06/23 浦和4R 5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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +277%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.3% (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。
7	ルゾフォニア追込	中山遥（浦和）	実152.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/08 川崎5R 8着/12頭+2.2秒 05/12 川崎7R 11着/12頭+2.4秒 04/06 川崎8R 12着/12頭+2.5秒 03/02 川崎4R 8着/10頭+2.4秒 02/03 川崎3R 9着/13頭+2.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26%（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: 0.7%) ※ 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	スターバロン先行	中島良（浦和）	実265.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/25 浦和2R 8着/12頭+1.4秒 09/09 川崎1R 12着/13頭+3.7秒 08/10 浦和2R 6着/9頭+1.1秒 07/17 浦和2R 6着/12頭 06/26 浦和1R 1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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50%（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: 0.4%) ※ 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。
9	ファインティアラ	増田充（川崎）	実181.0	▽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25%と適性高／100日ぶりの実戦）
前5走 07/06 川崎7R 6着/12頭+0.0秒 06/15 川崎2R 5着/11頭 05/26 浦和1R 9着/9頭+0.0秒 05/11 川崎5R 7着/11頭+2.9秒 04/10 川崎2R 1着/10頭勝利
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 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
10	オリコウビアリッツ	櫻井光（川崎）	実84.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/09 川崎1R 10着/13頭+3.3秒 08/19 川崎8R 7着/13頭+2.6秒 07/10 川崎2R 1着/9頭 06/18 川崎1R 7着/12頭+0.0秒 01/03 川崎2R 5着/9頭+1.0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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
11	マユナイト	矢野貴（大井）	実6.7	△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30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ドナソラーレ	御神訓（大井）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/10 川崎5R 1着/12頭勝利 03/04 川崎6R 3着/11頭+1.1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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。

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

トウカイジーク

騎手笹川翼（大井）

2.4倍

AI の勝率39%損益の分かれ目42%

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

◎2

トウカイジーク

笹川翼（大井）

2.4倍

勝率 39%

›

○4

パーティーキング

古岡勇（川崎）

2.8倍

勝率 18%

›

▲12

ドナソラーレ

御神訓（大井）

4.6倍

勝率 13%

›

△11

マユナイト

矢野貴（大井）

6.7倍

勝率 9%

›

△3

サンクリュウ

野畑凌（川崎）

17.4倍

勝率 7%

›

△6

リーヴルマン

木間龍（船橋）

71.4倍

対象外勝率 5%

›

▽10

オリコウビアリッツ

櫻井光（川崎）

84.8倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ジオパークムーン

椿聡太（船橋）

59.0倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ファインティアラ

増田充（川崎）

181.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

マサッキー

臼井健（船橋）

285.2倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ルゾフォニア

中山遥（浦和）

152.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

スターバロン

中島良（浦和）

265.1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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項