川崎 11R 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。

11R 川崎競馬場鎌倉記念ダ1600m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シゲキング	御神訓（大井）	実15.6	△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100%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 07/07 川崎5R 1着/6頭 06/18 川崎4R 1着/5頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (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) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ソラニネガイヲ	櫻井光（川崎）	実19.1	▽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100%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 07/09 川崎4R 1着/3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) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
3	ブエンディア	古岡勇（川崎）	実186.3	▽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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/10 川崎11R 8着/11頭+2.7秒 07/07 川崎5R 5着/6頭 06/15 川崎3R 1着/12頭 05/15 川崎2R 1着/6頭勝利 ―
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 4走で勝率 50% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	ナイトムーブ	本田重（船橋）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/10 川崎11R 4着/11頭+1.7秒 07/30 川崎11R 1着/9頭勝利 07/09 川崎3R 1着/6頭 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) × 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 8.8% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
5	プレミアムチーム	矢野貴（大井）	実5.5	○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／72日ぶりの実戦）
前5走 08/03 船橋3R 1着/6頭勝利 07/03 船橋4R 1着/5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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
6	エイシンフロイデ	西啓太（大井）	実32.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	ブラフキャッチ自在	野畑凌（川崎）	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/10 川崎11R 3着/11頭+1.4秒 07/30 川崎11R 2着/9頭+0.4秒 05/15 川崎3R 1着/7頭勝利 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
8	コパノシチリア	町田直（川崎）	実12.0	△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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
9	ルースアグレッシブ	笹川翼（大井）	実2.5	◎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67%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/10 川崎11R 1着/11頭勝利 08/11 浦和11R 6着/10頭+2.1秒 07/17 浦和7R 1着/8頭 06/22 浦和3R 1着/5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ウノキボンバイエ	室陽一（浦和）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 09/10 川崎11R 2着/11頭+1.1秒 08/11 浦和11R 1着/10頭勝利 07/14 浦和4R 1着/3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ブエラグランデ	和田譲（大井）	実51.2	×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50%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/10 川崎4R 1着/10頭勝利 08/21 川崎4R 2着/8頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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

ルースアグレッシブ

騎手笹川翼（大井）

2.5倍

AI の勝率37%損益の分かれ目40%

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11頭

◎9

ルースアグレッシブ

笹川翼（大井）

2.5倍

勝率 37%

›

○5

プレミアムチーム

矢野貴（大井）

5.5倍

勝率 17%

›

▲10

ウノキボンバイエ

室陽一（浦和）

5.2倍

勝率 15%

›

△4

ナイトムーブ

本田重（船橋）

5.5倍

勝率 9%

›

△8

コパノシチリア

町田直（川崎）

12.0倍

勝率 7%

›

△1

シゲキング

御神訓（大井）

15.6倍

勝率 4%

›

▽2

ソラニネガイヲ

櫻井光（川崎）

19.1倍

勝率 3%

›

▽7

ブラフキャッチ

野畑凌（川崎）

19.3倍

勝率 3%

›

▽6

エイシンフロイデ

西啓太（大井）

32.0倍

対象外勝率 2%

›

×11

ブエラグランデ

和田譲（大井）

51.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ブエンディア

古岡勇（川崎）

186.3倍

対象外勝率 0%

›

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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