川崎 3R 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。

3R 川崎競馬場ダ900m 発走 15:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シェブロンウーマン逃げ	岡村裕（川崎）	実56.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/10 川崎3R 5着/12頭+1.2秒 08/21 川崎7R 10着/11頭+2.7秒 07/31 川崎2R 11着/11頭+90.3秒 07/07 川崎3R 9着/10頭 06/16 川崎2R 10着/12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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	グスク	櫻井光（川崎）	実52.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 08/12 浦和2R 8着/11頭+3.6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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
3	コンバットイズモ	半澤慶（浦和）	実25.4	△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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
4	パッションマーレ	佐藤翔（JRA）	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8.0着と低調／前走3着）
前5走 09/04 名古屋4R 3着/3頭 07/30 名古屋1R 11着/11頭+2.4秒 07/01 名古屋4R 10着/12頭 06/02 名古屋1R 4着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (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。
5	ケリーアローズ差し	加藤雄（川崎）	実37.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/10 川崎3R 9着/12頭+2.3秒 08/21 川崎6R 4着/9頭+2.1秒 07/28 川崎5R 2着/8頭+1.0秒 11/19 川崎1R 9着/9頭+3.7秒 10/13 川崎4R 11着/11頭+3.7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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
6	ゴーゴールイス自在	野畑凌（川崎）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/24 浦和1R 11着/12頭+4.2秒 08/21 川崎7R 3着/11頭+0.2秒 07/31 川崎2R 5着/11頭+86.4秒 07/07 川崎3R 2着/10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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
7	プラヤデルカルメン自在	土田真（JRA）	実46.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/01 大井8R 11着/16頭+2.5秒 08/12 大井5R 9着/16頭+72.6秒 07/21 大井3R 7着/14頭+2.5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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ポートエレン	新原周（川崎）	実1.6	◎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 8 ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 42.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
9	レディーキューティ	中島良（浦和）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/25 浦和1R 3着/3頭 08/10 浦和1R 7着/12頭+1.8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 5.0着 △ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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

ポートエレン

騎手新原周（川崎）

1.6倍

AI の勝率43%損益の分かれ目62%

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9頭

◎8

ポートエレン

新原周（川崎）

1.6倍

勝率 43%

›

○4

パッションマーレ

佐藤翔（JRA）

3.9倍

勝率 18%

›

▲6

ゴーゴールイス

野畑凌（川崎）

6.0倍

勝率 13%

›

△9

レディーキューティ

中島良（浦和）

11.7倍

勝率 8%

›

△3

コンバットイズモ

半澤慶（浦和）

25.4倍

勝率 6%

›

△5

ケリーアローズ

加藤雄（川崎）

37.3倍

対象外勝率 5%

›

▽7

プラヤデルカルメン

土田真（JRA）

46.0倍

対象外勝率 4%

›

▽2

グスク

櫻井光（川崎）

52.1倍

対象外勝率 2%

›

▽1

シェブロンウーマン

岡村裕（川崎）

56.9倍

対象外勝率 1%

›

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