川崎 5R 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。

5R 川崎競馬場ダ1400m 発走 16:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バードックバイパー	達城龍（大井）	実35.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/10 川崎7R 11着/14頭+2.2秒 08/19 川崎8R 6着/13頭+1.9秒 07/27 川崎8R 9着/11頭+1.8秒 07/06 川崎7R 9着/12頭+0.0秒 06/15 川崎2R 10着/11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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	シゴデキ逃げ	新原周（川崎）	実7.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／80日ぶりの実戦）
前5走 07/27 川崎7R 2着/11頭+0.4秒 07/09 川崎1R 7着/11頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 1着/9頭勝利 04/07 名古屋1R 2着/11頭+0.1秒 02/23 名古屋1R 2着/11頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	コンペティティブ自在	本橋孝（船橋）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/08 川崎5R 2着/12頭+1.2秒 08/19 川崎5R 8着/11頭+1.7秒 07/07 川崎2R 1着/12頭 06/18 川崎5R 2着/12頭+1.0秒 04/10 川崎6R 9着/12頭+2.9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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
4	シェナマーブル	藤江渉（川崎）	実36.4	×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9走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/10 川崎7R 10着/14頭+2.2秒 08/19 川崎8R 10着/13頭+3.1秒 07/08 川崎2R 4着/9頭+0.0秒 06/16 川崎1R 2着/12頭+4.0秒 05/14 川崎1R 2着/8頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	オトメノネガイ逃げ	岡村裕（川崎）	実47.5	×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26走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和5R 7着/12頭+1.4秒 09/08 川崎4R 3着/12頭+1.2秒 08/18 川崎8R 9着/12頭+1.3秒 07/29 川崎5R 11着/12頭+3.0秒 07/10 川崎12R 4着/10頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
6	バオシェテンシ	岡村健（船橋）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 13.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
7	ヘヴンリーゴール差し	野畑凌（川崎）	実20.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/02 船橋5R 8着/12頭+2.0秒 09/08 川崎5R 7着/12頭+1.6秒 08/19 川崎5R 3着/11頭+0.6秒 07/29 川崎6R 7着/11頭+1.5秒 07/06 川崎1R 1着/7頭
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 6.0着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 3.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
8	キャットクィーン先行	ゴンサ（船橋）	実25.9	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/25 浦和2R 6着/12頭+1.0秒 09/10 川崎3R 4着/12頭+1.2秒 08/18 川崎2R 8着/12頭+1.9秒 07/27 川崎7R 10着/11頭+3.2秒 10/16 川崎3R 6着/11頭+1.4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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
9	クロスダイヤ	神尾香（川崎）	実100.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/02 船橋7R 12着/12頭+2.4秒 09/10 川崎6R 10着/12頭+1.1秒 08/18 川崎8R 8着/12頭+1.0秒 07/29 川崎5R 7着/12頭+1.6秒 07/08 川崎4R 11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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	キッドストン先行	櫻井光（川崎）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/02 船橋5R 4着/12頭+1.3秒 09/08 川崎5R 6着/12頭+1.5秒 07/29 川崎5R 5着/12頭+1.3秒 04/07 川崎5R 6着/12頭+1.8秒 03/03 川崎6R 6着/9頭+2.0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戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
11	ガウラサンダー先行	矢野貴（大井）	実3.5	◎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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/14 川崎6R 6着/11頭+1.6秒 04/07 川崎8R 3着/13頭+0.1秒 02/06 川崎8R 1着/12頭勝利 12/24 名古屋8R 2着/11頭+0.2秒 12/10 名古屋6R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 42.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
12	リコースチェッキン自在	藤田凌（大井）	実7.2	△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 09/08 川崎5R 3着/12頭+1.2秒 08/21 川崎1R 5着/12頭+1.2秒 07/27 川崎2R 3着/7頭+1.2秒 07/06 川崎1R 5着/7頭 06/17 川崎1R 1着/12頭
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 3.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。

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

ガウラサンダー

騎手矢野貴（大井）

3.5倍

AI の勝率43%損益の分かれ目29%

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

◎11

ガウラサンダー

矢野貴（大井）

3.5倍

勝率 43%

›

○3

コンペティティブ

本橋孝（船橋）

5.0倍

勝率 14%

›

▲6

バオシェテンシ

岡村健（船橋）

4.5倍

勝率 14%

›

△12

リコースチェッキン

藤田凌（大井）

7.2倍

勝率 7%

›

△10

キッドストン

櫻井光（川崎）

9.7倍

勝率 6%

›

△2

シゴデキ

新原周（川崎）

7.3倍

勝率 6%

›

▽7

ヘヴンリーゴール

野畑凌（川崎）

20.0倍

勝率 3%

›

▽8

キャットクィーン

ゴンサ（船橋）

25.9倍

勝率 3%

›

▽1

バードックバイパー

達城龍（大井）

35.1倍

対象外勝率 1%

›

×5

オトメノネガイ

岡村裕（川崎）

47.5倍

対象外勝率 1%

›

×4

シェナマーブル

藤江渉（川崎）

36.4倍

対象外勝率 1%

›

×9

クロスダイヤ

神尾香（川崎）

100.4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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