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 17:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシントゥラン先行	池谷匠（川崎）	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 09/10 川崎8R 5着/12頭+1.9秒 08/20 川崎8R 8着/13頭+1.3秒 07/31 川崎12R 3着/10頭+0.7秒 06/16 川崎9R 8着/14頭+0.0秒 04/10 川崎12R 6着/11頭+0.6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 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 17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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
2	ギフテッドクィーン逃げ	増田充（川崎）	実21.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（190日ぶりの実戦）
前5走 04/08 川崎4R 5着/6頭+0.8秒 04/02 船橋5R 4着/7頭+1.6秒 02/25 浦和11R 6着/13頭+2.0秒 02/04 川崎6R 2着/12頭+0.1秒 01/04 川崎6R 2着/10頭+0.4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 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 190日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
3	マッセダムール	御神訓（大井）	実5.3	▲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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/09 川崎8R 6着/12頭+0.8秒 08/18 川崎9R 1着/3頭 07/30 川崎5R 2着/10頭+0.2秒 07/09 川崎6R 2着/6頭+0.0秒 06/18 川崎9R 11着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ルージュリヴィエラ	野畑凌（川崎）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
5	ブリッツアロング	佐野遥（川崎）	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/10 川崎9R 6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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
6	ルージュアマリア差し	神尾香（川崎）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／95日ぶりの実戦）
前5走 07/12 3110R 2着/12頭+0.2秒 06/27 319R 4着/11頭+1.4秒 06/13 319R 6着/10頭 05/30 318R 10着/11頭+2.3秒 05/16 319R 8着/10頭+1.7秒
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 4.0着 △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
7	テルケンユミミヅキ	佐藤翔（JRA）	実3.1	◎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8走で勝率38%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/10 川崎9R 3着/12頭+0.8秒 07/29 川崎8R 1着/7頭勝利 07/10 川崎9R 2着/11頭 06/15 川崎6R 1着/12頭 03/03 川崎2R 1着/11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 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.7% (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。
8	アトラスライズ逃げ	張田昂（船橋）	実30.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/10 川崎8R 3着/12頭+1.0秒 08/20 川崎7R 3着/3頭 07/29 川崎8R 6着/7頭+1.6秒 07/10 川崎10R 4着/8頭 05/15 川崎9R 3着/12頭+0.7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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ワンダーグリー追込	山中悠（船橋）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 10/02 船橋10R 2着/12頭+0.2秒 08/26 船橋10R 2着/12頭+0.0秒 08/03 船橋5R 5着/12頭+0.5秒 04/22 園田9R 5着/9頭+1.0秒 03/25 園田9R 3着/9頭+0.7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 3.0着 (安定) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	エスジースパークル自在	古岡勇（川崎）	実121.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/10 川崎8R 11着/12頭+2.8秒 07/31 川崎12R 2着/10頭+0.7秒 07/08 川崎8R 7着/10頭+2.0秒 05/15 川崎8R 6着/12頭+0.4秒 04/10 川崎9R 10着/10頭+2.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
11	アリハッピー差し	岡村裕（川崎）	実16.5	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/09 川崎7R 1着/12頭勝利 08/20 川崎8R 4着/13頭+0.5秒 07/30 川崎7R 1着/14頭勝利 06/17 川崎8R 7着/8頭 05/13 川崎7R 6着/12頭+0.7秒
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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (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。
12	リコーターター追込	西啓太（大井）	実31.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／99日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎7R 3着/11頭 05/15 川崎8R 5着/12頭+0.3秒 04/10 川崎9R 5着/10頭+1.0秒 03/04 川崎7R 9着/12頭+0.8秒 02/06 川崎12R 7着/12頭+0.7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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 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 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。

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

テルケンユミミヅキ

騎手佐藤翔（JRA）

3.1倍

AI の勝率23%損益の分かれ目32%

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

◎7

テルケンユミミヅキ

佐藤翔（JRA）

3.1倍

勝率 23%

›

○4

ルージュリヴィエラ

野畑凌（川崎）

3.4倍

勝率 19%

›

▲3

マッセダムール

御神訓（大井）

5.3倍

勝率 17%

›

△9

ワンダーグリー

山中悠（船橋）

6.4倍

勝率 16%

›

△11

アリハッピー

岡村裕（川崎）

16.5倍

勝率 8%

›

△5

ブリッツアロング

佐野遥（川崎）

20.0倍

勝率 4%

›

▽2

ギフテッドクィーン

増田充（川崎）

21.0倍

勝率 4%

›

▽6

ルージュアマリア

神尾香（川崎）

28.8倍

勝率 3%

›

▽1

エイシントゥラン

池谷匠（川崎）

29.8倍

勝率 2%

›

▽8

アトラスライズ

張田昂（船橋）

30.5倍

対象外勝率 2%

›

×12

リコーターター

西啓太（大井）

31.0倍

対象外勝率 1%

›

▽10

エスジースパークル

古岡勇（川崎）

121.8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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