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 川崎競馬場小川町七夕まＣ１三ダ2000m 発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユウユウシロパン	岡村健（船橋）	実57.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/07 浦和10R 3着/12頭+0.6秒 06/22 浦和9R 7着/8頭+1.0秒 05/28 浦和8R 7着/11頭+1.0秒 05/14 川崎8R 6着/6頭+2.0秒 04/24 浦和8R 3着/7頭+2.1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 5.7着 × 当競馬場適性 3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% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.7% (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	コスモスフレイバー	西啓太（大井）	実1.9	◎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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/18 大井1R 1着/7頭勝利 07/23 大井4R 1着/3頭 10/23 大井3R 1着/5頭勝利 ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 54.7% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
3	ロックシュガー	和田譲（大井）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/09 川崎11R 8着/13頭+4.5秒 07/28 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 07/06 川崎10R 2着/11頭 05/27 浦和8R 3着/7頭+0.0秒 04/30 大井11R 7着/11頭+2.2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戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
4	トウキョーアンナ逃げ	本橋孝（船橋）	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 08/05 船橋8R 9着/9頭+3.7秒 03/18 浦和11R 9着/12頭+3.3秒 02/25 浦和11R 2着/13頭+1.2秒 01/29 大井11R 2着/11頭+0.1秒 12/31 大井10R 8着/14頭+2.4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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	ティーズセラフ逃げ	野畑凌（川崎）	実6.3	▲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／前走3着／154日ぶりの実戦）
前5走 05/14 園田11R 3着/12頭+0.8秒 04/09 名古屋11R 1着/10頭勝利 03/18 浦和11R 5着/12頭+2.0秒 02/25 浦和11R 3着/13頭+1.2秒 01/08 浦和9R 2着/13頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
6	ラミアメロディア追込	ゴンサ（船橋）	実97.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／121日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎6R 4着/11頭+4.0秒 03/02 川崎6R 7着/8頭+1.9秒 01/29 大井11R 3着/11頭+0.8秒 12/18 川崎9R 5着/10頭+1.4秒 11/18 川崎11R 5着/11頭+1.6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 4.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 121日休養明け × 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 0.6% (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。
7	グッドディーズ先行	本田重（船橋）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/30 大井11R 6着/11頭+1.9秒 03/18 浦和11R 3着/12頭+1.3秒 02/12 船橋6R 1着/11頭勝利 12/31 大井10R 4着/14頭+1.6秒 11/05 船橋3R 1着/10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) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
8	エゴンウレア自在	秋元耕（浦和）	実19.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/22 浦和11R 3着/12頭+0.1秒 09/07 川崎8R 1着/6頭勝利 08/10 浦和11R 3着/12頭+0.5秒 07/14 浦和7R 1着/12頭 06/24 浦和8R 8着/8頭+4.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
9	ラストラブラブ自在	藤田凌（大井）	実20.0	△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33%と好調）
前5走 09/16 大井9R 4着/10頭+0.5秒 08/17 大井7R 1着/12頭勝利 07/24 大井4R 2着/11頭+0.1秒 06/11 大井3R 2着/9頭+0.0秒 05/21 大井4R 7着/13頭+5.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (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。
10	グリミスティ	笹川翼（大井）	実8.7	△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28%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
11	ディアモアー追込	達城龍（大井）	実54.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 09/16 大井9R 3着/10頭+0.2秒 09/01 大井9R 5着/14頭+1.3秒 08/17 大井7R 2着/12頭+0.5秒 07/24 大井4R 4着/11頭+0.2秒 07/03 大井7R 5着/9頭+4.0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戦の調子平均 3.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。

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

コスモスフレイバー

騎手西啓太（大井）

1.9倍

AI の勝率55%損益の分かれ目53%

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

◎2

コスモスフレイバー

西啓太（大井）

1.9倍

勝率 55%

›

○3

ロックシュガー

和田譲（大井）

4.9倍

勝率 13%

›

▲5

ティーズセラフ

野畑凌（川崎）

6.3倍

勝率 9%

›

△7

グッドディーズ

本田重（船橋）

14.4倍

勝率 6%

›

△10

グリミスティ

笹川翼（大井）

8.7倍

勝率 6%

›

△9

ラストラブラブ

藤田凌（大井）

20.0倍

勝率 3%

›

▽4

トウキョーアンナ

本橋孝（船橋）

20.5倍

勝率 3%

›

▽11

ディアモアー

達城龍（大井）

54.9倍

対象外勝率 1%

›

×8

エゴンウレア

秋元耕（浦和）

19.4倍

勝率 1%

›

×1

ユウユウシロパン

岡村健（船橋）

57.9倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ラミアメロディア

ゴンサ（船橋）

97.7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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