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900m 発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マオノボルケーノ	山林信（川崎）	実10.4	△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%／前走2着）
前5走 09/10 川崎6R 2着/12頭+0.3秒 08/18 川崎7R 10着/11頭+2.7秒 07/27 川崎9R 4着/12頭+0.7秒 07/07 川崎7R 4着/12頭 06/18 川崎7R 4着/10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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 4.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
2	アッチョンブリケ自在	張田昂（船橋）	実3.0	◎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4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/11 川崎8R 2着/12頭+0.3秒 08/21 川崎6R 1着/9頭勝利 07/31 川崎3R 6着/12頭+1.4秒 07/09 川崎1R 11着/11頭+8.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.6% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
3	フリージングフォグ逃げ	古岡勇（川崎）	実3.9	○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5走 08/19 川崎6R 5着/11頭+0.7秒 07/30 川崎5R 7着/10頭+2.3秒 03/13 名古屋3R 1着/12頭勝利 02/26 名古屋12R 3着/11頭+0.3秒 02/10 名古屋5R 1着/11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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (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。
4	クォンタイズ	岡村裕（川崎）	実15.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/30 船橋5R 8着/11頭+2.4秒 08/18 川崎8R 3着/12頭+0.4秒 07/27 川崎9R 3着/12頭+0.5秒 07/06 川崎6R 4着/12頭 06/17 川崎3R 3着/11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 4.7着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
5	クラバエル	藤本現（大井）	実51.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/30 船橋2R 6着/12頭+1.9秒 08/04 船橋5R 4着/10頭+0.6秒 07/15 浦和1R 6着/11頭 06/29 船橋2R 9着/10頭+3.0秒 06/16 川崎1R 5着/12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戦の調子平均 5.3着 ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
6	ゴーゴーダンサー	加藤雄（川崎）	実30.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 09/10 川崎6R 11着/12頭+1.4秒 08/18 川崎8R 4着/12頭+0.4秒 07/31 川崎9R 6着/12頭+2.2秒 07/10 川崎7R 6着/10頭 05/12 川崎5R 6着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
7	ベアトゥース	和田譲（大井）	実13.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/22 浦和7R 5着/13頭+1.6秒 06/28 船橋5R 3着/10頭 06/15 川崎7R 8着/13頭 05/26 浦和1R 2着/9頭+0.0秒 05/11 川崎2R 5着/10頭+0.9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 5.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 3.5% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
8	コトリノウタウウタ自在	七夕裕（浦和）	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/22 浦和5R 4着/12頭+1.1秒 08/11 浦和4R 3着/9頭+1.0秒 07/29 川崎1R 1着/12頭勝利 07/14 浦和2R 5着/12頭 06/25 浦和6R 2着/12頭
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) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	モズノセイギ差し	佐野遥（川崎）	実8.4	△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5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/02 船橋6R 4着/12頭+1.2秒 09/08 川崎5R 11着/12頭+2.4秒 05/04 船橋7R 8着/12頭+1.3秒 04/07 川崎3R 2着/12頭+0.6秒 03/10 船橋8R 2着/12頭+0.6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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
10	ミツカネエリーズ逃げ	笹川翼（大井）	実7.6	△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9走で勝率33%と適性高／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/10 川崎6R 5着/12頭+0.7秒 08/19 川崎7R 6着/12頭+1.1秒 07/30 川崎6R 3着/11頭+0.9秒 03/03 川崎7R 9着/12頭+1.8秒 02/04 川崎4R 6着/12頭+0.8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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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

アッチョンブリケ

騎手張田昂（船橋）

3.0倍

AI の勝率33%損益の分かれ目33%

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10頭

◎2

アッチョンブリケ

張田昂（船橋）

3.0倍

勝率 33%

›

○3

フリージングフォグ

古岡勇（川崎）

3.9倍

勝率 24%

›

▲8

コトリノウタウウタ

七夕裕（浦和）

7.5倍

勝率 16%

›

△10

ミツカネエリーズ

笹川翼（大井）

7.6倍

勝率 10%

›

△9

モズノセイギ

佐野遥（川崎）

8.4倍

勝率 5%

›

△1

マオノボルケーノ

山林信（川崎）

10.4倍

勝率 4%

›

×7

ベアトゥース

和田譲（大井）

13.5倍

勝率 4%

›

×4

クォンタイズ

岡村裕（川崎）

15.8倍

勝率 2%

›

×6

ゴーゴーダンサー

加藤雄（川崎）

30.0倍

勝率 1%

›

×5

クラバエル

藤本現（大井）

51.9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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