川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ1600m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サーブザミッション差し	和田譲（大井）	実17.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/11 川崎10R 5着/12頭+1.7秒 08/21 川崎9R 6着/12頭+1.5秒 07/30 川崎8R 7着/11頭+0.8秒 05/12 川崎9R 5着/8頭+1.5秒 04/09 川崎9R 7着/14頭+1.4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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	アリステア	岡村健（船橋）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.5着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 07/23 大井7R 4着/12頭+0.3秒 04/30 大井12R 13着/14頭+3.8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戦の調子平均 8.5着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
3	ミヤビクライ逃げ	新原周（川崎）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/02 船橋9R 14着/14頭+4.2秒 09/11 川崎10R 4着/12頭+1.5秒 05/14 川崎9R 10着/13頭+1.9秒 04/09 川崎9R 1着/14頭勝利 03/06 川崎8R 5着/12頭+1.4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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
4	シエルラビクトア追込	神尾香（川崎）	実25.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/07 川崎10R 5着/12頭+0.4秒 08/19 川崎9R 7着/12頭+0.8秒 08/05 船橋11R 10着/10頭+3.1秒 07/29 川崎8R 4着/7頭+1.1秒 05/14 川崎9R 11着/13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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 1.7% (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。
5	ロジキセキ	矢野貴（大井）	実1.7	◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	エンゲルリート先行	笹川翼（大井）	実6.1	○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／233日ぶりの実戦）
前5走 02/25 浦和11R 4着/13頭+1.7秒 02/04 川崎6R 1着/12頭勝利 12/15 川崎2R 2着/8頭+0.2秒 11/21 川崎4R 2着/7頭+0.4秒 10/14 川崎2R 3着/9頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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 30% (好調) △ ローテーション 233日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
7	メイショウカンムリ先行	中山遥（浦和）	実68.3	×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／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/28 船橋7R 12着/12頭+2.5秒 08/03 船橋5R 10着/12頭+1.2秒 06/01 船橋7R 7着/12頭+0.0秒 05/26 浦和6R 2着/12頭 05/04 船橋6R 6着/12頭+1.9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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
8	マイカラー	野畑凌（川崎）	実7.8	△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24%）
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 7.7% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	ジュウニントイロ逃げ	山林信（川崎）	実38.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/11 川崎10R 10着/12頭+4.0秒 08/21 川崎9R 5着/12頭+1.2秒 07/30 川崎8R 6着/11頭+0.7秒 05/12 川崎9R 3着/8頭+0.6秒 04/07 川崎12R 11着/12頭+3.4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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ミッドナイトホーク	山本大（船橋）	実22.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋9R 4着/13頭+0.4秒 08/05 船橋6R 6着/10頭+1.2秒 07/08 川崎7R 6着/11頭+1.0秒 06/01 船橋11R 6着/8頭 05/04 船橋11R 7着/12頭+2.6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 5.3着 ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。

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

ロジキセキ

騎手矢野貴（大井）

1.7倍

AI の勝率51%損益の分かれ目59%

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

◎5

ロジキセキ

矢野貴（大井）

1.7倍

勝率 51%

›

○6

エンゲルリート

笹川翼（大井）

6.1倍

勝率 18%

›

▲2

アリステア

岡村健（船橋）

6.5倍

勝率 10%

›

△8

マイカラー

野畑凌（川崎）

7.8倍

勝率 8%

›

△1

サーブザミッション

和田譲（大井）

17.8倍

勝率 5%

›

△3

ミヤビクライ

新原周（川崎）

18.8倍

勝率 3%

›

▽10

ミッドナイトホーク

山本大（船橋）

22.5倍

勝率 3%

›

×4

シエルラビクトア

神尾香（川崎）

25.6倍

勝率 2%

›

×9

ジュウニントイロ

山林信（川崎）

38.6倍

対象外勝率 1%

›

×7

メイショウカンムリ

中山遥（浦和）

68.3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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