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 川崎競馬場開成町ダ1600m 発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デフィニティーボ逃げ推奨	笹川翼（大井）	実8.3	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 09/10 川崎10R 2着/10頭+0.1秒 05/15 川崎10R 1着/12頭勝利 04/07 川崎10R 1着/12頭勝利 03/02 川崎10R 3着/10頭+0.7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
2	スノーシュー逃げ	御神訓（大井）	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同馬場状態で勝率56%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/07 川崎11R 4着/11頭+0.3秒 05/15 川崎11R 4着/12頭+1.3秒 11/21 川崎11R 1着/9頭勝利 10/14 川崎10R 1着/14頭勝利 09/30 船橋9R 4着/10頭+3.0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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (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。
3	ミーヴァトン差し	野畑凌（川崎）	実24.7	▽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 06/11 大井11R 12着/16頭+5.5秒 04/29 大井11R 6着/15頭+3.6秒 04/08 川崎11R 1着/8頭勝利 03/21 浦和6R 1着/12頭勝利 03/05 川崎11R 6着/13頭+2.0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 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 492日休養明け × 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 2.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	ジェントルタッチ逃げ	岡村健（船橋）	実38.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/30 船橋10R 9着/10頭+2.9秒 06/04 船橋8R 5着/6頭 05/08 船橋12R 8着/13頭+1.9秒 04/03 船橋11R 2着/10頭+0.0秒 03/06 川崎11R 4着/13頭+0.1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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	バリアントバイオ	ゴンサ（船橋）	実15.9	△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10R 4着/10頭+0.8秒 08/20 川崎11R 3着/12頭+0.2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 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
6	デアシュトゥルム差し	西優哉（大井）	実19.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/07 川崎11R 1着/11頭勝利 08/18 川崎11R 3着/9頭+0.8秒 07/30 川崎10R 5着/13頭+1.0秒 07/08 川崎10R 6着/9頭+0.0秒 02/05 川崎11R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
7	ナガタエース追込	古岡勇（川崎）	実125.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/07 川崎11R 10着/11頭+1.8秒 03/03 川崎11R 12着/14頭+3.2秒 11/20 川崎11R 9着/10頭+4.2秒 10/13 川崎10R 10着/11頭+1.8秒 09/09 川崎11R 13着/14頭+2.9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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	オペラプラージュ	矢野貴（大井）	実1.4	◎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／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 08/18 川崎11R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
9	サヨノフィールド先行	安藤洋（大井）	実56.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/10 川崎10R 9着/10頭+3.0秒 08/20 川崎11R 2着/12頭+0.2秒 07/07 川崎11R 4着/8頭 05/15 川崎11R 5着/12頭+1.3秒 04/10 川崎11R 7着/10頭+1.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	メンタイマヨ自在	新原周（川崎）	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（107日ぶりの実戦）
前5走 07/01 大井10R 5着/13頭 05/15 川崎11R 9着/12頭+1.7秒 04/24 浦和11R 4着/11頭+0.8秒 04/10 川崎11R 8着/10頭+2.1秒 03/06 川崎11R 5着/13頭+0.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% △ ローテーション 107日休養明け × 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 2.0% (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。
11	ホッコーソムニウム逃げ	佐野遥（川崎）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 05/15 川崎11R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎11R 3着/10頭+0.4秒 03/03 川崎11R 13着/14頭+3.3秒 02/06 川崎11R 2着/14頭+0.1秒 01/04 川崎11R 2着/14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戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

デフィニティーボ

騎手笹川翼（大井）

8.3倍

AI の勝率18%損益の分かれ目12%

AI の勝率 18% が損益の分かれ目 12%（1 ÷ 8.3倍）を上回り、期待値 +49% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（3着）

出走馬全11頭

◎8

オペラプラージュ

矢野貴（大井）

1.4倍

勝率 48%

›

○1

デフィニティーボ

笹川翼（大井）

8.3倍

勝率 18%

›

▲2

スノーシュー

御神訓（大井）

8.7倍

勝率 12%

›

△11

ホッコーソムニウム

佐野遥（川崎）

13.2倍

勝率 7%

›

△5

バリアントバイオ

ゴンサ（船橋）

15.9倍

勝率 6%

›

△6

デアシュトゥルム

西優哉（大井）

19.7倍

勝率 4%

›

▽3

ミーヴァトン

野畑凌（川崎）

24.7倍

勝率 2%

›

▽10

メンタイマヨ

新原周（川崎）

30.0倍

勝率 2%

›

×4

ジェントルタッチ

岡村健（船橋）

38.8倍

対象外勝率 1%

›

×9

サヨノフィールド

安藤洋（大井）

56.6倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ナガタエース

古岡勇（川崎）

125.3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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 1 デフィニティーボ ¥100 実8.3倍期待値 +49% 不的中3着単勝 8.3倍

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