川崎 1R 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。

1R 川崎競馬場ダ1400m 発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブメッセージ	加藤雄（川崎）	実35.3	×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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎3R 4着/8頭+2.2秒 09/11 川崎2R 6着/9頭+3.9秒 08/21 川崎7R 7着/11頭+2.2秒 07/07 川崎3R 7着/10頭+4.0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 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
2	マチダノチエコ先行	藤江渉（川崎）	実34.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎3R 5着/8頭+2.5秒 05/15 川崎1R 4着/9頭+0.8秒 04/10 川崎1R 5着/10頭+2.5秒 03/06 川崎1R 4着/8頭+1.1秒 02/02 川崎2R 9着/9頭+3.9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 4.7着 × 当競馬場適性 7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 4% (やや苦戦) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
3	ヴィヒタ先行	神尾香（川崎）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（251日ぶりの実戦）
前5走 03/03 川崎2R 4着/11頭+1.4秒 01/03 川崎3R 8着/10頭+2.0秒 11/13 園田4R 6着/12頭+1.7秒 10/30 園田4R 8着/11頭+2.5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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 251日休養明け × 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 3.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
4	サラサペコチャン	町田直（川崎）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
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 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	レトレス	櫻井光（川崎）	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
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 43.4% (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。
6	モンクラージュ追込	田中涼（川崎）	実116.6	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し／276日ぶりの実戦）
前5走 02/06 川崎1R 12着/12頭+2.8秒 08/05 川崎2R 4着/9頭+2.6秒 07/11 川崎7R 6着/7頭+3.1秒 06/20 川崎5R 5着/5頭+4.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 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 276日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	ゼルノードゥス	伊藤裕（川崎）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (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。
8	ニットウカゼ	新原周（川崎）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/13 川崎3R 7着/8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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	インパラブレ	佐野遥（川崎）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／178日ぶりの実戦）
前5走 05/15 川崎4R 3着/9頭+1.7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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 178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 7.3% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。

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

レトレス

騎手櫻井光（川崎）

3.0倍

AI の勝率43%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9頭

◎5

レトレス

櫻井光（川崎）

3.0倍

勝率 43%

›

○4

サラサペコチャン

町田直（川崎）

2.9倍

勝率 25%

›

▲7

ゼルノードゥス

伊藤裕（川崎）

3.9倍

勝率 9%

›

△9

インパラブレ

佐野遥（川崎）

12.1倍

勝率 7%

›

△8

ニットウカゼ

新原周（川崎）

10.9倍

勝率 6%

›

△3

ヴィヒタ

神尾香（川崎）

11.0倍

勝率 4%

›

▽2

マチダノチエコ

藤江渉（川崎）

34.5倍

対象外勝率 2%

›

×1

ラブメッセージ

加藤雄（川崎）

35.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

モンクラージュ

田中涼（川崎）

116.6倍

対象外勝率 1%

›

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