川崎 5R 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。

5R 川崎競馬場ダ1400m 発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルバレジェンダ逃げ	佐野遥（川崎）	実3.3	◎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（146日ぶりの実戦）
前5走 06/16 川崎4R 5着/12頭+0.0秒 05/11 川崎8R 3着/10頭+0.1秒 09/09 川崎4R 13着/14頭+2.9秒 08/25 川崎2R 5着/14頭+1.9秒 08/07 川崎1R 9着/12頭+2.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
2	ソルトアイリス	野畑凌（川崎）	実4.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
3	シンエンコゲツ	木間龍（船橋）	実9.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/19 浦和5R 4着/12頭+0.5秒 08/07 浦和8R 7着/11頭+2.3秒 07/15 浦和2R 1着/9頭 06/24 浦和3R 2着/10頭 03/19 浦和1R 6着/11頭+1.6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) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	シンキングレーヴ先行	室陽一（浦和）	実43.1	×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67%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/19 浦和9R 7着/11頭+1.4秒 09/22 浦和7R 9着/13頭+2.4秒 09/07 川崎7R 8着/11頭+4.4秒 08/07 浦和8R 5着/11頭+2.0秒 07/15 浦和9R 10着/12頭+0.0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 8.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ ローテーション 21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 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ベルレオーネ逃げ	西啓太（大井）	実20.5	▽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7走で勝率29%）
前5走 10/13 川崎5R 10着/12頭+1.3秒 08/18 川崎5R 5着/11頭+1.2秒 04/06 川崎6R 3着/12頭+0.8秒 03/12 船橋5R 8着/12頭+1.4秒 03/02 川崎5R 5着/11頭+1.5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	インフェルレーヴ先行	池谷匠（川崎）	実143.7	▽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9走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎6R 6着/9頭+1.5秒 07/29 川崎3R 6着/9頭+3.0秒 06/16 川崎3R 9着/13頭+0.0秒 05/12 川崎3R 5着/9頭+0.7秒 04/20 浦和3R 4着/12頭+0.9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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
7	エドノジェット先行	和田譲（大井）	実35.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 10/20 浦和6R 8着/12頭+1.9秒 09/23 浦和8R 3着/11頭+1.9秒 08/24 船橋4R 10着/11頭+2.9秒 08/11 浦和3R 4着/11頭+1.5秒 03/17 浦和3R 5着/9頭+0.7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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
8	ドンクベットコール	古岡勇（川崎）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（124日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎5R 8着/11頭 06/18 川崎2R 4着/10頭 06/01 船橋5R 5着/11頭 05/13 川崎2R 4着/12頭+0.8秒 04/06 川崎4R 7着/12頭+0.9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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 124日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
9	ストロンゲスト	町田直（川崎）	実20.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎10R 11着/14頭+3.4秒 09/23 浦和9R 4着/12頭+1.4秒 09/07 川崎5R 3着/12頭+0.7秒 06/16 川崎5R 6着/12頭 05/29 浦和9R 3着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
10	リコータロス	藤本現（大井）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走3着／150日ぶりの実戦）
前5走 06/12 大井3R 3着/12頭+2.0秒 05/22 大井2R 1着/15頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 150日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
11	スウィートドリーム追込	矢野貴（大井）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/15 川崎8R 8着/14頭+2.4秒 08/18 川崎7R 7着/11頭+2.1秒 03/19 浦和6R 11着/12頭+2.3秒 03/03 川崎9R 4着/9頭+1.0秒 02/05 川崎9R 10着/13頭+1.7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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
12	シエルライズ追込	笹川翼（大井）	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/23 浦和4R 1着/11頭勝利 10/14 川崎6R 1着/9頭勝利 09/11 川崎6R 2着/12頭+0.8秒 08/18 川崎1R 7着/11頭+2.3秒 01/14 名古屋10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。

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

アルバレジェンダ

騎手佐野遥（川崎）

3.3倍

AI の勝率24%損益の分かれ目30%

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12頭

◎1

アルバレジェンダ

佐野遥（川崎）

3.3倍

勝率 24%

›

○12

シエルライズ

笹川翼（大井）

5.6倍

勝率 18%

›

▲10

リコータロス

藤本現（大井）

5.1倍

勝率 17%

›

△2

ソルトアイリス

野畑凌（川崎）

4.6倍

勝率 16%

›

△8

ドンクベットコール

古岡勇（川崎）

16.5倍

勝率 7%

›

△11

スウィートドリーム

矢野貴（大井）

23.9倍

勝率 5%

›

▽5

ベルレオーネ

西啓太（大井）

20.5倍

勝率 4%

›

×3

シンエンコゲツ

木間龍（船橋）

9.1倍

勝率 3%

›

▽7

エドノジェット

和田譲（大井）

35.9倍

対象外勝率 3%

›

×9

ストロンゲスト

町田直（川崎）

20.5倍

勝率 1%

›

▽6

インフェルレーヴ

池谷匠（川崎）

143.7倍

対象外勝率 1%

›

×4

シンキングレーヴ

室陽一（浦和）

43.1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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