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900m 発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フロレシミエント先行	高橋優（大井）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋7R 4着/14頭+0.8秒 09/08 川崎3R 3着/12頭+0.3秒 08/19 川崎4R 3着/9頭+0.5秒 07/30 川崎1R 8着/12頭+1.2秒 07/09 川崎2R 10着/12頭+0.0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 3.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ボイド逃げ	中山遥（浦和）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 10/14 川崎1R 2着/3頭 09/08 川崎3R 10着/12頭+1.7秒 08/18 川崎3R 11着/12頭+1.9秒 03/06 川崎6R 10着/12頭+0.7秒 02/02 川崎3R 1着/12頭勝利
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ロジステート逃げ	中越琉（川崎）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／125日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎1R 5着/11頭 06/17 川崎4R 12着/12頭+5.0秒 05/14 川崎5R 2着/12頭+0.4秒 04/09 川崎4R 1着/11頭勝利 11/20 川崎3R 7着/10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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ ローテーション 125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 16.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
4	ダイナマイトブル先行	佐野遥（川崎）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 09/08 川崎3R 8着/12頭+0.9秒 08/19 川崎4R 6着/9頭+0.6秒 05/14 川崎2R 7着/12頭+0.4秒 04/09 川崎4R 4着/11頭+0.5秒 03/10 船橋5R 2着/12頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	クリナデシコ	岡村裕（川崎）	実165.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/08 川崎3R 11着/12頭+2.0秒 08/18 川崎3R 12着/12頭+3.6秒 07/31 川崎1R 8着/9頭+4.7秒 06/24 浦和1R 10着/10頭+7.0秒 06/17 川崎2R 11着/11頭+6.0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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +33%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
6	サンドバンブー追込	所　蛍（船橋）	実46.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 10/23 浦和2R 6着/11頭+0.6秒 09/24 浦和6R 4着/12頭+0.6秒 08/11 浦和1R 4着/12頭+2.0秒 07/14 浦和1R 8着/12頭 07/07 川崎2R 9着/12頭
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 4.7着 ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	ササキンポピー自在	古岡勇（川崎）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／158日ぶりの実戦）
前5走 06/05 船橋7R 11着/12頭 05/14 川崎2R 3着/12頭+0.2秒 04/06 川崎1R 4着/11頭+0.2秒 03/20 浦和2R 3着/12頭+0.6秒 03/04 川崎2R 2着/11頭+0.2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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 158日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	カナサンドー先行	本田紀（川崎）	実49.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/29 船橋7R 10着/14頭+1.9秒 09/08 川崎3R 1着/12頭勝利 08/18 川崎3R 8着/12頭+1.2秒 07/30 川崎1R 6着/12頭+0.7秒 07/08 川崎1R 8着/11頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	モーイーワヒネ逃げ	及川烈（浦和）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/21 浦和4R 7着/11頭+1.5秒 09/22 浦和5R 6着/12頭+1.2秒 09/10 川崎1R 11着/12頭+3.3秒 08/11 浦和4R 8着/9頭+2.4秒 07/14 浦和2R 9着/12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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	カルストンオリビア差し	藤江渉（川崎）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋7R 5着/14頭+1.0秒 09/08 川崎3R 4着/12頭+0.3秒 08/21 川崎2R 7着/11頭+1.9秒 07/30 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/10 川崎12R 6着/10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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	ロワン逃げ	加藤雄（川崎）	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 08/18 川崎3R 6着/12頭+1.1秒 07/29 川崎1R 10着/12頭+2.4秒 07/09 川崎2R 6着/12頭 06/17 川崎3R 4着/11頭+1.0秒 05/14 川崎2R 1着/12頭勝利
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% × 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 2.7% (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。
12	ハナサキポプラ	町田直（川崎）	実2.7	◎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（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 10/14 川崎1R 3着/3頭 09/07 川崎1R 7着/12頭+1.3秒 08/18 川崎3R 1着/12頭勝利 07/29 川崎1R 3着/12頭+0.5秒 07/08 川崎1R 1着/11頭
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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.5% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

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

ハナサキポプラ

騎手町田直（川崎）

2.7倍

AI の勝率29%損益の分かれ目37%

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

◎12

ハナサキポプラ

町田直（川崎）

2.7倍

勝率 29%

›

○2

ボイド

中山遥（浦和）

2.6倍

勝率 23%

›

▲3

ロジステート

中越琉（川崎）

7.2倍

勝率 17%

›

△10

カルストンオリビア

藤江渉（川崎）

11.6倍

勝率 7%

›

△9

モーイーワヒネ

及川烈（浦和）

15.1倍

勝率 6%

›

△7

ササキンポピー

古岡勇（川崎）

18.3倍

勝率 4%

›

▽1

フロレシミエント

高橋優（大井）

26.0倍

勝率 3%

›

▽4

ダイナマイトブル

佐野遥（川崎）

25.2倍

勝率 3%

›

▽11

ロワン

加藤雄（川崎）

25.4倍

勝率 3%

›

▽6

サンドバンブー

所　蛍（船橋）

46.5倍

対象外勝率 2%

›

▽8

カナサンドー

本田紀（川崎）

49.8倍

対象外勝率 1%

›

▽5

クリナデシコ

岡村裕（川崎）

165.4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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