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	ドナソラーレ	御神訓（大井）	実5.7	▲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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 川崎7R 4着/12頭+0.7秒 09/10 川崎5R 1着/12頭勝利 03/04 川崎6R 3着/11頭+1.1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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
2	パンツオンリー	藤江渉（川崎）	実123.0	×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／直近3走で勝率33%と好調／83日ぶりの実戦）
前5走 08/19 川崎8R 8着/13頭+2.8秒 07/06 川崎7R 11着/12頭+3.0秒 06/25 浦和3R 1着/7頭 06/16 川崎2R 5着/12頭 03/06 川崎2R 8着/10頭+1.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
3	ファインティアラ	増田充（川崎）	実102.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/14 川崎7R 9着/12頭+2.4秒 07/06 川崎7R 6着/12頭+0.0秒 06/15 川崎2R 5着/11頭 05/26 浦和1R 9着/9頭+0.0秒 05/11 川崎5R 7着/11頭+2.9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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	シナノフラッシュ	伊藤裕（川崎）	実46.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/19 浦和6R 4着/11頭+1.0秒 10/14 川崎4R 6着/12頭+2.4秒 07/10 川崎6R 8着/9頭+0.0秒 06/15 川崎7R 4着/13頭 05/25 浦和5R 10着/12頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
5	キイチマイルス自在	田中涼（川崎）	実89.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/13 川崎6R 8着/9頭+5.5秒 07/08 川崎5R 11着/11頭 06/18 川崎2R 10着/10頭 05/12 川崎3R 6着/9頭+0.7秒 04/07 川崎6R 7着/10頭+2.2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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	サンクリュウ逃げ	野畑凌（川崎）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 川崎7R 5着/12頭+1.8秒 05/11 川崎8R 5着/10頭+0.7秒 04/07 川崎4R 1着/12頭勝利 03/05 川崎7R 1着/12頭勝利 02/06 川崎8R 2着/12頭+0.5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 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (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。
7	カレンメラメーラ	岡村裕（川崎）	実33.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率60%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/15 川崎8R 9着/14頭+2.5秒 08/18 川崎7R 6着/11頭+1.6秒 07/30 川崎5R 9着/10頭+2.4秒 07/06 川崎6R 10着/12頭 06/16 川崎4R 6着/12頭
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	エクラドット	矢野貴（大井）	実2.3	◎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（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28%）
前5走 10/16 川崎5R 1着/14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 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
9	スタークイック先行	木間龍（船橋）	実104.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/19 浦和6R 7着/11頭+1.7秒 09/22 浦和9R 10着/12頭+1.9秒 09/07 川崎5R 11着/12頭+3.5秒 08/10 浦和9R 10着/10頭+3.8秒 03/16 浦和12R 7着/12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 9.3着 (不振) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
10	トルーカ追込	見越彬（浦和）	実123.0	▽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8.0着と低調／137日ぶりの実戦）
前5走 06/26 浦和2R 4着/9頭 04/06 川崎4R 12着/12頭+5.1秒 03/30 船橋1R 8着/12頭+1.7秒 02/06 川崎5R 10着/12頭+2.9秒 10/15 川崎11R 8着/8頭+5.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 137日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) 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。
11	サトノフレア	町田直（川崎）	実5.7	△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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	コパノオーランド	池谷匠（川崎）	実3.9	○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／前走勝利の勢い／392日ぶりの実戦）
前5走 10/14 川崎4R 1着/9頭勝利 09/09 川崎8R 2着/10頭+1.3秒 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 392日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (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。

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

エクラドット

騎手矢野貴（大井）

2.3倍

AI の勝率49%損益の分かれ目43%

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

◎8

エクラドット

矢野貴（大井）

2.3倍

勝率 49%

›

○12

コパノオーランド

池谷匠（川崎）

3.9倍

勝率 19%

›

▲1

ドナソラーレ

御神訓（大井）

5.7倍

勝率 10%

›

△11

サトノフレア

町田直（川崎）

5.7倍

勝率 9%

›

△6

サンクリュウ

野畑凌（川崎）

8.3倍

勝率 4%

›

△7

カレンメラメーラ

岡村裕（川崎）

33.3倍

対象外勝率 3%

›

▽4

シナノフラッシュ

伊藤裕（川崎）

46.4倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ファインティアラ

増田充（川崎）

102.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

スタークイック

木間龍（船橋）

104.8倍

対象外勝率 1%

›

▽5

キイチマイルス

田中涼（川崎）

89.4倍

対象外勝率 1%

›

▽10

トルーカ

見越彬（浦和）

123.0倍

対象外勝率 1%

›

×2

パンツオンリー

藤江渉（川崎）

123.0倍

対象外勝率 0%

›

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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