川崎 7R 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。

7R 川崎競馬場ダ1500m 発走 18:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シェナマーブル	神尾香（川崎）	実256.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/15 川崎5R 11着/12頭+2.1秒 09/10 川崎7R 10着/14頭+2.2秒 08/19 川崎8R 10着/13頭+3.1秒 07/08 川崎2R 4着/9頭+0.0秒 06/16 川崎1R 2着/12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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	ユウトザイノセント自在	櫻井光（川崎）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/21 浦和6R 1着/11頭勝利 10/13 川崎10R 10着/14頭+2.8秒 09/10 川崎5R 2着/12頭+0.8秒 08/18 川崎2R 5着/12頭+1.5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 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	ジャパンハート先行	藤本現（大井）	実61.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/14 川崎4R 3着/12頭+1.4秒 09/10 川崎7R 6着/14頭+1.4秒 04/06 川崎3R 5着/10頭+1.2秒 03/06 川崎4R 4着/9頭+0.9秒 02/05 川崎1R 4着/12頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
4	ロールザボーンズ逃げ	町田直（川崎）	実35.4	▽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）
前5走 10/15 川崎8R 4着/14頭+1.4秒 04/09 川崎7R 7着/11頭+1.2秒 03/05 川崎9R 9着/11頭+2.5秒 02/04 川崎12R 11着/14頭+2.4秒 01/02 川崎8R 2着/13頭+0.2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 6.7着 × 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 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (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。
5	シュヴェスター	野畑凌（川崎）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/13 川崎5R 4着/12頭+0.6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 4.0着 ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	フォレバーアイヤ	中山遥（浦和）	実55.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/23 浦和4R 9着/11頭+2.2秒 07/15 浦和1R 9着/11頭 06/25 浦和2R 1着/7頭 05/29 浦和4R 9着/11頭 04/24 浦和3R 7着/10頭+1.3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) ▽ 距離適性同距離は 4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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
7	ルナティックブルー	加藤雄（川崎）	実78.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
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 12位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
8	パーティーキング自在	古岡勇（川崎）	実3.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 10/14 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 09/08 川崎4R 1着/12頭勝利 06/18 川崎6R 1着/12頭 05/11 川崎6R 1着/9頭勝利 04/08 川崎1R 1着/12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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 30走で勝率 20% △ 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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
9	コットンフラワー	増田充（川崎）	実27.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 10/22 浦和9R 2着/12頭+0.0秒 10/02 船橋5R 3着/12頭+0.9秒 09/23 浦和5R 5着/12頭+1.2秒 08/11 浦和5R 4着/9頭+0.9秒 07/16 浦和6R 5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 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	トウカイジーク	笹川翼（大井）	実3.4	◎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28%）
前5走 10/14 川崎7R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 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 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 46.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
11	トニトゥルス追込	澤田龍（船橋）	実67.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/21 浦和6R 4着/11頭+2.0秒 07/27 川崎1R 1着/9頭勝利 07/13 浦和9R 6着/11頭 07/02 船橋3R 6着/8頭+0.0秒 01/02 川崎8R 13着/13頭+3.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ミラクルガイ差し	池谷匠（川崎）	実143.5	▽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8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/14 川崎6R 6着/9頭+1.4秒 09/10 川崎5R 11着/12頭+4.0秒 08/18 川崎2R 9着/12頭+1.9秒 07/27 川崎8R 6着/11頭+0.8秒 04/06 川崎3R 7着/10頭+1.7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戦の調子平均 8.7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 8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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
13	ウインマデイラ追込	室陽一（浦和）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 名古屋12R 1着/12頭勝利 09/16 名古屋10R 7着/11頭+2.8秒 09/04 名古屋4R 1着/3頭 08/20 名古屋1R 1着/11頭勝利 07/31 名古屋6R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
14	スフィダンテ	矢野貴（大井）	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 11.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。

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

トウカイジーク

騎手笹川翼（大井）

3.4倍

AI の勝率46%損益の分かれ目29%

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14頭

◎10

トウカイジーク

笹川翼（大井）

3.4倍

勝率 46%

›

○14

スフィダンテ

矢野貴（大井）

5.2倍

勝率 12%

›

▲8

パーティーキング

古岡勇（川崎）

3.1倍

勝率 12%

›

△13

ウインマデイラ

室陽一（浦和）

8.4倍

勝率 6%

›

△5

シュヴェスター

野畑凌（川崎）

8.6倍

勝率 5%

›

△2

ユウトザイノセント

櫻井光（川崎）

12.3倍

勝率 5%

›

▽4

ロールザボーンズ

町田直（川崎）

35.4倍

対象外勝率 4%

›

▽9

コットンフラワー

増田充（川崎）

27.8倍

勝率 3%

›

▽11

トニトゥルス

澤田龍（船橋）

67.3倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ジャパンハート

藤本現（大井）

61.3倍

対象外勝率 2%

›

▽6

フォレバーアイヤ

中山遥（浦和）

55.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ルナティックブルー

加藤雄（川崎）

78.0倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ミラクルガイ

池谷匠（川崎）

143.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

シェナマーブル

神尾香（川崎）

256.0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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