川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ900m 発走 19:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エースクイーン追込	鷹見陸（大井）	実3.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯16走で勝率38%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 11/05 船橋7R 4着/11頭+0.5秒 10/14 川崎8R 2着/12頭+0.0秒 08/18 川崎10R 3着/12頭+0.2秒 07/30 川崎6R 1着/11頭勝利 07/07 川崎7R 3着/12頭
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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% × 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 13.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
2	ケイツーユーロ差し	加藤雄（川崎）	実116.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/13 川崎7R 10着/12頭+2.4秒 08/18 川崎10R 8着/12頭+1.0秒 07/28 川崎8R 8着/12頭+1.2秒 07/09 川崎8R 10着/10頭 03/18 浦和8R 12着/12頭+2.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 33走で勝率 15% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	スレヒトゥヴアルク先行	町田直（川崎）	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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10R 5着/12頭+1.3秒 07/28 川崎8R 5着/12頭+1.0秒 07/07 川崎7R 1着/12頭 06/16 川崎7R 5着/12頭+3.0秒 05/14 川崎7R 6着/11頭+0.4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) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ロックマイソウル自在	野畑凌（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走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 10/13 川崎7R 2着/12頭+0.0秒 09/11 川崎8R 3着/12頭+0.3秒 08/20 川崎3R 2着/11頭+0.4秒 07/31 川崎3R 1着/12頭勝利 05/11 川崎3R 3着/11頭+1.0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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (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。
5	マロンデプティ逃げ	高橋優（大井）	実8.4	△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／前走3着）
前5走 10/13 川崎7R 3着/12頭+0.7秒 09/11 川崎8R 1着/12頭勝利 05/11 川崎5R 3着/11頭+1.4秒 04/06 川崎2R 2着/10頭+0.4秒 03/19 浦和3R 3着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 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 28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 9.6% (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。
6	ラックナシェード	古岡勇（川崎）	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 川崎8R 4着/12頭+0.9秒 08/18 川崎8R 1着/12頭勝利 07/31 川崎9R 7着/12頭+2.4秒 07/10 川崎7R 9着/10頭 06/16 川崎7R 10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
7	ピーチマカロン	木間龍（船橋）	実49.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎7R 6着/12頭+1.1秒 08/19 川崎10R 7着/12頭+1.6秒 07/31 川崎10R 5着/12頭+1.4秒 07/09 川崎8R 5着/10頭 06/16 川崎7R 4着/12頭+0.0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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 28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: 2.0%) ※ 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	ハーイバービー自在	佐野遥（川崎）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（中6日以内の連戦）
前5走 11/03 船橋8R 6着/12頭+0.8秒 10/13 川崎9R 4着/10頭+1.7秒 09/23 浦和7R 6着/12頭+2.0秒 09/07 川崎10R 2着/12頭+0.2秒 08/19 川崎9R 8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 5.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	イイクニアシェル	櫻井光（川崎）	実70.7	▽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／直近3走平均10.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 08/19 川崎10R 9着/12頭+2.6秒 07/28 川崎8R 12着/12頭+2.3秒 07/09 川崎8R 9着/10頭 06/16 川崎7R 3着/12頭+0.0秒 06/01 船橋7R 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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
10	サウンドプリモ	矢野貴（大井）	実3.1	◎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（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/14 川崎8R 6着/12頭+1.2秒 09/07 川崎9R 2着/3頭 08/20 川崎3R 4着/11頭+1.0秒 07/27 川崎3R 2着/11頭+0.2秒 07/06 川崎3R 1着/12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 4.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.1% (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。

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

サウンドプリモ

騎手矢野貴（大井）

3.1倍

AI の勝率33%損益の分かれ目32%

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10頭

◎10

サウンドプリモ

矢野貴（大井）

3.1倍

勝率 33%

›

○4

ロックマイソウル

野畑凌（川崎）

3.1倍

勝率 23%

›

▲1

エースクイーン

鷹見陸（大井）

3.2倍

勝率 14%

›

△5

マロンデプティ

高橋優（大井）

8.4倍

勝率 10%

›

△3

スレヒトゥヴアルク

町田直（川崎）

19.9倍

勝率 8%

›

△8

ハーイバービー

佐野遥（川崎）

19.3倍

勝率 6%

›

▽6

ラックナシェード

古岡勇（川崎）

21.7倍

勝率 3%

›

▽9

イイクニアシェル

櫻井光（川崎）

70.7倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ピーチマカロン

木間龍（船橋）

49.0倍

対象外勝率 2%

›

▽2

ケイツーユーロ

加藤雄（川崎）

116.0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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