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 16:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルルアメル逃げ	新原周（川崎）	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/14 川崎4R 7着/12頭+2.4秒 09/10 川崎7R 13着/14頭+3.7秒 05/11 川崎5R 11着/11頭+5.2秒 12/16 川崎1R 1着/10頭勝利 11/20 川崎1R 4着/10頭+1.2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 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (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。
2	シゴデキ逃げ	町田直（川崎）	実23.2	×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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/15 川崎5R 9着/12頭+1.7秒 07/27 川崎7R 2着/11頭+0.4秒 07/09 川崎1R 7着/11頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 1着/9頭勝利 04/07 名古屋1R 2着/11頭+0.1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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
3	マルゼンスキーツー差し	張田昂（船橋）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 11/04 船橋2R 5着/12頭+1.4秒 09/08 川崎4R 7着/12頭+1.8秒 08/19 川崎5R 5着/11頭+0.7秒 07/29 川崎6R 2着/11頭+0.2秒 07/08 川崎3R 5着/10頭
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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	タカノドリーム	山林信（川崎）	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/05 大井10R 7着/14頭+0.8秒 07/20 大井10R 7着/14頭 07/02 大井8R 4着/13頭 06/11 大井9R 11着/14頭 05/20 大井10R 5着/12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 6.0着 △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
5	ルゾフォニア追込	中山遥（浦和）	実70.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/14 川崎7R 10着/12頭+2.6秒 09/08 川崎5R 8着/12頭+2.2秒 05/12 川崎7R 11着/12頭+2.4秒 04/06 川崎8R 12着/12頭+2.5秒 03/02 川崎4R 8着/10頭+2.4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 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	シルバープレミア	笹川翼（大井）	実5.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 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 9.2% (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。
7	セレナス差し	鷹見陸（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し）
前5走 10/15 川崎4R 4着/12頭+0.4秒 09/08 川崎4R 4着/12頭+1.3秒 08/19 川崎5R 4着/11頭+0.7秒 07/29 川崎5R 6着/12頭+1.3秒 07/06 川崎2R 2着/8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 4.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
8	マイネルモンブラン	野畑凌（川崎）	実3.5	◎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走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 10/15 川崎4R 2着/12頭+0.0秒 09/11 川崎6R 3着/12頭+2.6秒 07/29 名古屋10R 4着/12頭+1.6秒 07/15 名古屋5R 3着/12頭+2.0秒 07/02 名古屋4R 1着/11頭
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 3.0着 (安定) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
9	ヴァルトビューネ自在	神尾香（川崎）	実76.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は31走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/15 川崎4R 12着/12頭+2.6秒 09/08 川崎5R 5着/12頭+1.3秒 08/19 川崎5R 7着/11頭+1.7秒 07/31 川崎9R 9着/12頭+2.6秒 02/03 川崎5R 7着/12頭+1.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 31走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	ヨンクン自在	及川烈（浦和）	実24.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 10/21 浦和6R 5着/11頭+2.3秒 04/20 浦和2R 12着/12頭+3.6秒 04/06 川崎2R 4着/10頭+0.7秒 03/16 浦和2R 7着/11頭+0.8秒 02/26 浦和3R 5着/10頭+0.9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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
11	ランボー逃げ	福原杏（浦和）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/21 浦和3R 1着/12頭勝利 03/19 浦和5R 3着/12頭+1.1秒 01/06 浦和5R 1着/11頭勝利 12/25 浦和1R 1着/11頭勝利 12/01 大井4R 6着/11頭+3.0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 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 204日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
12	キッドストン差し	櫻井光（川崎）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 10/15 川崎5R 2着/12頭+0.6秒 10/02 船橋5R 4着/12頭+1.3秒 09/08 川崎5R 6着/12頭+1.5秒 07/29 川崎5R 5着/12頭+1.3秒 04/07 川崎5R 6着/12頭+1.8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 4.0着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (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。

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

マイネルモンブラン

騎手野畑凌（川崎）

3.5倍

AI の勝率34%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12頭

◎8

マイネルモンブラン

野畑凌（川崎）

3.5倍

勝率 34%

›

○11

ランボー

福原杏（浦和）

3.5倍

勝率 28%

›

▲12

キッドストン

櫻井光（川崎）

7.2倍

勝率 11%

›

△6

シルバープレミア

笹川翼（大井）

5.1倍

勝率 9%

›

△3

マルゼンスキーツー

張田昂（船橋）

12.6倍

勝率 4%

›

△7

セレナス

鷹見陸（大井）

12.7倍

勝率 4%

›

▽1

ルルアメル

新原周（川崎）

19.9倍

勝率 3%

›

×2

シゴデキ

町田直（川崎）

23.2倍

勝率 2%

›

×10

ヨンクン

及川烈（浦和）

24.3倍

勝率 2%

›

×4

タカノドリーム

山林信（川崎）

29.4倍

勝率 1%

›

▽9

ヴァルトビューネ

神尾香（川崎）

76.1倍

対象外勝率 1%

›

×5

ルゾフォニア

中山遥（浦和）

70.7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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