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1400m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リコーターター差し	西啓太（大井）	実12.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/15 川崎7R 7着/12頭+0.8秒 07/08 川崎7R 3着/11頭 05/15 川崎8R 5着/12頭+0.3秒 04/10 川崎9R 5着/10頭+1.0秒 03/04 川崎7R 9着/12頭+0.8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 5.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (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。
2	アリハッピー差し	岡村裕（川崎）	実13.4	△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 10/15 川崎7R 9着/12頭+1.1秒 09/09 川崎7R 1着/12頭勝利 08/20 川崎8R 4着/13頭+0.5秒 07/30 川崎7R 1着/14頭勝利 06/17 川崎8R 7着/8頭
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 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% △ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ノヴァヴィア	落合玄（北海道）	実10.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（96日ぶりの実戦）
前5走 08/07 浦和7R 9着/11頭+2.6秒 07/16 浦和10R 6着/8頭+0.0秒 06/23 浦和10R 5着/11頭 05/27 浦和9R 3着/11頭+2.0秒 10/27 浦和8R 1着/12頭勝利
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 ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 96日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
4	プレストマーヴェル追込	所　蛍（船橋）	実55.8	×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／中6日以内の連戦）
前5走 11/06 船橋9R 6着/11頭+0.9秒 07/08 川崎7R 10着/11頭+0.0秒 05/15 川崎8R 12着/12頭+1.5秒 03/16 浦和10R 11着/11頭+4.0秒 02/23 浦和9R 11着/11頭+2.3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 9.3着 (不振) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	アトラスライズ追込	張田昂（船橋）	実45.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6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 10/15 川崎7R 9着/12頭+1.1秒 09/10 川崎8R 3着/12頭+1.0秒 08/20 川崎7R 3着/3頭 07/29 川崎8R 6着/7頭+1.6秒 07/10 川崎10R 4着/8頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 6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 16% ○ 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 1.5% (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。
6	メーゼ	中越琉（川崎）	実94.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/13 川崎8R 10着/11頭+2.7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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
7	ヴィトーリアヘーザ逃げ	新原周（川崎）	実2.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 川崎9R 1着/3頭 05/25 浦和8R 4着/12頭 05/13 川崎7R 4着/12頭+0.5秒 04/06 川崎6R 1着/12頭勝利 03/03 川崎8R 1着/11頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
8	フェイティアン先行	藤江渉（川崎）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/15 川崎9R 4着/12頭+0.5秒 09/10 川崎8R 6着/12頭+2.2秒 08/20 川崎7R 2着/3頭 05/12 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 05/04 船橋10R 6着/9頭+1.6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 4.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
9	トリル	池谷匠（川崎）	実32.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/15 川崎9R 5着/12頭+0.6秒 07/28 川崎9R 7着/10頭+0.8秒 07/08 川崎8R 5着/10頭+2.0秒 06/17 川崎6R 2着/8頭+5.0秒 06/05 船橋5R 10着/10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 5.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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) +23%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	アーサ自在	和田譲（大井）	実32.1	▽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30%と適性高）
前5走 10/16 川崎12R 4着/11頭+1.1秒 07/08 川崎8R 10着/10頭+2.0秒 04/22 浦和7R 3着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 10着/11頭+2.6秒 03/20 浦和10R 6着/9頭+1.6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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 30% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ギフテッドクィーン逃げ	野畑凌（川崎）	実2.5	◎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（前走2着）
前5走 10/15 川崎7R 2着/12頭+0.1秒 04/08 川崎4R 5着/6頭+0.8秒 04/02 船橋5R 4着/7頭+1.6秒 02/25 浦和11R 6着/13頭+2.0秒 02/04 川崎6R 2着/12頭+0.1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戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.5% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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

ギフテッドクィーン

騎手野畑凌（川崎）

2.5倍

AI の勝率34%損益の分かれ目40%

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11頭

◎11

ギフテッドクィーン

野畑凌（川崎）

2.5倍

勝率 34%

›

○7

ヴィトーリアヘーザ

新原周（川崎）

2.4倍

勝率 28%

›

▲3

ノヴァヴィア

落合玄（北海道）

10.6倍

勝率 10%

›

△8

フェイティアン

藤江渉（川崎）

9.6倍

勝率 9%

›

△1

リコーターター

西啓太（大井）

12.7倍

勝率 5%

›

△2

アリハッピー

岡村裕（川崎）

13.4倍

勝率 4%

›

▽9

トリル

池谷匠（川崎）

32.4倍

対象外勝率 4%

›

▽10

アーサ

和田譲（大井）

32.1倍

対象外勝率 3%

›

▽5

アトラスライズ

張田昂（船橋）

45.8倍

対象外勝率 2%

›

×4

プレストマーヴェル

所　蛍（船橋）

55.8倍

対象外勝率 1%

›

▽6

メーゼ

中越琉（川崎）

94.8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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