川崎 10R 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。

10R 川崎競馬場津久井やまＢ３一ダ1500m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソウルストライク逃げ	野畑凌（川崎）	実23.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/09 川崎10R 9着/13頭+3.1秒 07/30 川崎10R 13着/13頭+6.0秒 12/18 川崎11R 2着/11頭+0.5秒 11/21 川崎11R 2着/9頭+0.3秒 10/16 川崎10R 7着/11頭+0.5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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ラジエーション逃げ	望月洵（愛知）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／65日ぶりの実戦）
前5走 09/07 川崎11R 5着/11頭+0.4秒 01/07 浦和10R 4着/13頭+0.4秒 12/22 浦和11R 2着/13頭+0.4秒 11/17 川崎10R 2着/11頭+0.4秒 10/14 川崎10R 4着/14頭+0.7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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 4.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
3	オングライドパス逃げ	加藤雄（川崎）	実131.8	▽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／217日ぶりの実戦）
前5走 04/08 川崎10R 10着/14頭+2.2秒 03/03 川崎10R 1着/12頭勝利 02/03 川崎11R 6着/14頭+0.6秒 01/02 川崎10R 7着/13頭+1.3秒 11/21 川崎10R 2着/13頭+0.7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 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け △ 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 1.2% (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。
4	ブレイジングヒート差し	本田重（船橋）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/23 浦和11R 9着/10頭+0.9秒 05/28 浦和11R 3着/13頭 05/05 船橋9R 6着/12頭+0.9秒 12/22 浦和11R 3着/13頭+0.4秒 11/28 浦和11R 1着/12頭勝利
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 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	ミスティライズ	和田譲（大井）	実147.2	▽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 09/30 船橋12R 8着/12頭+2.3秒 09/09 川崎10R 11着/13頭+3.3秒 08/20 川崎11R 10着/12頭+1.5秒 07/29 川崎10R 3着/13頭+0.4秒 07/06 川崎11R 9着/9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 9.7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% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (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。
6	ブレイヴルーラー	室陽一（浦和）	実194.5	▽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走で勝率33%と好調）
前5走 10/19 浦和11R 12着/14頭+3.1秒 09/24 浦和10R 1着/12頭勝利 09/08 川崎10R 14着/14頭+4.0秒 08/11 浦和9R 8着/9頭+1.8秒 07/14 浦和8R 3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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 45走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
7	ピーターライズ追込	笹川翼（大井）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／中6日以内の連戦）
前5走 11/05 船橋9R 2着/10頭+0.0秒 09/28 船橋10R 2着/11頭+0.0秒 09/09 川崎9R 2着/12頭+0.0秒 08/18 川崎12R 4着/8頭+0.3秒 07/30 川崎12R 2着/3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 2.0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% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.4% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
8	モネ逃げ	矢野貴（大井）	実20.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/08 川崎10R 4着/9頭+1.0秒 06/16 川崎10R 11着/11頭+3.0秒 05/11 川崎11R 3着/14頭+0.3秒 04/08 川崎10R 1着/14頭勝利 03/04 川崎10R 4着/9頭+0.6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 6.0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% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 126日休養明け × 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 2.4% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
9	スメラギ逃げ	吉原寛（金沢）	実7.7	▲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100%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 川崎10R 1着/3頭 08/04 船橋11R 8着/12頭+1.5秒 05/05 船橋9R 4着/12頭+0.6秒 04/01 船橋11R 12着/12頭+4.5秒 03/09 船橋11R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ファリードゥーン逃げ	町田直（川崎）	実1.7	◎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（当競馬場6走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/15 川崎10R 2着/11頭+0.0秒 05/12 川崎10R 1着/14頭勝利 04/01 船橋12R 3着/13頭+1.2秒 03/03 川崎10R 3着/12頭+0.2秒 02/02 川崎10R 1着/14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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ユキグニ逃げ	見越彬（浦和）	実52.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率26%と適性高／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/19 浦和8R 8着/8頭+4.9秒 02/04 川崎10R 7着/14頭+0.5秒 01/07 浦和10R 9着/13頭+1.2秒 12/15 川崎11R 1着/11頭勝利 11/28 浦和11R 7着/12頭+1.5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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 26% (得意) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 24% ○ ローテーション 23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 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
12	メロスゴー自在	及川烈（浦和）	実152.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/25 浦和11R 11着/13頭+1.9秒 09/09 川崎10R 5着/13頭+2.2秒 08/07 浦和11R 6着/9頭+0.9秒 07/17 浦和11R 2着/11頭 06/26 浦和11R 5着/10頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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	ドウザンワン	新原周（川崎）	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 07/30 川崎10R 1着/13頭勝利 07/06 川崎10R 1着/11頭 06/16 川崎9R 1着/14頭 05/27 浦和10R 3着/12頭 05/12 川崎9R 1着/8頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
14	アウフグース逃げ	佐野遥（川崎）	実39.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 08/25 船橋8R 11着/12頭+2.7秒 05/06 船橋11R 10着/14頭+2.9秒 04/21 浦和11R 1着/7頭勝利 04/08 川崎8R 1着/13頭勝利 03/30 船橋3R 2着/11頭+0.2秒
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) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。

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

ファリードゥーン

騎手町田直（川崎）

1.7倍

AI の勝率43%損益の分かれ目59%

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

ファリードゥーン

町田直（川崎）

1.7倍

勝率 43%

›

○13

ドウザンワン

新原周（川崎）

6.5倍

勝率 17%

›

▲9

スメラギ

吉原寛（金沢）

7.7倍

勝率 15%

›

△7

ピーターライズ

笹川翼（大井）

10.2倍

勝率 5%

›

△2

ラジエーション

望月洵（愛知）

13.1倍

勝率 5%

›

△4

ブレイジングヒート

本田重（船橋）

15.3倍

勝率 3%

›

▽14

アウフグース

佐野遥（川崎）

39.5倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ソウルストライク

野畑凌（川崎）

23.8倍

勝率 3%

›

▽8

モネ

矢野貴（大井）

20.8倍

勝率 2%

›

▽11

ユキグニ

見越彬（浦和）

52.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

オングライドパス

加藤雄（川崎）

131.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

メロスゴー

及川烈（浦和）

152.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ブレイヴルーラー

室陽一（浦和）

194.5倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ミスティライズ

和田譲（大井）

147.2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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