川崎 3R 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。

3R 川崎競馬場ダ900m 発走 15:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケリーアローズ差し	加藤雄（川崎）	実68.0	▽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4走で勝ち無し／63日ぶりの実戦）
前5走 09/10 川崎3R 9着/12頭+2.3秒 08/21 川崎6R 4着/9頭+2.1秒 07/28 川崎5R 2着/8頭+1.0秒 11/19 川崎1R 9着/9頭+3.7秒 10/13 川崎4R 11着/11頭+3.7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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	マッドチェイサー差し	佐野遥（川崎）	実38.7	△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／125日ぶりの実戦）
前5走 07/10 川崎2R 8着/9頭+0.0秒 06/18 川崎1R 5着/12頭 05/29 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 05/12 川崎1R 12着/12頭+6.7秒 04/10 川崎1R 3着/10頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125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 4.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	イエスユードライブ先行	町田直（川崎）	実9.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／279日ぶりの実戦）
前5走 02/06 川崎4R 9着/12頭+1.5秒 01/02 川崎5R 12着/12頭+5.8秒 12/19 川崎1R 4着/7頭+1.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 279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 11.9% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	グスク	櫻井光（川崎）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 10/21 浦和2R 9着/12頭+2.1秒 08/12 浦和2R 8着/11頭+3.6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 8.5着 (不振) ○ ローテーション 22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 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
5	メロウアイズテオ追込	伊藤裕（川崎）	実103.0	▽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10走で勝ち無し／107日ぶりの実戦）
前5走 07/28 川崎5R 7着/8頭+2.2秒 07/07 川崎4R 7着/9頭+0.0秒 06/16 川崎2R 8着/12頭 05/15 川崎4R 6着/9頭+2.0秒 04/08 川崎2R 10着/12頭+2.5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ ローテーション 107日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	プラヤデルカルメン自在	古岡勇（川崎）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 10/15 川崎3R 3着/3頭 09/01 大井8R 11着/16頭+2.5秒 08/12 大井5R 9着/16頭+72.6秒 07/21 大井3R 7着/14頭+2.5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 7.7着 (不振) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	トラステッド	笹川翼（大井）	実1.2	◎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 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 54.5% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	トロピカルブリーズ	藤江渉（川崎）	実95.3	▽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）
前5走 10/13 川崎3R 8着/8頭+3.9秒 09/11 川崎2R 8着/9頭+5.4秒 02/02 川崎2R 4着/9頭+1.1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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
9	シェブロンウーマン逃げ	岡村裕（川崎）	実114.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/10 川崎3R 5着/12頭+1.2秒 08/21 川崎7R 10着/11頭+2.7秒 07/31 川崎2R 11着/11頭+90.3秒 07/07 川崎3R 9着/10頭 06/16 川崎2R 10着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 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 0.9% (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。
10	メーレスブリーゼ	増田充（川崎）	実37.3	▽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 10/14 川崎2R 10着/10頭+4.2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 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	パッションマーレ	野畑凌（川崎）	実8.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／69日ぶりの実戦）
前5走 09/04 名古屋4R 3着/3頭 07/30 名古屋1R 11着/11頭+2.4秒 07/01 名古屋4R 10着/12頭 06/02 名古屋1R 4着/12頭 ―
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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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

トラステッド

騎手笹川翼（大井）

1.2倍

AI の勝率54%損益の分かれ目83%

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

◎7

トラステッド

笹川翼（大井）

1.2倍

勝率 54%

›

○3

イエスユードライブ

町田直（川崎）

9.1倍

勝率 12%

›

▲11

パッションマーレ

野畑凌（川崎）

8.2倍

勝率 11%

›

△6

プラヤデルカルメン

古岡勇（川崎）

14.1倍

勝率 8%

›

△4

グスク

櫻井光（川崎）

17.7倍

勝率 6%

›

△2

マッドチェイサー

佐野遥（川崎）

38.7倍

対象外勝率 4%

›

▽10

メーレスブリーゼ

増田充（川崎）

37.3倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ケリーアローズ

加藤雄（川崎）

68.0倍

対象外勝率 1%

›

▽9

シェブロンウーマン

岡村裕（川崎）

114.6倍

対象外勝率 1%

›

▽8

トロピカルブリーズ

藤江渉（川崎）

95.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

メロウアイズテオ

伊藤裕（川崎）

103.0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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