川崎 8R 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。

8R 川崎競馬場ダ900m 発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トニープリンス自在	笹川翼（大井）	実21.4	×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37%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/28 川崎10R 9着/12頭+1.9秒 07/10 川崎11R 8着/10頭 05/14 川崎10R 4着/12頭+0.9秒 04/09 川崎10R 8着/12頭+1.1秒 03/05 川崎10R 1着/9頭勝利
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 107日休養明け × 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 2.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
2	ツツウラウラ追込	達城龍（大井）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走2着）
前5走 11/03 船橋9R 2着/11頭+0.2秒 10/08 大井11R 13着/14頭+1.7秒 09/23 浦和11R 5着/12頭+0.7秒 07/27 川崎11R 2着/7頭+0.7秒 07/10 川崎11R 4着/10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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
3	クリムゾンプリンス逃げ	野畑凌（川崎）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/12 川崎10R 7着/12頭+1.3秒 06/04 船橋11R 11着/12頭+2.0秒 05/28 浦和10R 11着/11頭 04/21 浦和11R 3着/7頭+0.3秒 04/07 川崎11R 5着/14頭+0.8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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
4	エターナルセイバー	伊藤裕（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 10/12 川崎10R 3着/12頭+0.6秒 08/20 川崎9R 1着/10頭勝利 07/28 川崎10R 1着/12頭勝利 07/07 川崎9R 3着/3頭 03/04 川崎9R 5着/12頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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。
5	ムチャスグラシアス	田中涼（川崎）	実24.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.1% (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。
6	ラヴォミ自在	岡村健（船橋）	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯18走で勝率28%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 10/13 川崎11R 10着/11頭+1.5秒 09/08 川崎9R 1着/9頭勝利 07/28 川崎10R 3着/12頭+0.6秒 05/14 川崎10R 5着/12頭+1.0秒 04/09 川崎10R 6着/12頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 28% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
7	サポーズドトゥキル自在	新原周（川崎）	実69.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/12 川崎10R 11着/12頭+1.9秒 08/28 船橋10R 6着/14頭+0.8秒 08/06 船橋12R 5着/10頭+1.1秒 02/13 船橋10R 10着/12頭+2.9秒 01/22 船橋9R 8着/8頭+2.4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 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
8	タツノキングオー自在	佐野遥（川崎）	実11.7	▲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／中6日以内の連戦）
前5走 11/05 船橋9R 5着/10頭+1.2秒 10/12 川崎10R 4着/12頭+0.9秒 09/28 船橋10R 1着/11頭勝利 09/08 川崎9R 3着/9頭+0.5秒 02/12 船橋10R 9着/12頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
9	モンゲースパイ逃げ	矢野貴（大井）	実1.9	◎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7走で勝率43%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 05/15 川崎10R 2着/12頭+0.4秒 04/25 浦和12R 1着/9頭勝利 04/08 川崎8R 1着/12頭勝利 03/12 川崎3R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
10	エメラルアポロン逃げ	西村栄（船橋）	実77.5	▽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 11/04 船橋6R 7着/11頭+1.8秒 10/01 船橋9R 10着/10頭+5.4秒 08/28 船橋10R 13着/14頭+2.0秒 08/06 船橋12R 3着/10頭+0.9秒 06/17 川崎9R 7着/11頭+1.0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) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 0.7% (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。
11	エルガー	町田直（川崎）	実9.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 10/12 川崎12R 3着/3頭 09/23 浦和11R 1着/12頭勝利 09/07 川崎12R 3着/3頭 08/21 川崎10R 8着/10頭+1.8秒 07/07 川崎12R 2着/3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (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。

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

モンゲースパイ

騎手矢野貴（大井）

1.9倍

AI の勝率51%損益の分かれ目53%

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

◎9

モンゲースパイ

矢野貴（大井）

1.9倍

勝率 51%

›

○2

ツツウラウラ

達城龍（大井）

4.4倍

勝率 10%

›

▲8

タツノキングオー

佐野遥（川崎）

11.7倍

勝率 8%

›

△6

ラヴォミ

岡村健（船橋）

7.8倍

勝率 8%

›

△3

クリムゾンプリンス

野畑凌（川崎）

12.1倍

勝率 7%

›

△4

エターナルセイバー

伊藤裕（川崎）

—

勝率 6%

›

×11

エルガー

町田直（川崎）

9.1倍

勝率 4%

›

×1

トニープリンス

笹川翼（大井）

21.4倍

勝率 2%

›

▽5

ムチャスグラシアス

田中涼（川崎）

24.0倍

勝率 2%

›

▽7

サポーズドトゥキル

新原周（川崎）

69.7倍

対象外勝率 1%

›

▽10

エメラルアポロン

西村栄（船橋）

77.5倍

対象外勝率 1%

›

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