川崎 9R 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。

9R 川崎競馬場ダ900m 発走 18:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピンクタオルチャン	藤江渉（川崎）	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/13 川崎11R 4着/11頭+0.5秒 07/10 川崎11R 2着/10頭 06/17 川崎9R 5着/11頭+0.0秒 06/05 船橋11R 6着/10頭 05/14 川崎10R 1着/12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 3.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
2	ダイメイタマナ	吉留孝（浦和）	実28.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯11走で勝率36%）
前5走 10/23 浦和11R 8着/10頭+0.9秒 09/23 浦和11R 2着/12頭+0.2秒 08/10 浦和10R 6着/11頭+0.4秒 07/16 浦和11R 4着/11頭+0.0秒 05/28 浦和11R 8着/13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 5.3着 ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	バッファローライズ逃げ	町田直（川崎）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯13走で勝率38%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 10/13 川崎11R 9着/11頭+1.5秒 09/08 川崎9R 2着/9頭+0.5秒 05/12 川崎11R 6着/12頭+1.6秒 04/09 川崎10R 1着/12頭勝利 03/05 川崎10R 3着/9頭+0.3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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	タマモアルタイル	福原杏（浦和）	実55.9	×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／125日ぶりの実戦）
前5走 07/10 川崎11R 5着/10頭+0.0秒 07/02 船橋10R 11着/12頭 06/23 浦和10R 1着/11頭 06/03 船橋10R 6着/13頭 05/25 浦和11R 3着/12頭
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 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 11走で勝率 18% △ ローテーション 125日休養明け × 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 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	ヨルノテイオー先行	和田譲（大井）	実54.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 11/04 船橋10R 8着/11頭+2.1秒 09/29 船橋11R 5着/10頭+1.3秒 08/26 船橋9R 8着/10頭+1.0秒 08/05 船橋8R 3着/9頭+0.4秒 07/04 船橋10R 2着/10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 7.0着 (不振) × 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 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。
6	クリスタライズ逃げ	笹川翼（大井）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（148日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/17 川崎9R 6着/11頭+0.0秒 05/12 川崎11R 8着/12頭+1.8秒 04/06 川崎11R 4着/9頭+1.1秒 03/19 浦和11R 1着/12頭勝利 03/05 川崎10R 2着/9頭+0.0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 6.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
7	フォーティチュード先行	中山遥（浦和）	実20.6	△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33%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/28 船橋10R 3着/14頭+0.3秒 08/21 川崎11R 2着/8頭+0.3秒 08/10 浦和10R 2着/11頭+0.1秒 07/16 浦和11R 1着/11頭 06/23 浦和10R 3着/11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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ララアヴリル	矢野貴（大井）	実1.5	◎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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/12 川崎10R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.3% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
9	ハーンドルフ先行	張田昂（船橋）	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率28%と適性高／同距離帯18走で勝率28%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 川崎11R 1着/8頭勝利 07/28 川崎10R 2着/12頭+0.5秒 06/17 川崎9R 8着/11頭 04/06 川崎11R 6着/9頭+2.0秒 01/01 川崎9R 3着/12頭+0.3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 18走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 28% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (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	スペシャルチャンス	野畑凌（川崎）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/13 川崎11R 11着/11頭+1.6秒 11/27 園田11R 9着/12頭+3.1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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
11	クアトロフォンテ差し	本橋孝（船橋）	実20.1	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/11 川崎11R 8着/11頭+0.7秒 08/21 川崎11R 3着/8頭+0.4秒 06/17 川崎9R 2着/11頭+2.0秒 05/12 川崎11R 11着/12頭+2.4秒 02/13 船橋12R 10着/12頭+1.8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 4.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% × 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 2.7% (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。

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

ララアヴリル

騎手矢野貴（大井）

1.5倍

AI の勝率50%損益の分かれ目67%

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

◎8

ララアヴリル

矢野貴（大井）

1.5倍

勝率 50%

›

○1

ピンクタオルチャン

藤江渉（川崎）

7.1倍

勝率 14%

›

▲9

ハーンドルフ

張田昂（船橋）

7.7倍

勝率 11%

›

△3

バッファローライズ

町田直（川崎）

12.8倍

勝率 10%

›

△10

スペシャルチャンス

野畑凌（川崎）

16.7倍

勝率 5%

›

△7

フォーティチュード

中山遥（浦和）

20.6倍

勝率 3%

›

▽11

クアトロフォンテ

本橋孝（船橋）

20.1倍

勝率 3%

›

▽6

クリスタライズ

笹川翼（大井）

27.2倍

勝率 2%

›

×2

ダイメイタマナ

吉留孝（浦和）

28.4倍

勝率 1%

›

×5

ヨルノテイオー

和田譲（大井）

54.9倍

対象外勝率 1%

›

×4

タマモアルタイル

福原杏（浦和）

55.9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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