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1400m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アオイハナミチ	新原周（川崎）	実9.3	△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3走で勝率100%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 09/10 川崎9R 1着/12頭勝利 07/10 川崎10R 1着/8頭 06/17 川崎8R 1着/8頭 02/20 大井9R 4着/15頭+0.7秒 01/27 大井10R 5着/15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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
2	バルジェロ先行	町田直（川崎）	実4.6	◎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（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/15 川崎12R 2着/3頭 07/09 川崎8R 1着/10頭 05/13 川崎2R 3着/12頭+0.4秒 04/06 川崎4R 1着/12頭勝利 03/05 川崎3R 3着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.9% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ナートゥ先行	増田充（川崎）	実81.2	▽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／65日ぶりの実戦）
前5走 09/08 川崎10R 11着/14頭+2.2秒 03/16 浦和11R 7着/13頭+1.0秒 03/04 川崎4R 1着/11頭勝利 02/03 川崎7R 1着/12頭勝利 01/01 川崎12R 10着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	モンド先行	岡村健（船橋）	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／182日ぶりの実戦）
前5走 05/14 川崎12R 5着/12頭+1.4秒 04/20 浦和10R 7着/12頭+1.6秒 04/09 川崎12R 6着/12頭+0.7秒 03/02 川崎12R 5着/12頭+0.5秒 02/02 川崎12R 3着/13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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 182日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
5	サラサチャレンジ逃げ	伊藤裕（川崎）	実47.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 09/24 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 09/07 川崎8R 5着/6頭+2.1秒 08/18 川崎12R 5着/8頭+0.5秒 11/18 川崎11R 6着/11頭+1.8秒 09/18 園田11R 2着/11頭+0.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
6	エンゲルリート先行	笹川翼（大井）	実5.0	△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4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 10/16 川崎9R 3着/10頭+0.2秒 02/25 浦和11R 4着/13頭+1.7秒 02/04 川崎6R 1着/12頭勝利 12/15 川崎2R 2着/8頭+0.2秒 11/21 川崎4R 2着/7頭+0.4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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	ミスフォルテ	鷹見陸（大井）	実50.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 08/20 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 07/28 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 07/06 川崎12R 1着/3頭 06/15 川崎9R 1着/3頭 03/11 船橋8R 9着/12頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
8	サベージラヴ	藤本現（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 11/03 船橋9R 7着/11頭+1.2秒 09/29 船橋12R 2着/12頭+0.3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 4.5着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	ペッパーミル	櫻井光（川崎）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 10/14 川崎9R 9着/14頭+1.1秒 09/09 川崎9R 1着/12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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	リコーベレッタ	佐野遥（川崎）	実15.5	▽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12R 3着/3頭 09/09 川崎9R 6着/12頭+1.9秒 08/18 川崎12R 7着/8頭+0.7秒 07/09 川崎10R 4着/11頭 04/09 川崎12R 4着/12頭+0.4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 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (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。
11	アイルプロテクト自在	和田譲（大井）	実15.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯9走で勝率33%／84日ぶりの実戦）
前5走 08/20 川崎9R 6着/10頭+1.0秒 07/28 川崎10R 10着/12頭+2.1秒 06/01 船橋8R 2着/9頭 04/24 浦和10R 8着/12頭+0.8秒 04/07 川崎9R 3着/10頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% × 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 2.3% (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。
12	スノーランス	西啓太（大井）	実13.6	△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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 3.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
13	カルダモンロール逃げ	野畑凌（川崎）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/12 川崎6R 1着/12頭勝利 04/21 浦和11R 4着/7頭+0.7秒 04/06 川崎5R 1着/10頭勝利 03/03 川崎5R 2着/9頭+1.4秒 02/06 川崎3R 2着/12頭+0.0秒
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 184日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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

バルジェロ

騎手町田直（川崎）

4.6倍

AI の勝率28%損益の分かれ目22%

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13頭

◎2

バルジェロ

町田直（川崎）

4.6倍

勝率 28%

›

○13

カルダモンロール

野畑凌（川崎）

4.5倍

勝率 22%

›

▲9

ペッパーミル

櫻井光（川崎）

5.1倍

勝率 15%

›

△6

エンゲルリート

笹川翼（大井）

5.0倍

勝率 13%

›

△1

アオイハナミチ

新原周（川崎）

9.3倍

勝率 6%

›

△12

スノーランス

西啓太（大井）

13.6倍

勝率 4%

›

▽10

リコーベレッタ

佐野遥（川崎）

15.5倍

勝率 3%

›

▽4

モンド

岡村健（船橋）

25.3倍

勝率 3%

›

×11

アイルプロテクト

和田譲（大井）

15.5倍

勝率 2%

›

▽5

サラサチャレンジ

伊藤裕（川崎）

47.0倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ミスフォルテ

鷹見陸（大井）

50.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ナートゥ

増田充（川崎）

81.2倍

対象外勝率 1%

›

×8

サベージラヴ

藤本現（大井）

54.9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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