川崎 11R 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。

11R 川崎競馬場ローレル賞ダ1600m 発走 20:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レインボーライフ	佐野遥（川崎）	実91.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/12 川崎5R 3着/10頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13%（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: 1.1%) ※ 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	フルールマジック	和田譲（大井）	実36.5	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 船橋7R 1着/3頭 08/02 船橋3R 3着/6頭+1.0秒 07/04 船橋3R 2着/5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	ミナスター	野畑凌（川崎）	実45.0	▽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50%と好調／前走2着）
前5走 10/13 川崎4R 2着/12頭+1.0秒 09/11 川崎3R 1着/5頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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: 2.2%) ※ 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	リヴァールミナス	渡邊竜（笠松）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
5	ティンバリートス	張田昂（船橋）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/13 川崎4R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
6	シャンハイハニー	矢野貴（大井）	実19.8	△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100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 10/15 川崎2R 1着/6頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	チュラブロッサム	篠谷葵（船橋）	実19.6	▽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／93日ぶりの実戦）
前5走 08/11 浦和11R 2着/10頭+1.2秒 07/17 浦和7R 2着/8頭+0.0秒 06/23 浦和3R 2着/7頭 06/05 船橋2R 3着/6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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 93日休養明け × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
8	ウィズサークレット	町田直（川崎）	実139.1	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎5R 5着/10頭+2.5秒 07/30 川崎11R 4着/9頭+2.0秒 07/06 川崎5R 1着/7頭 ― ―
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（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。
9	パープルフォッグ	西啓太（大井）	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/17 大井11R 1着/11頭勝利 08/17 大井4R 1着/8頭勝利 07/20 大井4R 1着/10頭 ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 37.7% (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。
10	ワイルドウルル	福原杏（浦和）	実53.3	▽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67%と好調／前走2着）
前5走 10/23 浦和8R 2着/12頭+0.4秒 09/24 浦和8R 1着/10頭勝利 05/25 浦和4R 1着/6頭 ― ―
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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (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。
11	ゴールドモナコ	古岡勇（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率100%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/12 川崎5R 1着/10頭勝利 09/09 川崎2R 1着/8頭勝利 08/21 川崎4R 1着/8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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% ※ 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。
12	ブリザードキャット	及川烈（浦和）	実232.6	▽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）
前5走 10/23 浦和8R 5着/12頭+1.8秒 09/24 浦和8R 5着/10頭+2.5秒 06/23 浦和2R 1着/7頭 05/25 浦和4R 4着/6頭+0.0秒 ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +93%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	アキヴィオーラ	藤江渉（川崎）	実233.8	▽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50%と好調／前走3着）
前5走 10/13 川崎1R 3着/12頭+2.4秒 07/30 川崎4R 1着/8頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43%（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: 0.4%) ※ 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	ラビリンスティアラ	笹川翼（大井）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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

パープルフォッグ

騎手西啓太（大井）

1.7倍

AI の勝率38%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

◎9

パープルフォッグ

西啓太（大井）

1.7倍

勝率 38%

›

○5

ティンバリートス

張田昂（船橋）

3.8倍

勝率 14%

›

▲4

リヴァールミナス

渡邊竜（笠松）

7.2倍

勝率 12%

›

△11

ゴールドモナコ

古岡勇（川崎）

—

勝率 11%

›

△14

ラビリンスティアラ

笹川翼（大井）

10.9倍

勝率 7%

›

△6

シャンハイハニー

矢野貴（大井）

19.8倍

勝率 4%

›

▽7

チュラブロッサム

篠谷葵（船橋）

19.6倍

勝率 3%

›

▽2

フルールマジック

和田譲（大井）

36.5倍

対象外勝率 3%

›

▽3

ミナスター

野畑凌（川崎）

45.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ワイルドウルル

福原杏（浦和）

53.3倍

対象外勝率 2%

›

▽1

レインボーライフ

佐野遥（川崎）

91.8倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ウィズサークレット

町田直（川崎）

139.1倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ブリザードキャット

及川烈（浦和）

232.6倍

対象外勝率 1%

›

▽13

アキヴィオーラ

藤江渉（川崎）

233.8倍

対象外勝率 1%

›

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