川崎 1R 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。

1R 川崎競馬場ダ1400m 発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グリントレッド追込	池谷匠（川崎）	実65.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/15 川崎6R 7着/14頭+0.4秒 09/10 川崎2R 9着/12頭+2.8秒 08/21 川崎8R 11着/12頭+3.4秒 05/14 川崎3R 7着/14頭+1.1秒 04/06 川崎7R 8着/14頭+1.2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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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	レターフロムパリ先行	岡村裕（川崎）	実96.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 09/25 浦和9R 2着/13頭+1.3秒 09/10 川崎1R 7着/12頭+2.5秒 08/21 川崎5R 8着/12頭+2.5秒 07/29 川崎1R 11着/12頭+2.6秒 07/08 川崎1R 9着/11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 5.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
3	クルメミッチー差し	古岡勇（川崎）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/22 浦和2R 2着/11頭+0.4秒 10/15 川崎6R 9着/14頭+0.8秒 09/23 浦和2R 2着/12頭+0.3秒 08/21 川崎2R 9着/11頭+2.7秒 07/28 川崎3R 6着/9頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	ルイーサ自在	張田昂（船橋）	実52.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/16 川崎6R 9着/12頭+2.2秒 09/25 浦和9R 12着/13頭+2.2秒 09/10 川崎2R 10着/12頭+3.3秒 08/21 川崎1R 2着/12頭+0.3秒 08/04 船橋3R 7着/8頭+2.3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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
5	アディモレナ	佐野遥（川崎）	実23.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／130日ぶりの実戦）
前5走 07/06 川崎1R 6着/7頭+3.0秒 06/17 川崎5R 10着/12頭 06/04 船橋7R 12着/12頭 05/13 川崎4R 3着/12頭+0.3秒 04/09 川崎5R 4着/12頭+1.1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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ ローテーション 130日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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	クインズカヤノヒメ逃げ	藤江渉（川崎）	実22.1	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 08/21 川崎1R 10着/12頭+2.4秒 07/27 川崎2R 7着/7頭+4.6秒 07/10 川崎12R 1着/10頭 06/18 川崎5R 7着/12頭 06/02 船橋7R 8着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 39走で勝率 13% △ 距離適性同距離 58走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	スウィープレジーナ	加藤雄（川崎）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 10/15 川崎6R 3着/14頭+0.2秒 09/10 川崎2R 3着/12頭+0.3秒 08/21 川崎1R 4着/12頭+1.1秒 07/28 川崎2R 3着/9頭+0.1秒 07/08 川崎1R 6着/11頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	ティンドラ	福原杏（浦和）	実48.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場28走で勝率0%と苦戦傾向／109日ぶりの実戦）
前5走 07/27 川崎1R 7着/9頭+1.8秒 07/06 川崎2R 7着/8頭 06/17 川崎1R 3着/12頭+0.0秒 05/29 浦和2R 3着/12頭 04/24 浦和5R 6着/9頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 34走で勝率 6% △ ローテーション 109日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
9	パリカー自在	中越琉（川崎）	実24.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／281日ぶりの実戦）
前5走 02/05 川崎7R 7着/12頭+0.8秒 01/01 川崎6R 5着/13頭+0.7秒 12/18 川崎5R 8着/12頭+2.2秒 11/20 川崎5R 6着/12頭+0.6秒 10/15 川崎3R 5着/12頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ ローテーション 281日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
10	タイセイルシエル逃げ	西啓太（大井）	実41.6	▽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10走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/15 川崎6R 11着/14頭+1.3秒 10/02 船橋4R 12着/12頭+2.6秒 09/10 川崎2R 4着/12頭+0.9秒 08/21 川崎5R 3着/12頭+1.3秒 07/28 川崎2R 2着/9頭+0.1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 9.0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 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
11	ラシャスバラード	野畑凌（川崎）	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/16 川崎1R 2着/3頭 09/11 川崎1R 3着/3頭 07/10 川崎12R 2着/10頭+3.0秒 06/17 川崎2R 7着/11頭 06/05 船橋4R 8着/10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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
12	ブルーラジカル	和田譲（大井）	実1.4	◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/15 川崎1R 1着/3頭 09/11 川崎1R 2着/3頭 08/20 川崎1R 3着/3頭 03/05 川崎2R 8着/10頭+2.0秒 01/02 川崎2R 6着/14頭+1.8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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 40.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。

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

ブルーラジカル

騎手和田譲（大井）

1.4倍

AI の勝率41%損益の分かれ目71%

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12頭

◎12

ブルーラジカル

和田譲（大井）

1.4倍

勝率 41%

›

○7

スウィープレジーナ

加藤雄（川崎）

6.7倍

勝率 18%

›

▲11

ラシャスバラード

野畑凌（川崎）

7.5倍

勝率 11%

›

△3

クルメミッチー

古岡勇（川崎）

12.2倍

勝率 9%

›

△5

アディモレナ

佐野遥（川崎）

23.7倍

勝率 6%

›

△9

パリカー

中越琉（川崎）

24.7倍

勝率 4%

›

▽6

クインズカヤノヒメ

藤江渉（川崎）

22.1倍

勝率 4%

›

▽10

タイセイルシエル

西啓太（大井）

41.6倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ティンドラ

福原杏（浦和）

48.6倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ルイーサ

張田昂（船橋）

52.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

レターフロムパリ

岡村裕（川崎）

96.0倍

対象外勝率 1%

›

×1

グリントレッド

池谷匠（川崎）

65.0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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項