川崎 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

7R 川崎競馬場ダ1400m 発走 18:03

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベニノレーヴ逃げ	中山遥（浦和）	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 10/15 川崎6R 10着/14頭+1.2秒 07/06 川崎2R 6着/8頭 06/17 川崎2R 2着/11頭 05/15 川崎5R 2着/12頭+0.4秒 04/10 川崎5R 11着/12頭+2.8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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.5% (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。
2	エットトゥカム追込	秋元耕（浦和）	実51.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/23 浦和9R 7着/12頭+1.3秒 09/25 浦和9R 10着/13頭+2.0秒 08/28 船橋6R 8着/12頭+2.9秒 08/02 船橋9R 4着/11頭+0.5秒 07/17 浦和5R 6着/12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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
3	ブルードラゴン自在	新原周（川崎）	実31.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 10/16 川崎6R 4着/12頭+0.9秒 09/10 川崎1R 5着/12頭+1.9秒 08/21 川崎2R 5着/11頭+1.4秒 07/27 川崎2R 4着/7頭+1.9秒 07/07 川崎1R 12着/12頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ユウキヒャクバイ先行	御神訓（大井）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／183日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/14 川崎6R 11着/11頭+4.4秒 05/08 船橋6R 11着/11頭+2.4秒 04/07 川崎8R 4着/13頭+0.1秒 12/17 川崎5R 3着/12頭+0.3秒 11/19 川崎5R 3着/12頭+1.1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
5	ポレポレ逃げ	及川烈（浦和）	実39.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 10/22 浦和7R 4着/12頭+0.6秒 09/25 浦和9R 11着/13頭+2.2秒 08/12 浦和5R 8着/9頭+2.0秒 07/17 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/28 浦和4R 4着/8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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) +29%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	クリップクロップ自在推奨	佐野遥（川崎）	実12.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 09/11 川崎9R 1着/11頭勝利 03/04 川崎3R 12着/12頭+4.1秒 02/06 川崎8R 11着/12頭+2.0秒 01/01 川崎6R 6着/13頭+0.9秒 12/18 川崎5R 12着/12頭+4.2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 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
7	マイブリッジ	野畑凌（川崎）	実1.2	◎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11走で勝率27%と適性高／同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/16 川崎6R 1着/12頭勝利 09/10 川崎2R 2着/12頭+0.2秒 08/21 川崎5R 1着/12頭勝利 07/31 川崎1R 1着/9頭勝利 07/10 川崎1R 2着/3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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 53.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
8	セイウンパイオニア自在	山林信（川崎）	実43.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 10/16 川崎6R 6着/12頭+1.7秒 09/10 川崎2R 5着/12頭+1.0秒 08/21 川崎1R 3着/12頭+1.1秒 07/27 川崎1R 3着/9頭+1.3秒 07/10 川崎12R 3着/10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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 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) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	エーテルノカゼ先行	木間龍（船橋）	実119.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 10/16 川崎6R 7着/12頭+2.1秒 09/10 川崎1R 6着/12頭+2.4秒 08/21 川崎1R 8着/12頭+1.4秒 07/27 川崎1R 4着/9頭+1.5秒 07/07 川崎1R 2着/12頭+7.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	コミックガール逃げ	増田充（川崎）	実128.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 10/15 川崎6R 14着/14頭+1.9秒 09/25 浦和6R 11着/12頭+2.3秒 09/08 川崎3R 9着/12頭+1.3秒 08/18 川崎3R 10着/12頭+1.5秒 07/27 川崎2R 6着/7頭+3.7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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
11	マロンフエルテ追込	張田昂（船橋）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場56走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は63走で勝ち無し）
前5走 10/16 川崎6R 5着/12頭+0.9秒 09/10 川崎1R 2着/12頭+1.5秒 08/21 川崎2R 3着/11頭+0.8秒 07/27 川崎1R 8着/9頭+2.8秒 07/06 川崎2R 8着/8頭+0.0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 3.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 63走で勝ち無し ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ルジュウェール差し	池谷匠（川崎）	実41.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 10/16 川崎6R 8着/12頭+2.1秒 10/01 船橋5R 3着/12頭+0.4秒 09/11 川崎9R 2着/11頭+0.0秒 08/21 川崎1R 7着/12頭+1.3秒 07/28 川崎2R 6着/9頭+0.8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 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。

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）

買うAI の推奨

クリップクロップ

騎手佐野遥（川崎）

12.6倍

AI の勝率15%損益の分かれ目8%

AI の勝率 15% が損益の分かれ目 8%（1 ÷ 12.6倍）を上回り、期待値 +95% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（2着）

出走馬全12頭

◎7

マイブリッジ

野畑凌（川崎）

1.2倍

勝率 53%

›

○6

クリップクロップ

佐野遥（川崎）

12.6倍

勝率 15%

›

▲4

ユウキヒャクバイ

御神訓（大井）

7.4倍

勝率 13%

›

△11

マロンフエルテ

張田昂（船橋）

18.2倍

勝率 4%

›

△5

ポレポレ

及川烈（浦和）

39.1倍

対象外勝率 3%

›

△3

ブルードラゴン

新原周（川崎）

31.2倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ベニノレーヴ

中山遥（浦和）

22.2倍

勝率 2%

›

▽12

ルジュウェール

池谷匠（川崎）

41.4倍

対象外勝率 2%

›

▽2

エットトゥカム

秋元耕（浦和）

51.8倍

対象外勝率 2%

›

×8

セイウンパイオニア

山林信（川崎）

43.4倍

対象外勝率 1%

›

▽9

エーテルノカゼ

木間龍（船橋）

119.8倍

対象外勝率 1%

›

▽10

コミックガール

増田充（川崎）

128.2倍

対象外勝率 0%

›

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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝6クリップクロップ不的中 2着

オッズ12.6倍予測時点
期待値+95%
賭け金¥200

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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