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 川崎競馬場ダ1500m 発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バイルシュタイン逃げ	福原杏（浦和）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/22 浦和8R 7着/9頭+2.1秒 11/11 園田10R 2着/10頭+0.1秒 10/30 園田7R 2着/9頭+0.0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 3.7着 ▽ 距離適性同距離は 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
2	ブラックトルマリン	矢野貴（大井）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 09/09 川崎6R 2着/12頭+0.0秒 08/20 川崎6R 3着/3頭 07/10 川崎10R 2着/8頭+2.0秒 04/08 川崎3R 1着/9頭勝利 03/02 川崎1R 1着/10頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
3	イルフロッタント差し	中越琉（川崎）	実64.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/15 川崎9R 6着/12頭+0.9秒 09/10 川崎8R 4着/12頭+1.1秒 07/08 川崎7R 7着/11頭 06/17 川崎6R 8着/8頭+2.0秒 05/14 川崎8R 4着/6頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
4	ゴットランド	野畑凌（川崎）	実2.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 10/12 川崎9R 3着/10頭+0.6秒 07/07 川崎10R 7着/9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戦の調子平均 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
5	ルパピヨンブラン	張田昂（船橋）	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／185日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎6R 3着/12頭+0.6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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 185日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
6	ミオサンダー差し	増田充（川崎）	実66.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/12 川崎8R 8着/12頭+1.7秒 09/08 川崎7R 3着/12頭+1.2秒 08/21 川崎12R 9着/12頭+2.2秒 07/29 川崎3R 3着/9頭+1.5秒 07/10 川崎6R 3着/9頭+4.0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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	フラッシュタイム自在	中山遥（浦和）	実51.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/20 浦和9R 4着/12頭+1.1秒 10/12 川崎9R 6着/10頭+1.6秒 09/23 浦和6R 5着/13頭+0.7秒 09/09 川崎8R 9着/12頭+2.0秒 08/10 浦和9R 3着/10頭+1.1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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (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。
8	ウインメラナイト追込	佐野遥（川崎）	実171.1	▽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／直近3走平均8.7着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 06/05 船橋9R 11着/14頭 05/14 川崎9R 9着/13頭+1.0秒 04/08 川崎9R 6着/13頭+1.8秒 03/06 川崎10R 4着/9頭+1.4秒 02/02 川崎9R 6着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
9	コルネットロッソ	新原周（川崎）	実6.7	△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11走で勝率27%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎9R 1着/10頭勝利 09/07 川崎10R 12着/12頭+1.9秒 08/18 川崎5R 4着/11頭+0.3秒 07/30 川崎7R 3着/14頭+0.1秒 07/09 川崎7R 4着/8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.1% (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。
10	キャッスルレーヴ差し	仲野光（船橋）	実71.5	▽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 10/12 川崎8R 2着/12頭+0.8秒 09/28 船橋5R 5着/12頭+1.4秒 08/24 船橋6R 10着/11頭+2.3秒 04/02 船橋4R 8着/10頭+2.7秒 10/03 船橋7R 8着/9頭+1.6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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ジュンフカリ追込	神尾香（川崎）	実25.5	▽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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/23 浦和7R 1着/13頭勝利 10/12 川崎9R 4着/10頭+1.2秒 09/23 浦和6R 3着/13頭+0.3秒 09/11 川崎10R 6着/12頭+1.9秒 08/20 川崎8R 7着/13頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
12	ベセル	笹川翼（大井）	実4.1	◎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 10/13 川崎6R 1着/9頭勝利 09/10 川崎7R 1着/14頭勝利 ― ― ―
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 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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

ベセル

騎手笹川翼（大井）

4.1倍

AI の勝率30%損益の分かれ目24%

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

ベセル

笹川翼（大井）

4.1倍

勝率 30%

›

○4

ゴットランド

野畑凌（川崎）

2.4倍

勝率 29%

›

▲2

ブラックトルマリン

矢野貴（大井）

4.3倍

勝率 15%

›

△9

コルネットロッソ

新原周（川崎）

6.7倍

勝率 10%

›

△1

バイルシュタイン

福原杏（浦和）

15.7倍

勝率 4%

›

△5

ルパピヨンブラン

張田昂（船橋）

18.6倍

勝率 4%

›

▽11

ジュンフカリ

神尾香（川崎）

25.5倍

勝率 2%

›

▽3

イルフロッタント

中越琉（川崎）

64.7倍

対象外勝率 2%

›

▽7

フラッシュタイム

中山遥（浦和）

51.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

キャッスルレーヴ

仲野光（船橋）

71.5倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ミオサンダー

増田充（川崎）

66.6倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ウインメラナイト

佐野遥（川崎）

171.1倍

対象外勝率 1%

›

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