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 川崎競馬場開成町ダ1600m 発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スペンサーバローズ差し	笹川翼（大井）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/23 浦和11R 3着/10頭+0.2秒 07/17 浦和11R 4着/11頭 05/28 浦和11R 4着/13頭 03/17 浦和11R 10着/10頭+3.0秒 01/09 浦和11R 1着/10頭勝利
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 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
2	コスモギガンティア追込	御神訓（大井）	実3.4	▲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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 10/27 大井11R 4着/13頭+0.4秒 12/17 川崎11R 5着/9頭+0.9秒 11/06 船橋5R 1着/5頭勝利 08/06 川崎2R 1着/8頭勝利 07/08 川崎3R 2着/10頭+0.8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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
3	ミーヴァトン先行	町田直（川崎）	実58.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率67%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/16 川崎11R 10着/11頭+1.8秒 06/11 大井11R 12着/16頭+5.5秒 04/29 大井11R 6着/15頭+3.6秒 04/08 川崎11R 1着/8頭勝利 03/21 浦和6R 1着/12頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	サンズ	野畑凌（川崎）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/27 大井7R 1着/3頭 10/20 浦和12R 3着/3頭 08/12 浦和12R 1着/10頭勝利 07/13 浦和11R 3着/3頭 06/26 浦和11R 6着/10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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
5	ナガタエース追込	古岡勇（川崎）	実162.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/16 川崎11R 11着/11頭+3.1秒 09/07 川崎11R 10着/11頭+1.8秒 03/03 川崎11R 12着/14頭+3.2秒 11/20 川崎11R 9着/10頭+4.2秒 10/13 川崎10R 10着/11頭+1.8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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	ホッコーソムニウム先行	佐野遥（川崎）	実5.7	△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17走で勝率47%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/16 川崎11R 2着/11頭+0.0秒 05/15 川崎11R 2着/12頭+0.2秒 04/10 川崎11R 3着/10頭+0.4秒 03/03 川崎11R 13着/14頭+3.3秒 02/06 川崎11R 2着/14頭+0.1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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	オペラプラージュ	矢野貴（大井）	実2.8	◎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28%）
前5走 10/16 川崎11R 1着/11頭勝利 08/18 川崎11R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 61.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
8	エリンアキレウス	杉山海（大井）	実33.6	△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 10/20 浦和11R 8着/11頭+1.5秒 08/11 浦和10R 6着/8頭+0.9秒 07/31 川崎11R 1着/3頭 07/17 浦和11R 7着/11頭 05/26 浦和11R 6着/12頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
9	ビップソリオ逃げ	伊藤裕（川崎）	実38.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/07 川崎11R 2着/8頭+1.0秒 05/11 川崎11R 2着/14頭+0.0秒 04/08 川崎12R 1着/14頭勝利 03/05 川崎12R 4着/11頭+0.6秒 02/02 川崎12R 2着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 129日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。

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

オペラプラージュ

騎手矢野貴（大井）

2.8倍

AI の勝率62%損益の分かれ目36%

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9頭

◎7

オペラプラージュ

矢野貴（大井）

2.8倍

勝率 62%

›

○4

サンズ

野畑凌（川崎）

3.5倍

勝率 13%

›

▲2

コスモギガンティア

御神訓（大井）

3.4倍

勝率 12%

›

△6

ホッコーソムニウム

佐野遥（川崎）

5.7倍

勝率 5%

›

△1

スペンサーバローズ

笹川翼（大井）

12.1倍

勝率 4%

›

△8

エリンアキレウス

杉山海（大井）

33.6倍

対象外勝率 3%

›

×9

ビップソリオ

伊藤裕（川崎）

38.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ミーヴァトン

町田直（川崎）

58.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ナガタエース

古岡勇（川崎）

162.4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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