川崎5R AI予想 - Stride AI

川崎 5R 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。

5R 川崎競馬場ダート1400m　発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルートルマリン	達城龍（大井）	実14.9	×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3%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/11 川崎4R 3着/12頭+0.4秒 04/20 浦和4R 5着/10頭+0.5秒 04/07 川崎1R 9着/12頭+2.9秒 03/16 浦和4R 5着/11頭+1.9秒 03/03 川崎4R 10着/10頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
2	ハイウィルヘーズ	櫻井光（川崎）	実24.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/01 船橋4R 3着/10頭 04/07 川崎1R 4着/12頭+1.4秒 03/04 川崎1R 11着/12頭+2.7秒 02/04 川崎1R 5着/10頭+2.2秒 01/03 川崎4R 6着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14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 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
3	キーファイン	矢野貴（大井）	実2.4	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着／206日ぶりの実戦）
前5走 11/21 川崎12R 3着/12頭+0.5秒 10/16 川崎6R 8着/14頭+1.5秒 09/26 浦和5R 9着/11頭+1.8秒 09/09 川崎5R 2着/12頭+0.5秒 08/21 川崎7R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 206日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% (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。
4	アンリ	佐野遥（川崎）	実59.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7秒 03/03 川崎1R 8着/10頭+2.5秒 02/04 川崎2R 9着/9頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
5	ヤマトカチドキ	池谷匠（川崎）	実6.9	▲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25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/11 川崎4R 2着/12頭+0.3秒 04/20 浦和1R 3着/10頭+0.5秒 04/07 川崎1R 2着/12頭+1.3秒 03/16 浦和4R 3着/11頭+1.0秒 03/03 川崎1R 3着/10頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.6% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
6	ワンダフルグレイス	菅原吏（船橋）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／109日ぶりの実戦）
前5走 02/26 浦和1R 4着/12頭+0.7秒 10/02 船橋6R 5着/12頭+0.7秒 08/05 川崎5R 9着/12頭+1.5秒 06/18 川崎2R 1着/12頭勝利 04/01 船橋1R 5着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 109日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.6% (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。
7	ジョーカイ	加藤雄（川崎）	実87.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/27 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 05/12 川崎2R 9着/9頭+3.0秒 04/22 浦和2R 11着/11頭+4.2秒 02/26 浦和7R 8着/12頭+2.4秒 01/09 浦和4R 10着/13頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +310% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
8	シェナカレン	國分祐（浦和）	実133.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/11 川崎4R 11着/12頭+2.2秒 04/22 浦和6R 8着/11頭+3.1秒 03/20 浦和6R 7着/12頭+1.8秒 02/25 浦和12R 9着/12頭+1.6秒 01/06 浦和4R 5着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	バーサズバラード	伊藤裕（川崎）	実173.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/25 浦和1R 9着/11頭+0.0秒 05/11 川崎4R 12着/12頭+4.0秒 04/20 浦和1R 9着/10頭+2.3秒 04/07 川崎2R 11着/12頭+3.7秒 03/06 川崎12R 13着/13頭+6.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +308% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
10	ナミエヒーロー	岡村裕（川崎）	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/27 浦和2R 7着/12頭 05/11 川崎4R 4着/12頭+0.5秒 04/07 川崎2R 2着/12頭+0.3秒 03/03 川崎1R 5着/10頭+1.4秒 09/09 川崎6R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
11	マイブリッジ	増田充（川崎）	実11.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 02/04 川崎1R 3着/10頭+0.8秒 01/03 川崎4R 9着/14頭+1.0秒 01/01 川崎2R 2着/14頭+0.4秒 12/09 川崎2R 2着/7頭+0.9秒 11/11 川崎4R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 131日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ユーロックデュード	小杉亮（船橋）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調／75日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋6R 4着/13頭+0.5秒 04/25 浦和3R 1着/12頭勝利 04/03 船橋3R 2着/10頭+0.0秒 03/18 浦和5R 1着/12頭勝利 02/12 船橋1R 9着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (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。

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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

3連複 3-6-12 実15.1倍期待値 +121% 200円 ❌不的中3番(1着)-6番(10着)-12番(6着)

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 ユーロックデュード実6.7倍期待値 +65% 推奨 5.3〜8.5倍 200円 ❌不的中6着単勝 6.7倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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