川崎10R AI予想

川崎 10R 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。

10R 川崎競馬場ダート2000m　発走 19:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンゲーハガネ	矢野貴（大井）	実7.4	△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27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/11 川崎11R 9着/14頭+1.3秒 04/08 川崎10R 3着/14頭+0.3秒 03/18 浦和9R 6着/12頭+0.8秒 03/04 川崎10R 7着/9頭+1.1秒 02/06 川崎11R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
2	イサナ	新原周（川崎）	実4.9	○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4走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎10R 4着/12頭+0.5秒 04/28 大井10R 5着/9頭+0.8秒 04/07 川崎10R 6着/12頭+1.3秒 03/20 浦和12R 5着/12頭+1.4秒 03/02 川崎10R 9着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	サイレントヴォイス推奨	野畑凌（川崎）	実13.0	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（当競馬場11走で勝率45%と適性高）
前5走 05/15 川崎10R 9着/12頭+1.8秒 11/18 川崎9R 12着/14頭+2.6秒 11/03 船橋8R 12着/13頭+2.8秒 10/17 川崎10R 2着/14頭+2.2秒 09/24 浦和12R 3着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 45% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ヴィブエアー	町田直（川崎）	実2.3	🌟◎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（前走3着）
前5走 05/15 川崎10R 3着/12頭+0.5秒 04/21 浦和12R 3着/12頭+1.1秒 04/07 川崎10R 4着/12頭+1.1秒 03/02 川崎10R 1着/10頭勝利 02/04 川崎10R 11着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 19% (相性良) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ナリノヴァニーユ	山本大（船橋）	実65.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/04 船橋10R 10着/11頭 05/07 船橋11R 10着/14頭+1.9秒 12/11 船橋9R 11着/14頭+3.9秒 11/06 船橋10R 7着/13頭+1.0秒 10/17 川崎10R 5着/14頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
6	デーレーチョップ	佐野遥（川崎）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/15 川崎10R 5着/12頭+0.7秒 04/07 川崎10R 10着/12頭+2.9秒 03/17 浦和12R 1着/12頭勝利 03/06 川崎10R 6着/9頭+2.0秒 09/23 浦和8R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
7	セラード	和田譲（大井）	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎10R 6着/12頭+0.9秒 04/08 川崎12R 9着/14頭+2.1秒 03/06 川崎10R 3着/9頭+1.4秒 02/02 川崎9R 3着/12頭+0.3秒 01/02 川崎12R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
8	ダートレイジング	古岡勇（川崎）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 06/04 船橋10R 3着/11頭+0.0秒 05/12 川崎10R 9着/14頭+2.3秒 04/21 浦和12R 8着/12頭+2.5秒 04/07 川崎10R 7着/12頭+1.9秒 03/20 浦和12R 7着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
9	マリアッチ	菅原吏（船橋）	実32.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率60%）
前5走 05/15 川崎10R 8着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 5着/13頭+1.6秒 04/01 船橋12R 6着/13頭+3.0秒 03/11 船橋12R 12着/12頭+2.7秒 02/26 浦和12R 6着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	パイロビーム	御神訓（大井）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走平均8.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 04/07 川崎10R 12着/12頭+4.4秒 02/23 浦和11R 10着/13頭+2.3秒 12/24 浦和12R 3着/12頭+0.2秒 10/30 浦和10R 1着/11頭勝利 09/22 浦和10R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。

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

単勝 3 サイレントヴォイス実13.0倍期待値 +49% 推奨 11.3〜14.9倍 100円
3連複 2-4-10 実12.6倍期待値 +126% 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 サイレントヴォイス実13.0倍期待値 +85% 推奨 9.1〜18.5倍 100円
馬連 3-10 実48.5倍期待値 +316% 100円

※ 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。
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