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1400m ダート1400m　発走 19:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トウマ差し	鷹見陸（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/27 浦和10R 5着/12頭 05/14 川崎12R 6着/12頭+1.6秒 04/21 浦和7R 6着/10頭+0.5秒 04/06 川崎10R 8着/10頭+1.5秒 03/17 浦和7R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 24走で勝率 21% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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。
2	リコーベレッタ逃げ	新原周（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（91日ぶりの実戦）
前5走 04/09 川崎12R 4着/12頭+0.4秒 03/02 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 02/02 川崎12R 11着/13頭+3.0秒 01/03 川崎10R 2着/13頭+0.8秒 12/17 川崎7R 8着/9頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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	ボニーマジェスティ自在	櫻井光（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/29 浦和11R 7着/10頭 05/11 川崎11R 13着/14頭+2.4秒 03/10 大井6R 4着/6頭+0.8秒 02/16 大井8R 6着/13頭+1.9秒 01/26 大井12R 12着/15頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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。
4	デーレーシトロン差し	田中涼（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/04 船橋11R 9着/12頭 04/29 大井11R 13着/13頭+5.3秒 04/08 川崎4R 4着/6頭+0.8秒 03/12 船橋11R 9着/9頭+3.0秒 11/18 川崎3R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 33% (得意) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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。
5	エムティワイザー逃げ	古岡勇（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/14 川崎12R 2着/12頭+0.3秒 04/10 川崎12R 3着/11頭+0.4秒 03/02 川崎12R 4着/12頭+0.5秒 02/02 川崎12R 7着/13頭+1.9秒 01/03 川崎10R 4着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.2% ※ 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。
6	ダンデライオン逃げ	御神訓（大井）	推定—	×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（当競馬場7走で勝率100%と適性高／同距離帯7走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 04/09 川崎12R 1着/12頭勝利 11/19 川崎8R 1着/12頭勝利 08/25 川崎8R 1着/7頭勝利 08/07 川崎2R 1着/10頭勝利 07/07 川崎8R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 100% ○ 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 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% ※ 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。
7	ラムテリオス差し	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/14 川崎12R 4着/12頭+1.2秒 04/22 浦和10R 6着/12頭+1.0秒 04/06 川崎10R 2着/10頭+0.3秒 03/02 川崎12R 2着/12頭+0.2秒 11/18 川崎9R 4着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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	フィアマフルミネ逃げ	矢野貴（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／188日ぶりの実戦）
前5走 01/02 川崎10R 5着/13頭+1.1秒 12/17 川崎7R 4着/9頭+1.0秒 11/20 川崎9R 2着/12頭+0.1秒 07/10 川崎12R 3着/12頭+1.1秒 06/19 川崎12R 9着/11頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 188日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
9	サダージ逃げ	藤本現（大井）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／79日ぶりの実戦）
前5走 04/21 浦和7R 5着/10頭+0.2秒 04/06 川崎10R 3着/10頭+0.5秒 03/06 川崎9R 5着/11頭+0.7秒 08/18 浦和11R 2着/10頭+0.2秒 07/22 浦和10R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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	ナリノエンブレム	町田直（川崎）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/25 浦和10R 1着/12頭 05/15 川崎8R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% ※ 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。
11	トンボ逃げ	笹川翼（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/29 浦和10R 6着/13頭 04/21 浦和7R 4着/10頭+0.1秒 04/09 川崎12R 7着/12頭+0.8秒 03/16 浦和11R 4着/13頭+0.8秒 03/06 川崎9R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% ※ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダンデライオン

騎手御神訓（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11トンボ

—

EV —

▲5エムティワイザー

—

EV —

▲8フィアマフルミネ

—

EV —

▲10ナリノエンブレム

—

EV —

出走馬全11頭

×6

ダンデライオン

御神訓（大井）

—

›

○11

トンボ

笹川翼（大井）

—

›

▲5

エムティワイザー

古岡勇（川崎）

—

›

▲8

フィアマフルミネ

矢野貴（大井）

—

›

▲10

ナリノエンブレム

町田直（川崎）

—

›

△1

トウマ

鷹見陸（大井）

—

›

△2

リコーベレッタ

新原周（川崎）

—

›

△3

ボニーマジェスティ

櫻井光（川崎）

—

›

△4

デーレーシトロン

田中涼（川崎）

—

›

△7

ラムテリオス

佐野遥（川崎）

—

›

△9

サダージ

藤本現（大井）

—

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。