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 川崎競馬場ダ900m ダート900m　発走 20:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エルロイ追込推奨	木間龍（船橋）	実27.3	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ27.3倍で期待値+121%の有力候補（同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 07/04 船橋10R 9着/10頭+5.0秒 04/03 船橋9R 4着/9頭+1.3秒 03/13 船橋8R 6着/7頭+1.5秒 02/14 船橋10R 5着/14頭+0.6秒 01/22 船橋9R 3着/10頭+0.4秒
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 6.3着 ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	タマモアルタイル	高橋哲（浦和）	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 船橋10R 11着/12頭 06/23 浦和10R 1着/11頭 06/03 船橋10R 6着/13頭 05/25 浦和11R 3着/12頭 04/24 浦和10R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 8.1% (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。
3	ツツウラウラ	西啓太（大井）	実5.4	◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/02 船橋10R 2着/12頭+2.0秒 06/17 川崎9R 3着/11頭 05/25 浦和11R 6着/12頭 03/04 川崎9R 2着/12頭+0.3秒 02/04 川崎8R 2着/12頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	トニープリンス先行	野畑凌（川崎）	実8.6	◎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17走で勝率41%と適性高／同距離帯17走で勝率41%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 05/14 川崎10R 4着/12頭+0.9秒 04/09 川崎10R 8着/12頭+1.1秒 03/05 川崎10R 1着/9頭勝利 02/04 川崎8R 1着/12頭勝利 01/02 川崎9R 2着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 41% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 41% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	マイネルディレクト差し	岡村裕（川崎）	実63.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/17 川崎9R 11着/11頭 05/01 大井12R 15着/16頭+3.1秒 03/31 船橋10R 7着/14頭+0.4秒 03/19 浦和11R 7着/12頭+1.0秒 03/05 川崎10R 9着/9頭+1.6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 11.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	マカゼ自在	和田譲（大井）	実4.5	◎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5走 06/17 川崎9R 4着/11頭 01/01 川崎9R 6着/12頭+0.8秒 12/17 川崎9R 2着/11頭+0.2秒 11/17 川崎11R 4着/10頭+0.9秒 10/16 川崎10R 1着/11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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 14.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
7	エコロネオ	佐野遥（川崎）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 02/12 船橋11R 11着/13頭+3.9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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 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 8.1% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
8	ピンクタオルチャン逃げ	藤江渉（川崎）	実2.8	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 川崎9R 5着/11頭+0.0秒 06/05 船橋11R 6着/10頭 05/14 川崎10R 1着/12頭勝利 04/20 浦和11R 2着/13頭+0.4秒 04/09 川崎10R 3着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 12.1% (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。
9	ポッドレオ差し	古岡勇（川崎）	実22.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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8.3着と低調）
前5走 07/02 船橋10R 5着/12頭 05/14 川崎10R 6着/12頭+1.2秒 04/15 大井12R 14着/16頭+3.6秒 04/09 川崎10R 7着/12頭+0.9秒 03/11 船橋10R 3着/14頭+0.4秒
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
10	クオレス追込	池谷匠（川崎）	実54.6	▽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6走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/17 川崎9R 9着/11頭+0.0秒 06/05 船橋11R 10着/10頭+1.0秒 05/12 川崎11R 12着/12頭+3.4秒 04/06 川崎11R 8着/9頭+2.2秒 01/01 川崎9R 12着/12頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3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 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。

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

ツツウラウラ

騎手西啓太（大井）

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬全10頭

◎3

ツツウラウラ

西啓太（大井）

5.4倍

-22%

›

◎4

トニープリンス

野畑凌（川崎）

8.6倍

+24%

›

◎6

マカゼ

和田譲（大井）

4.5倍

-35%

›

△8

ピンクタオルチャン

藤江渉（川崎）

2.8倍

-66%

›

△1

エルロイ

木間龍（船橋）

27.3倍

+121%

›

△2

タマモアルタイル

高橋哲（浦和）

6.9倍

-44%

›

△7

エコロネオ

佐野遥（川崎）

8.3倍

-32%

›

△9

ポッドレオ

古岡勇（川崎）

22.0倍

+78%

›

▽5

マイネルディレクト

岡村裕（川崎）

63.7倍

+289%

›

▽10

クオレス

池谷匠（川崎）

54.6倍

+234%

›

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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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 エルロイ実27.3倍期待値 +121%

※ 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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