浦和 2R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヤングウォーリア |
西啓太（大井） |
実3.2 |
B▲ A○勝率21% EV-33% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 31.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 -34% ※ 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 |
ユセラスマイル |
秋元耕（浦和） |
実52.5 |
B△ A△勝率2% EV+20% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +613% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 1.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 +21% ※ 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 |
ベイビーンズ 推奨 |
中山遥（浦和） |
実24.1 |
B△ A△勝率5% EV+24% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 4.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 +24% ※ 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 |
スモモサンジョ |
和田譲（大井） |
実5.2 |
B△ A△勝率8% EV-56% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 19.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -57% ※ 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 |
カシノグランディオ |
及川烈（浦和） |
実71.3 |
B▽ A▽勝率1% EV+1% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +868% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 +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。 |
| 6 |
プラティマ |
野畑凌（川崎） |
実3.4 |
B◎ A▲勝率16% EV-46% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×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 18.5% (オッズ暗示: 29.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 -47% ※ 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 |
アーサフロウジョン |
七夕裕（浦和） |
実2.6 |
B○ A🌟◎勝率46% EV+20% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.5% / 期待値 +21% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×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
18.5% (オッズ暗示: 29.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 -47%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 38.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 46.5% / 期待値 +21%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 31.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 -34%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 19.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -57%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+227% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 4.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 +24%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+613% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 1.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 +21%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+868% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 +1%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。
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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
3
ベイビーンズ
実24.1倍
期待値 +227%
❌不的中4着単勝 24.1倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヤングウォーリア |
西啓太（大井） |
実3.2 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ×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 20.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。 |
| 2 |
ユセラスマイル |
秋元耕（浦和） |
実52.5 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。 |
| 3 |
ベイビーンズ 推奨 |
中山遥（浦和） |
実24.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (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。 |
| 4 |
スモモサンジョ |
和田譲（大井） |
実5.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。 |
| 5 |
カシノグランディオ |
及川烈（浦和） |
実71.3 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 6 |
プラティマ |
野畑凌（川崎） |
実3.4 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (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。 |
| 7 |
アーサフロウジョン |
七夕裕（浦和） |
実2.6 |
🌟◎詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全7頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
46.5% (オッズ暗示: 38.5%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×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
20.6% (オッズ暗示: 31.2%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.6% (オッズ暗示: 29.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 19.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+24% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 4.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 1.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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。
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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
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
3
ベイビーンズ
実24.1倍
期待値 +227%
❌不的中4着単勝 24.1倍
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