浦和 9R 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。

9R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シーメジャー	佐野遥（川崎）	実110.3	▽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12走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/02 船橋3R 8着/8頭 06/04 船橋6R 10着/11頭 05/26 浦和4R 9着/11頭 05/11 川崎7R 5着/12頭+2.1秒 04/24 浦和6R 3着/11頭+0.7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 9.0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 12走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +794% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
2	シンキングモヒート先行	野畑凌（川崎）	実7.2	△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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/24 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 浦和4R 10着/10頭+6.0秒 05/14 川崎5R 9着/12頭+1.1秒 04/24 浦和6R 9着/11頭+2.1秒 04/08 川崎5R 9着/12頭+2.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9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 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	エムティリラ追込	七夕裕（浦和）	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/28 浦和4R 6着/8頭+3.0秒 04/24 浦和6R 11着/11頭+3.4秒 03/18 浦和5R 7着/8頭+2.7秒 11/25 浦和6R 10着/11頭+2.8秒 10/28 浦和4R 5着/12頭+1.4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) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	クリスプオブウォー逃げ	所　蛍（船橋）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 船橋6R 1着/11頭 06/05 船橋4R 5着/10頭+0.0秒 04/02 船橋1R 1着/11頭勝利 02/23 浦和8R 13着/13頭+3.8秒 02/11 船橋4R 3着/12頭+0.8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 67% (絶好調) ▽ 距離適性同距離は 3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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ソーヴキプ差し	山口達（船橋）	実41.2	▽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18走で勝ち無し）
前5走 07/04 船橋7R 8着/8頭+0.0秒 05/08 船橋7R 10着/12頭+1.8秒 04/24 浦和6R 5着/11頭+1.2秒 04/03 船橋5R 12着/12頭+3.7秒 03/10 船橋9R 13着/14頭+2.3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 7.7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 18走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 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 8.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	マジカルレインボー	山本大（船橋）	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3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 07/03 船橋9R 2着/9頭 06/24 浦和4R 5着/8頭 06/05 船橋7R 2着/12頭+1.0秒 05/07 船橋5R 8着/12頭+1.2秒 04/20 浦和9R 4着/13頭+1.0秒
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 3.0着 (安定) ▽ 距離適性同距離は 3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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	トニトゥルス推奨	小杉亮（船橋）	実26.1	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ26.1倍で期待値+268%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/02 船橋3R 6着/8頭+0.0秒 01/02 川崎8R 13着/13頭+3.6秒 07/29 船橋10R 7着/11頭+1.6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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +268% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	ホシプリンセス自在	藤本現（大井）	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率30%）
前5走 06/22 浦和10R 4着/10頭+1.0秒 06/15 川崎4R 9着/11頭 05/29 浦和6R 6着/9頭+0.0秒 04/24 浦和7R 5着/11頭+2.5秒 04/10 川崎6R 12着/12頭+4.5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 6.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
9	スタンドアップ追込	仲野光（船橋）	実23.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/18 川崎6R 7着/12頭 03/13 船橋2R 3着/11頭+1.0秒 02/28 浦和7R 3着/13頭+1.3秒 10/14 川崎6R 9着/11頭+2.0秒 10/01 船橋6R 6着/11頭+0.8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 4.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
10	スイフトマリー自在	及川烈（浦和）	実3.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/26 浦和3R 1着/9頭 05/28 浦和2R 1着/12頭 04/23 浦和2R 2着/12頭+0.1秒 12/24 浦和5R 7着/10頭+1.5秒 11/26 浦和2R 7着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 30走で勝率 13% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (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。
11	レコパンマミー先行	中山遥（浦和）	実2.7	○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／前走勝利の勢い）
前5走 05/29 浦和2R 1着/12頭 04/24 浦和7R 6着/11頭+2.5秒 06/26 浦和9R 5着/12頭+1.3秒 05/27 浦和8R 5着/13頭+1.3秒 05/12 川崎9R 5着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

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

B推奨

トニトゥルス

騎手小杉亮（船橋）

単勝オッズ

26.1倍

AI期待値

+268%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11レコパンマミー

2.7倍

EV -67%

▲10スイフトマリー

3.2倍

EV -71%

出走馬全11頭

◎7

トニトゥルス

小杉亮（船橋）

26.1倍

+268%

›

○11

レコパンマミー

中山遥（浦和）

2.7倍

-67%

›

▲10

スイフトマリー

及川烈（浦和）

3.2倍

-71%

›

△6

マジカルレインボー

山本大（船橋）

6.1倍

-50%

›

△2

シンキングモヒート

野畑凌（川崎）

7.2倍

-41%

›

△4

クリスプオブウォー

所　蛍（船橋）

9.8倍

-20%

›

▽9

スタンドアップ

仲野光（船橋）

23.7倍

+92%

›

▽8

ホシプリンセス

藤本現（大井）

29.0倍

+135%

›

▽3

エムティリラ

七夕裕（浦和）

35.6倍

+188%

›

▽5

ソーヴキプ

山口達（船橋）

41.2倍

+234%

›

▽1

シーメジャー

佐野遥（川崎）

110.3倍

+794%

›

💡 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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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 7 トニトゥルス実26.1倍期待値 +268% ❌不的中6着単勝 26.1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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