浦和 1R 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 |
シナノクリスタル 先行 |
七夕裕（浦和） |
実10.7 |
B△ A×勝率4% EV-57% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。 |
| 2 |
リュウノパラダイス 自在 |
赤津和（浦和） |
実65.2 |
B× A▽勝率3% EV+106% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 +107% ※ 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 |
ハルカビジン 自在 |
菅原涼（大井） |
実10.2 |
B× A▲勝率16% EV+59% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 1.4% (オッズ暗示: 9.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 +59% ※ 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 |
セーブルラヴ |
秋元耕（浦和） |
実1.8 |
B▲ A○勝率21% EV-62% 詳細▼ |
|
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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 55.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 期待値 -63% ※ 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 |
ラブミーヘンリー |
高橋哲（浦和） |
実4.9 |
B× A△勝率13% EV-34% 詳細▼ |
|
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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 20.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.4% / 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。 |
| 6 |
ナンヨーラーク |
藤江渉（川崎） |
実130.1 |
B× A▽勝率3% EV+252% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +252% ※ 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 |
エムワンシゲコ 追込 |
岡田大（浦和） |
実225.2 |
B▽ A▽勝率1% EV+76% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 +77% ※ 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 |
エリナセイコー |
見越彬（浦和） |
実16.7 |
B△ A△勝率10% EV+61% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +61% ※ 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 |
スマイルセレブ 追込 |
及川烈（浦和） |
実175.4 |
B△ A▽勝率2% EV+256% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +808% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 +256% ※ 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 |
シルキーグリーン |
室陽一（浦和） |
実291.9 |
B▽ A▽勝率1% EV+170% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +171% ※ 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 |
オパールグリーン 逃げ |
保園翔（浦和） |
実19.8 |
B○ A△勝率4% EV-17% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 5.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -17% ※ 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。 |
| 12 |
シンデレラリバティ 推奨 |
藤本現（大井） |
実5.4 |
B🌟◎ A◎勝率23% EV+23% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +228% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.8% (オッズ暗示: 18.5%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.8% / 期待値 +23% ※ 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12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+228% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
60.8% (オッズ暗示: 18.5%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 22.8% / 期待値 +23%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+183% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 5.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -17%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 55.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.7% / 期待値 -63%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 9.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 -57%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 6.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +61%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+808% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 +256%
×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
1.4% (オッズ暗示: 9.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.6% / 期待値 +59%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+194% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 0.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +171%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 20.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.4% / 期待値 -34%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 +107%
×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
0.3% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 +252%
×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
0.3% (オッズ暗示: 0.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 +77%
💡 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
12
シンデレラリバティ
実5.4倍
期待値 +228%
❌不的中7着単勝 5.4倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
シナノクリスタル 先行 |
七夕裕（浦和） |
実10.7 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 4.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。 |
| 2 |
リュウノパラダイス 自在 |
赤津和（浦和） |
実65.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (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。 |
| 3 |
ハルカビジン 自在 |
菅原涼（大井） |
実10.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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 |
セーブルラヴ |
秋元耕（浦和） |
実1.8 |
○詳細▼ |
|
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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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 |
ラブミーヘンリー |
高橋哲（浦和） |
実4.9 |
△詳細▼ |
|
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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (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。 |
| 6 |
ナンヨーラーク |
藤江渉（川崎） |
実130.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +252% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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 |
エムワンシゲコ 追込 |
岡田大（浦和） |
実225.2 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。 |
| 8 |
エリナセイコー |
見越彬（浦和） |
実16.7 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 9 |
スマイルセレブ 追込 |
及川烈（浦和） |
実175.4 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。 |
| 10 |
シルキーグリーン |
室陽一（浦和） |
実291.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。 |
| 11 |
オパールグリーン 逃げ |
保園翔（浦和） |
実19.8 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。 |
| 12 |
シンデレラリバティ 推奨 |
藤本現（大井） |
実5.4 |
◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.8% (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。 |
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12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
22.8% (オッズ暗示: 18.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
20.7% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+59% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
15.6% (オッズ暗示: 9.8%)
×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
13.4% (オッズ暗示: 20.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+61% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 6.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 5.1%)
×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
4.0% (オッズ暗示: 9.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+106% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 1.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+252% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+256% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+170% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+76% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.4%)
💡 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
12
シンデレラリバティ
実5.4倍
期待値 +23%
❌不的中7着単勝 5.4倍
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