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 |
デューンディライト |
櫻井光（川崎） |
実64.5 |
B× A×勝率1% EV-54% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -54% ※ 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 |
スモモサンジョ |
及川烈（浦和） |
実12.0 |
B× A×勝率2% EV-75% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 8.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -75% ※ 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 |
アーサフロウジョン |
七夕裕（浦和） |
実7.2 |
B△ A▲勝率10% EV-30% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 13.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -31% ※ 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 |
ユウユウカルバドス |
中山遥（浦和） |
実4.1 |
B△ A○勝率12% EV-50% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 24.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.0% / 期待値 -51% ※ 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 |
オサケノオトモニ |
鷹見陸（大井） |
実10.4 |
B× A△勝率3% EV-67% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 9.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -68% ※ 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 |
モーニングチカラ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実29.9 |
B○ A▽勝率2% EV-42% 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) +451% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -42% ※ 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 |
コスモティアーモ |
秋元耕（浦和） |
実2.7 |
B🌟◎ A🌟◎勝率59% EV+58% 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.6% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.7% / 期待値 +58% ※ 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 |
リシアンドラコ |
和田譲（大井） |
実7.9 |
B▲ A△勝率5% EV-63% 詳細▼ |
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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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 12.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 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。 |
| 9 |
ユウユウウタゲ |
高橋哲（浦和） |
実195.6 |
B× A▽勝率1% EV+58% 詳細▼ |
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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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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。 |
| 10 |
コパノブロンド |
町田直（川崎） |
実40.3 |
B△ A×勝率1% EV-53% 詳細▼ |
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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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -54% ※ 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 |
カシノグランディオ |
吉留孝（浦和） |
実7.8 |
B× A△勝率5% EV-58% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 12.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.3% / 期待値 -58% ※ 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11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)
+85% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
68.6% (オッズ暗示: 37.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 58.7% / 期待値 +58%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+451% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
18.5% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 -42%
×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
7.0% (オッズ暗示: 12.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 -63%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 24.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.0% / 期待値 -51%
×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
1.6% (オッズ暗示: 2.5%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -54%
×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
1.3% (オッズ暗示: 13.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -31%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-92% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 8.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -75%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-99% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 12.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 5.3% / 期待値 -58%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 9.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -68%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 1.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +59%
💡 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
6
モーニングチカラ
¥300
実29.9倍
期待値 +452%
❌不的中4着単勝 29.9倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
デューンディライト |
櫻井光（川崎） |
実64.5 |
×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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 2 |
スモモサンジョ |
及川烈（浦和） |
実12.0 |
×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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。 |
| 3 |
アーサフロウジョン |
七夕裕（浦和） |
実7.2 |
▲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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (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。 |
| 4 |
ユウユウカルバドス |
中山遥（浦和） |
実4.1 |
○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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 5 |
オサケノオトモニ |
鷹見陸（大井） |
実10.4 |
△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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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 |
モーニングチカラ 推奨 |
野畑凌（川崎） |
実29.9 |
▽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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 7 |
コスモティアーモ |
秋元耕（浦和） |
実2.7 |
🌟◎詳細▼ |
|
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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.7% (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。 |
| 8 |
リシアンドラコ |
和田譲（大井） |
実7.9 |
△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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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 |
ユウユウウタゲ |
高橋哲（浦和） |
実195.6 |
▽詳細▼ |
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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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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 |
コパノブロンド |
町田直（川崎） |
実40.3 |
×詳細▼ |
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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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。 |
| 11 |
カシノグランディオ |
吉留孝（浦和） |
実7.8 |
△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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 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。 |
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11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)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
58.7% (オッズ暗示: 37.0%)
×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
12.0% (オッズ暗示: 24.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 13.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 12.8%)
×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
4.6% (オッズ暗示: 12.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 9.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 8.3%)
×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
1.9% (オッズ暗示: 3.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 2.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.6%)
💡 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
6
モーニングチカラ
¥300
実29.9倍
期待値 -42%
❌不的中4着単勝 29.9倍
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