浦和 4R 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

4R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンスタイル自在	佐野遥（川崎）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-12% 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（前走3着）
前5走 07/13 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 02/26 浦和1R 6着/12頭+1.0秒 08/06 川崎5R 9着/9頭+2.2秒 06/04 船橋1R 10着/12頭+2.9秒 05/27 浦和6R 11着/11頭+3.7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 6.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 55.2% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.9% / 期待値 -12% ※ 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	ジーニーボニータ逃げ	見越彬（浦和）	実20.8	B△ A△勝率6% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／72日ぶりの実戦）
前5走 05/27 浦和3R 9着/12頭 05/11 川崎6R 3着/9頭+1.8秒 04/23 浦和2R 7着/12頭+0.8秒 04/09 川崎3R 5着/12頭+1.0秒 03/18 浦和4R 3着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 +19% ※ 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	ゲットデザイアー先行	室陽一（浦和）	実8.4	B△ A△勝率6% EV-47% 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／前走2着／109日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和4R 2着/10頭+0.3秒 03/17 浦和2R 1着/12頭勝利 02/25 浦和1R 5着/12頭+0.5秒 02/10 船橋4R 2着/12頭+0.8秒 01/06 浦和4R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 109日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -48% ※ 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	ニシノテンカフブ先行	吉留孝（浦和）	実51.2	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和6R 11着/12頭+1.0秒 06/24 浦和1R 6着/10頭 05/25 浦和1R 1着/11頭 04/20 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 04/08 川崎1R 9着/12頭+3.1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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.0% / 期待値 -46% ※ 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	プライムクオリティ	西啓太（大井）	実6.7	B▲ A▲勝率16% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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）
前5走 07/15 浦和4R 6着/12頭 06/25 浦和1R 4着/9頭 05/27 浦和3R 4着/12頭 04/23 浦和2R 5着/12頭+0.7秒 03/31 船橋4R 6着/11頭+0.7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 4.7着 × 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 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.3% / 期待値 +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。
6	ダイユウルージュ自在	秋元耕（浦和）	実21.2	B△ A△勝率3% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（中6日以内の連戦）
前5走 07/31 川崎1R 5着/9頭+2.9秒 07/15 浦和4R 11着/12頭 06/24 浦和1R 2着/10頭+0.0秒 01/12 大井3R 12着/15頭+3.0秒 07/21 名古屋2R 10着/11頭+3.0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 6.0着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 -30% ※ 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	イチモクサン	中山遥（浦和）	実3.3	B○ A○勝率20% EV-32% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和4R 3着/12頭+4.0秒 06/24 浦和1R 3着/10頭 05/27 浦和3R 11着/12頭 05/12 川崎2R 8着/9頭+1.8秒 04/22 浦和2R 5着/11頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 期待値 -32% ※ 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	ワンダーフィール	高橋哲（浦和）	実29.4	B× A×勝率1% EV-73% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/15 浦和4R 7着/12頭 06/25 浦和4R 6着/8頭 05/28 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/23 浦和2R 6着/12頭+0.7秒 03/18 浦和2R 9着/11頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -74% ※ 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	ソプラノタッチ	田中洸（大井）	実20.8	B× A×勝率2% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 浦和1R 3着/10頭+1.0秒 06/24 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 05/27 浦和3R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和1R 8着/9頭+2.8秒 02/16 大井1R 6着/15頭+2.2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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -56% ※ 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Aモデル ◎

トーセンスタイル

騎手佐野遥（川崎）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7イチモクサン

3.3倍

EV -31%

▲A:▲5プライムクオリティ

6.7倍

EV +27%

出走馬全9頭

◎A:◎1

トーセンスタイル

佐野遥（川崎）

2.0倍

+10%

›

○A:○7

イチモクサン

中山遥（浦和）

3.3倍

-31%

›

▲A:▲5

プライムクオリティ

西啓太（大井）

6.7倍

+27%

›

△A:△3

ゲットデザイアー

室陽一（浦和）

8.4倍

-81%

›

△A:△6

ダイユウルージュ

秋元耕（浦和）

21.2倍

-72%

›

△A:△2

ジーニーボニータ

見越彬（浦和）

20.8倍

-78%

›

×A:▽4

ニシノテンカフブ

吉留孝（浦和）

51.2倍

-87%

›

×A:×9

ソプラノタッチ

田中洸（大井）

20.8倍

-96%

›

×A:×8

ワンダーフィール

高橋哲（浦和）

29.4倍

-99%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

4R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トーセンスタイル自在	佐野遥（川崎）	実2.0	🌟◎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（前走3着）
前5走 07/13 浦和6R 3着/12頭+0.0秒 02/26 浦和1R 6着/12頭+1.0秒 08/06 川崎5R 9着/9頭+2.2秒 06/04 船橋1R 10着/12頭+2.9秒 05/27 浦和6R 11着/11頭+3.7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 6.0着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
2	ジーニーボニータ逃げ	見越彬（浦和）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／72日ぶりの実戦）
前5走 05/27 浦和3R 9着/12頭 05/11 川崎6R 3着/9頭+1.8秒 04/23 浦和2R 7着/12頭+0.8秒 04/09 川崎3R 5着/12頭+1.0秒 03/18 浦和4R 3着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
3	ゲットデザイアー先行	室陽一（浦和）	実8.4	△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／前走2着／109日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和4R 2着/10頭+0.3秒 03/17 浦和2R 1着/12頭勝利 02/25 浦和1R 5着/12頭+0.5秒 02/10 船橋4R 2着/12頭+0.8秒 01/06 浦和4R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 109日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ニシノテンカフブ先行	吉留孝（浦和）	実51.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和6R 11着/12頭+1.0秒 06/24 浦和1R 6着/10頭 05/25 浦和1R 1着/11頭 04/20 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 04/08 川崎1R 9着/12頭+3.1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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	プライムクオリティ	西啓太（大井）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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）
前5走 07/15 浦和4R 6着/12頭 06/25 浦和1R 4着/9頭 05/27 浦和3R 4着/12頭 04/23 浦和2R 5着/12頭+0.7秒 03/31 船橋4R 6着/11頭+0.7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 4.7着 × 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 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
6	ダイユウルージュ自在	秋元耕（浦和）	実21.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（中6日以内の連戦）
前5走 07/31 川崎1R 5着/9頭+2.9秒 07/15 浦和4R 11着/12頭 06/24 浦和1R 2着/10頭+0.0秒 01/12 大井3R 12着/15頭+3.0秒 07/21 名古屋2R 10着/11頭+3.0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 6.0着 △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
7	イチモクサン	中山遥（浦和）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和4R 3着/12頭+4.0秒 06/24 浦和1R 3着/10頭 05/27 浦和3R 11着/12頭 05/12 川崎2R 8着/9頭+1.8秒 04/22 浦和2R 5着/11頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
8	ワンダーフィール	高橋哲（浦和）	実29.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/15 浦和4R 7着/12頭 06/25 浦和4R 6着/8頭 05/28 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/23 浦和2R 6着/12頭+0.7秒 03/18 浦和2R 9着/11頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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	ソプラノタッチ	田中洸（大井）	実20.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/13 浦和1R 3着/10頭+1.0秒 06/24 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 05/27 浦和3R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和1R 8着/9頭+2.8秒 02/16 大井1R 6着/15頭+2.2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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

トーセンスタイル

騎手佐野遥（川崎）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7イチモクサン

3.3倍

EV -32%

▲5プライムクオリティ

6.7倍

EV +9%

出走馬全9頭

◎1

トーセンスタイル

佐野遥（川崎）

2.0倍

-12%

›

○7

イチモクサン

中山遥（浦和）

3.3倍

-32%

›

▲5

プライムクオリティ

西啓太（大井）

6.7倍

+9%

›

△3

ゲットデザイアー

室陽一（浦和）

8.4倍

-47%

›

△2

ジーニーボニータ

見越彬（浦和）

20.8倍

+19%

›

△6

ダイユウルージュ

秋元耕（浦和）

21.2倍

-30%

›

×9

ソプラノタッチ

田中洸（大井）

20.8倍

-56%

›

▽4

ニシノテンカフブ

吉留孝（浦和）

51.2倍

-46%

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×8

ワンダーフィール

高橋哲（浦和）

29.4倍

-73%

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