浦和 7R 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

7R 浦和競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1400m ダート1400m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァラムノス	中山遥（浦和）	実7.7	B○ A○勝率15% EV+19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/14 浦和7R 3着/12頭+0.0秒 06/23 浦和8R 3着/6頭 06/18 川崎9R 9着/11頭 05/28 浦和9R 10着/12頭 05/05 船橋7R 4着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.9% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.5% / 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。
2	サノノタルマエ	見越彬（浦和）	実39.5	B× A▽勝率1% EV-49% 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 07/14 浦和7R 9着/12頭 06/26 浦和9R 9着/10頭+0.0秒 05/25 浦和10R 6着/12頭 05/15 川崎8R 7着/12頭+0.4秒 04/21 浦和5R 1着/10頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -50% ※ 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	パロサント逃げ	西啓太（大井）	実9.2	B△ A△勝率13% EV+21% 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5走で勝率40%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/15 浦和10R 7着/11頭 06/25 浦和10R 1着/3頭 05/25 浦和8R 6着/12頭 04/23 浦和4R 2着/11頭+0.0秒 09/26 浦和8R 1着/9頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.2% / 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。
4	ノヴァヴィア自在	野畑凌（川崎）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率31% EV-10% 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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/16 浦和10R 6着/8頭+0.0秒 06/23 浦和10R 5着/11頭 05/27 浦和9R 3着/11頭+2.0秒 10/27 浦和8R 1着/12頭勝利 08/19 浦和8R 8着/8頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 46.3% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.8% / 期待値 -11% ※ 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	イチカノユメ自在	藤本現（大井）	実43.6	B× A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（144日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和10R 10着/11頭+1.9秒 02/28 浦和11R 3着/11頭+0.8秒 02/02 川崎9R 8着/12頭+1.9秒 01/09 浦和12R 5着/12頭+2.4秒 12/22 浦和9R 4着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 144日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
6	エコロスヴァル推奨	篠谷葵（船橋）	実18.4	B▲ A△勝率9% EV+61% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ18.4倍で期待値+198%の有力候補（同距離帯で勝率30%と得意／同馬場状態で勝率50%／騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 07/28 川崎8R 9着/12頭+1.5秒 07/14 浦和6R 9着/10頭 06/26 浦和9R 8着/10頭 05/25 浦和10R 5着/12頭 04/24 浦和9R 3着/8頭+0.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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。
7	エイシンゾディアク先行	室陽一（浦和）	実24.5	B× A△勝率7% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（74日ぶりの実戦）
前5走 05/25 浦和10R 8着/12頭 04/22 浦和7R 7着/12頭+1.0秒 03/19 浦和8R 2着/14頭+0.1秒 02/26 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 02/12 船橋9R 10着/14頭+2.4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 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
8	ビコーズウイキャン自在	七夕裕（浦和）	実2.3	B△ A▲勝率15% EV-65% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/14 浦和7R 2着/12頭+1.0秒 06/26 浦和9R 6着/10頭 04/24 浦和9R 5着/8頭+0.5秒 04/10 川崎8R 3着/11頭+0.3秒 03/19 浦和8R 7着/14頭+1.3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 4.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 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 1.0% (オッズ暗示: 43.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 期待値 -66% ※ 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	ニキ逃げ	新原周（川崎）	実32.0	B× A▽勝率2% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/15 浦和10R 8着/11頭 06/26 浦和9R 5着/10頭 05/25 浦和12R 10着/12頭+3.0秒 04/10 川崎8R 8着/11頭+1.1秒 03/13 船橋9R 3着/11頭+0.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
10	サンスレッド	秋元耕（浦和）	実27.6	B△ A▽勝率2% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/16 浦和10R 8着/8頭+4.0秒 06/23 浦和8R 2着/6頭 05/26 浦和6R 1着/12頭 05/13 川崎8R 2着/3頭 04/23 浦和8R 2着/11頭+0.3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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
11	ビールボーイ	和田譲（大井）	実27.4	B× A▽勝率3% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 川崎8R 8着/11頭+1.0秒 07/14 浦和6R 5着/10頭 05/28 浦和9R 8着/12頭+1.0秒 03/18 浦和7R 3着/9頭+1.4秒 02/26 浦和10R 7着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.4% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -10% ※ 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 ◎

ノヴァヴィア

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ヴァラムノス

7.7倍

EV +107%

▲A:△6エコロスヴァル

18.4倍

EV +198%

出走馬全11頭

◎A:◎4

ノヴァヴィア

野畑凌（川崎）

2.9倍

+34%

›

○A:○1

ヴァラムノス

中山遥（浦和）

7.7倍

+107%

›

▲A:△6

エコロスヴァル

篠谷葵（船橋）

18.4倍

+198%

›

△A:△3

パロサント

西啓太（大井）

9.2倍

-49%

›

△A:▽10

サンスレッド

秋元耕（浦和）

27.6倍

-49%

›

△A:▲8

ビコーズウイキャン

七夕裕（浦和）

2.3倍

-97%

›

×A:△7

エイシンゾディアク

室陽一（浦和）

24.5倍

-76%

›

×A:▽11

ビールボーイ

和田譲（大井）

27.4倍

-87%

›

×A:▽9

ニキ

新原周（川崎）

32.0倍

-91%

›

×A:▽2

サノノタルマエ

見越彬（浦和）

39.5倍

-89%

›

×A:×5

イチカノユメ

藤本現（大井）

43.6倍

-88%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら 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 エコロスヴァル ¥200 実18.4倍期待値 +199% ❌不的中6着単勝 18.4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

7R 浦和競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1400m ダート1400m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァラムノス	中山遥（浦和）	実7.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/14 浦和7R 3着/12頭+0.0秒 06/23 浦和8R 3着/6頭 06/18 川崎9R 9着/11頭 05/28 浦和9R 10着/12頭 05/05 船橋7R 4着/12頭+0.9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 5.0着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	サノノタルマエ	見越彬（浦和）	実39.5	▽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 07/14 浦和7R 9着/12頭 06/26 浦和9R 9着/10頭+0.0秒 05/25 浦和10R 6着/12頭 05/15 川崎8R 7着/12頭+0.4秒 04/21 浦和5R 1着/10頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
3	パロサント逃げ	西啓太（大井）	実9.2	△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5走で勝率40%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/15 浦和10R 7着/11頭 06/25 浦和10R 1着/3頭 05/25 浦和8R 6着/12頭 04/23 浦和4R 2着/11頭+0.0秒 09/26 浦和8R 1着/9頭勝利
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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ノヴァヴィア自在	野畑凌（川崎）	実2.9	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 07/16 浦和10R 6着/8頭+0.0秒 06/23 浦和10R 5着/11頭 05/27 浦和9R 3着/11頭+2.0秒 10/27 浦和8R 1着/12頭勝利 08/19 浦和8R 8着/8頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	イチカノユメ自在	藤本現（大井）	実43.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（144日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和10R 10着/11頭+1.9秒 02/28 浦和11R 3着/11頭+0.8秒 02/02 川崎9R 8着/12頭+1.9秒 01/09 浦和12R 5着/12頭+2.4秒 12/22 浦和9R 4着/12頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 144日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	エコロスヴァル推奨	篠谷葵（船橋）	実18.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（同距離帯で勝率30%と得意／同馬場状態で勝率50%／騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 07/28 川崎8R 9着/12頭+1.5秒 07/14 浦和6R 9着/10頭 06/26 浦和9R 8着/10頭 05/25 浦和10R 5着/12頭 04/24 浦和9R 3着/8頭+0.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) 🌟◎ 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 8.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	エイシンゾディアク先行	室陽一（浦和）	実24.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（74日ぶりの実戦）
前5走 05/25 浦和10R 8着/12頭 04/22 浦和7R 7着/12頭+1.0秒 03/19 浦和8R 2着/14頭+0.1秒 02/26 浦和10R 3着/11頭+0.4秒 02/12 船橋9R 10着/14頭+2.4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 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
8	ビコーズウイキャン自在	七夕裕（浦和）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/14 浦和7R 2着/12頭+1.0秒 06/26 浦和9R 6着/10頭 04/24 浦和9R 5着/8頭+0.5秒 04/10 川崎8R 3着/11頭+0.3秒 03/19 浦和8R 7着/14頭+1.3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 4.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
9	ニキ逃げ	新原周（川崎）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/15 浦和10R 8着/11頭 06/26 浦和9R 5着/10頭 05/25 浦和12R 10着/12頭+3.0秒 04/10 川崎8R 8着/11頭+1.1秒 03/13 船橋9R 3着/11頭+0.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
10	サンスレッド	秋元耕（浦和）	実27.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/16 浦和10R 8着/8頭+4.0秒 06/23 浦和8R 2着/6頭 05/26 浦和6R 1着/12頭 05/13 川崎8R 2着/3頭 04/23 浦和8R 2着/11頭+0.3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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ ローテーション 22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 2.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
11	ビールボーイ	和田譲（大井）	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 川崎8R 8着/11頭+1.0秒 07/14 浦和6R 5着/10頭 05/28 浦和9R 8着/12頭+1.0秒 03/18 浦和7R 3着/9頭+1.4秒 02/26 浦和10R 7着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ノヴァヴィア

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

2.9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

○1ヴァラムノス

7.7倍

EV +19%

▲8ビコーズウイキャン

2.3倍

EV -65%

出走馬全11頭

◎4

ノヴァヴィア

野畑凌（川崎）

2.9倍

-10%

›

○1

ヴァラムノス

中山遥（浦和）

7.7倍

+19%

›

▲8

ビコーズウイキャン

七夕裕（浦和）

2.3倍

-65%

›

△3

パロサント

西啓太（大井）

9.2倍

+21%

›

△6

エコロスヴァル

篠谷葵（船橋）

18.4倍

+61%

›

△7

エイシンゾディアク

室陽一（浦和）

24.5倍

+62%

›

▽11

ビールボーイ

和田譲（大井）

27.4倍

-9%

›

▽10

サンスレッド

秋元耕（浦和）

27.6倍

-31%

›

▽9

ニキ

新原周（川崎）

32.0倍

-29%

›

▽2

サノノタルマエ

見越彬（浦和）

39.5倍

-49%

›

×5

イチカノユメ

藤本現（大井）

43.6倍

-54%

›

💡 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 6 エコロスヴァル ¥200 実18.4倍期待値 +61% ❌不的中6着単勝 18.4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。
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