浦和 10R 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 |
ユウユウシロパン 自在 |
岡村健（船橋） |
実52.8 |
B× A▽勝率2% EV-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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -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 |
ミライヘホウショウ 自在 |
鷹見陸（大井） |
実14.9 |
B△ A△勝率3% EV-52% 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 6.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -52% ※ 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 |
リケアオランジュ |
杉山海（大井） |
実40.1 |
B× A▽勝率2% EV-36% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -37% ※ 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 |
レッドゲート 追込 |
七夕裕（浦和） |
実11.0 |
B× A△勝率6% EV-37% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 期待値 -38% ※ 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 |
ココリアイランド 先行 |
和田譲（大井） |
実4.8 |
B○ A▲勝率8% EV-61% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 20.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 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。 |
| 6 |
メイショウフソウ |
野畑凌（川崎） |
実2.1 |
B🌟◎ A🌟◎勝率56% EV+18% 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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 89.9% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.5% / 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。 |
| 7 |
ビーチガール |
田中洸（大井） |
実67.9 |
B× A▽勝率1% EV-39% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -40% ※ 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 |
アニモ 追込 |
中島良（浦和） |
実178.0 |
B× A▽勝率0% EV-43% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -44% ※ 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 |
ユウオウマイシン 差し |
半澤慶（浦和） |
実20.2 |
B△ A×勝率2% EV-51% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 5.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -52% ※ 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 |
ラップトップ |
中山遥（浦和） |
実11.1 |
B△ A△勝率4% EV-52% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 4位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 9.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -52% ※ 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 |
フォートウィリアム |
室陽一（浦和） |
実90.3 |
B× A▽勝率1% EV-35% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -36% ※ 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 |
マイアミマツリ 自在 |
西啓太（大井） |
実5.0 |
B▲ A○勝率15% EV-26% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.6% / 期待値 -27% ※ 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)
+88% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
89.9% (オッズ暗示: 47.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 56.5% / 期待値 +19%
×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
5.0% (オッズ暗示: 20.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -61%
×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
1.3% (オッズ暗示: 20.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.6% / 期待値 -27%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 9.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -52%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 6.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -52%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 5.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -52%
×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
0.4% (オッズ暗示: 9.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 5.7% / 期待値 -38%
×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: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -6%
×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: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -36%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -44%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ユウユウシロパン 自在 |
岡村健（船橋） |
実52.8 |
▽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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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 |
ミライヘホウショウ 自在 |
鷹見陸（大井） |
実14.9 |
△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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。 |
| 3 |
リケアオランジュ |
杉山海（大井） |
実40.1 |
▽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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。 |
| 4 |
レッドゲート 追込 |
七夕裕（浦和） |
実11.0 |
△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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 5 |
ココリアイランド 先行 |
和田譲（大井） |
実4.8 |
▲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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。 |
| 6 |
メイショウフソウ |
野畑凌（川崎） |
実2.1 |
🌟◎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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。 |
| 7 |
ビーチガール |
田中洸（大井） |
実67.9 |
▽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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 8 |
アニモ 追込 |
中島良（浦和） |
実178.0 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。 |
| 9 |
ユウオウマイシン 差し |
半澤慶（浦和） |
実20.2 |
×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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。 |
| 10 |
ラップトップ |
中山遥（浦和） |
実11.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。 |
| 11 |
フォートウィリアム |
室陽一（浦和） |
実90.3 |
▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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 |
マイアミマツリ 自在 |
西啓太（大井） |
実5.0 |
○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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
56.5% (オッズ暗示: 47.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.6% (オッズ暗示: 20.0%)
×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
8.0% (オッズ暗示: 20.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 9.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 9.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 6.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 5.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 1.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 2.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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