浦和 11R 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

11R 浦和競馬場開成町あじＢ１二Ｂ２一ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ストイックノア逃げ	和田譲（大井）	実3.9	B△ A▲勝率14% 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67%と好調／前走3着）
前5走 06/26 浦和11R 3着/10頭 05/29 浦和11R 1着/10頭 04/20 浦和10R 1着/12頭勝利 03/20 浦和10R 2着/9頭+0.1秒 02/09 船橋8R 4着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.4% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -47% ※ 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	エコロレオナ	中山遥（浦和）	実14.4	B○ A△勝率4% EV-44% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/14 浦和8R 1着/12頭 06/26 浦和10R 6着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
3	メロスゴー自在	及川烈（浦和）	実12.0	B× A×勝率3% EV-67% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/17 浦和11R 2着/11頭 06/26 浦和11R 5着/10頭 05/28 浦和11R 5着/13頭 05/06 船橋8R 9着/11頭+1.2秒 04/20 浦和11R 7着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 7位 / 勝率 2.7% / 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。
4	オーシンハーフ推奨	野畑凌（川崎）	実7.2	B🌟◎ A△勝率8% EV-40% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率63% × オッズ7.2倍で期待値+352%の有力候補（騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.9% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 -41% ※ 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	ニンゲンテイイナ	張田昂（船橋）	実9.7	B△ A△勝率9% EV-13% 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9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 07/14 浦和10R 3着/3頭 06/26 浦和11R 4着/10頭 05/27 浦和8R 1着/7頭 05/06 船橋11R 11着/14頭+2.9秒 04/01 船橋7R 1着/5頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -13% ※ 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	オーウェル逃げ	西啓太（大井）	実24.1	B× A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／165日ぶりの実戦）
前5走 02/23 浦和11R 3着/13頭+0.6秒 09/24 浦和11R 7着/8頭+1.4秒 08/20 浦和10R 2着/12頭+0.5秒 08/08 川崎11R 6着/8頭+2.0秒 05/16 川崎11R 1着/14頭勝利
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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 165日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 4.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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。
7	オリージネアリア	笹川翼（大井）	実3.2	B▲ A🌟◎勝率33% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/29 大井10R 4着/11頭 05/22 大井12R 1着/15頭 04/14 大井10R 1着/9頭勝利 03/25 大井12R 2着/13頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.2% / 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。
8	ウインドフレイバー差し	町田直（川崎）	実4.1	B△ A○勝率27% EV+9% 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11走で勝率27%と適性高）
前5走 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3秒 08/19 浦和11R 5着/7頭+0.7秒 06/11 大井12R 2着/12頭+0.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.6% / 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。
9	ココモローズ逃げ	藤本現（大井）	実58.7	B× A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 浦和11R 10着/11頭+1.0秒 05/28 浦和10R 9着/11頭 04/20 浦和11R 1着/13頭勝利 03/18 浦和9R 5着/12頭+0.7秒 02/23 浦和10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -25% ※ 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

B推奨Aモデル △

オーシンハーフ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

7.2倍

AI期待値

+352%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2エコロレオナ

14.4倍

EV +133%

▲A:◎7オリージネアリア

3.2倍

EV -68%

出走馬全9頭

◎A:△4

オーシンハーフ

野畑凌（川崎）

7.2倍

+352%

›

○A:△2

エコロレオナ

中山遥（浦和）

14.4倍

+133%

›

▲A:◎7

オリージネアリア

笹川翼（大井）

3.2倍

-68%

›

△A:△5

ニンゲンテイイナ

張田昂（船橋）

9.7倍

-40%

›

△A:○8

ウインドフレイバー

町田直（川崎）

4.1倍

-86%

›

△A:▲1

ストイックノア

和田譲（大井）

3.9倍

-94%

›

×A:×6

オーウェル

西啓太（大井）

24.1倍

-96%

›

×A:▽9

ココモローズ

藤本現（大井）

58.7倍

-90%

›

×A:×3

メロスゴー

及川烈（浦和）

12.0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。

▶ 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 4 オーシンハーフ ¥1,400 実7.2倍期待値 +353% ❌不的中5着単勝 7.2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

11R 浦和競馬場開成町あじＢ１二Ｂ２一ダ1400m ダート1400m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ストイックノア逃げ	和田譲（大井）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走3着）
前5走 06/26 浦和11R 3着/10頭 05/29 浦和11R 1着/10頭 04/20 浦和10R 1着/12頭勝利 03/20 浦和10R 2着/9頭+0.1秒 02/09 船橋8R 4着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	エコロレオナ	中山遥（浦和）	実14.4	△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50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/14 浦和8R 1着/12頭 06/26 浦和10R 6着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
3	メロスゴー自在	及川烈（浦和）	実12.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 07/17 浦和11R 2着/11頭 06/26 浦和11R 5着/10頭 05/28 浦和11R 5着/13頭 05/06 船橋8R 9着/11頭+1.2秒 04/20 浦和11R 7着/13頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 2.7% (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。
4	オーシンハーフ推奨	野畑凌（川崎）	実7.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (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。
5	ニンゲンテイイナ	張田昂（船橋）	実9.7	△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9走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／同馬場状態で勝率30%）
前5走 07/14 浦和10R 3着/3頭 06/26 浦和11R 4着/10頭 05/27 浦和8R 1着/7頭 05/06 船橋11R 11着/14頭+2.9秒 04/01 船橋7R 1着/5頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	オーウェル逃げ	西啓太（大井）	実24.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／165日ぶりの実戦）
前5走 02/23 浦和11R 3着/13頭+0.6秒 09/24 浦和11R 7着/8頭+1.4秒 08/20 浦和10R 2着/12頭+0.5秒 08/08 川崎11R 6着/8頭+2.0秒 05/16 川崎11R 1着/14頭勝利
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 4.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 165日休養明け × 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 1.5% (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。
7	オリージネアリア	笹川翼（大井）	実3.2	🌟◎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（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/29 大井10R 4着/11頭 05/22 大井12R 1着/15頭 04/14 大井10R 1着/9頭勝利 03/25 大井12R 2着/13頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.2% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ウインドフレイバー差し	町田直（川崎）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率27%と適性高）
前5走 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3秒 08/19 浦和11R 5着/7頭+0.7秒 06/11 大井12R 2着/12頭+0.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 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 26.6% (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。
9	ココモローズ逃げ	藤本現（大井）	実58.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 浦和11R 10着/11頭+1.0秒 05/28 浦和10R 9着/11頭 04/20 浦和11R 1着/13頭勝利 03/18 浦和9R 5着/12頭+0.7秒 02/23 浦和10R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% △ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オリージネアリア

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ウインドフレイバー

4.1倍

EV +9%

▲1ストイックノア

3.9倍

EV -47%

出走馬全9頭

◎7

オリージネアリア

笹川翼（大井）

3.2倍

+6%

›

○8

ウインドフレイバー

町田直（川崎）

4.1倍

+9%

›

▲1

ストイックノア

和田譲（大井）

3.9倍

-47%

›

△5

ニンゲンテイイナ

張田昂（船橋）

9.7倍

-13%

›

△4

オーシンハーフ

野畑凌（川崎）

7.2倍

-40%

›

△2

エコロレオナ

中山遥（浦和）

14.4倍

-44%

›

×3

メロスゴー

及川烈（浦和）

12.0倍

-67%

›

×6

オーウェル

西啓太（大井）

24.1倍

-62%

›

▽9

ココモローズ

藤本現（大井）

58.7倍

-24%

›

💡 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 4 オーシンハーフ ¥1,400 実7.2倍期待値 -41% ❌不的中5着単勝 7.2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

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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