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

2R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライトネス先行	中山遥（浦和）	実13.1	B× A△勝率5% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／108日ぶりの実戦）
前5走 04/24 浦和4R 5着/10頭+0.9秒 03/17 浦和1R 4着/7頭+0.9秒 02/23 浦和2R 7着/11頭+1.4秒 02/10 船橋5R 3着/12頭+0.2秒 01/06 浦和3R 5着/12頭+0.8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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 108日休養明け × 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 0.1% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 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。
2	ミコディパーチャ差し	笹川翼（大井）	実2.9	B🌟◎ A🌟◎勝率46% EV+34% 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（243日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 12/10 船橋6R 11着/12頭+2.3秒 11/04 船橋8R 4着/12頭+1.1秒 10/03 船橋4R 7着/7頭+2.3秒 08/30 船橋3R 1着/5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 7.3着 (不振) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.6% (オッズ暗示: 34.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.3% / 期待値 +34% ※ 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	モーニンジェーピー	濱田達（船橋）	実33.7	B△ A△勝率4% EV+31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭 05/07 船橋4R 8着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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	ハニーマスタード自在	達城龍（大井）	実3.2	B▲ A○勝率22% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/17 浦和2R 10着/12頭 06/26 浦和4R 3着/7頭 05/29 浦和5R 4着/12頭 12/25 浦和8R 8着/10頭+3.1秒 11/25 浦和1R 3着/12頭+0.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.3% / 期待値 -29% ※ 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	ゴーゴーメロディ逃げ	杉山海（大井）	実3.2	B△ A△勝率8% EV-75% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/17 浦和2R 3着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5秒 04/15 大井5R 2着/14頭+0.4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 6.0着 ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 31.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -76% ※ 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	パワーマジック逃げ	高橋哲（浦和）	実111.1	B× A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/17 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 06/26 浦和2R 9着/9頭+0.0秒 05/29 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 2着/10頭+0.3秒 03/16 浦和1R 4着/11頭+0.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14% ※ 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	スターバロン自在	木間龍（船橋）	実54.5	B× A▽勝率2% EV+34% 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2R 6着/12頭 06/26 浦和1R 1着/10頭 04/22 浦和3R 9着/10頭+2.3秒 11/25 浦和1R 9着/12頭+2.9秒 10/29 浦和3R 7着/10頭+3.1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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -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 2.5% / 期待値 +35% ※ 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	オパールグリーン逃げ	保園翔（浦和）	実57.8	B△ A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/17 浦和1R 3着/12頭 06/26 浦和2R 8着/9頭+3.0秒 03/16 浦和1R 2着/11頭+0.6秒 02/25 浦和3R 2着/9頭+1.2秒 02/06 川崎3R 10着/12頭+3.7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 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.0% / 期待値 -43% ※ 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	メイジョウスター逃げ推奨	及川烈（浦和）	実6.9	B○ A▲勝率10% EV-28% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率25%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/17 浦和2R 5着/12頭 03/16 浦和2R 10着/11頭+1.1秒 02/25 浦和3R 1着/9頭勝利 02/11 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 01/09 浦和3R 10着/10頭+2.6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 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -28% ※ 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 ◎

ミコディパーチャ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

+75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9メイジョウスター

6.9倍

EV +55%

▲A:○4ハニーマスタード

3.2倍

EV -59%

出走馬全9頭

◎A:◎2

ミコディパーチャ

笹川翼（大井）

2.9倍

+75%

›

○A:▲9

メイジョウスター

及川烈（浦和）

6.9倍

+55%

›

▲A:○4

ハニーマスタード

達城龍（大井）

3.2倍

-59%

›

△A:▽8

オパールグリーン

保園翔（浦和）

57.8倍

-16%

›

△A:△5

ゴーゴーメロディ

杉山海（大井）

3.2倍

-95%

›

△A:△3

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

33.7倍

-56%

›

×A:△1

ライトネス

中山遥（浦和）

13.1倍

-98%

›

×A:▽6

パワーマジック

高橋哲（浦和）

111.1倍

-93%

›

×A:▽7

スターバロン

木間龍（船橋）

54.5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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 メイジョウスター ¥200 実6.9倍期待値 +55% ❌不的中3着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ライトネス先行	中山遥（浦和）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／108日ぶりの実戦）
前5走 04/24 浦和4R 5着/10頭+0.9秒 03/17 浦和1R 4着/7頭+0.9秒 02/23 浦和2R 7着/11頭+1.4秒 02/10 船橋5R 3着/12頭+0.2秒 01/06 浦和3R 5着/12頭+0.8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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 108日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ミコディパーチャ差し	笹川翼（大井）	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（243日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 12/10 船橋6R 11着/12頭+2.3秒 11/04 船橋8R 4着/12頭+1.1秒 10/03 船橋4R 7着/7頭+2.3秒 08/30 船橋3R 1着/5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 7.3着 (不振) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け ◎ 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%) ※ 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	モーニンジェーピー	濱田達（船橋）	実33.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/17 浦和2R 4着/12頭 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭 05/07 船橋4R 8着/12頭+1.5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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	ハニーマスタード自在	達城龍（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/17 浦和2R 10着/12頭 06/26 浦和4R 3着/7頭 05/29 浦和5R 4着/12頭 12/25 浦和8R 8着/10頭+3.1秒 11/25 浦和1R 3着/12頭+0.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.3% (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。
5	ゴーゴーメロディ逃げ	杉山海（大井）	実3.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/17 浦和2R 3着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5秒 04/15 大井5R 2着/14頭+0.4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 6.0着 ○ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (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。
6	パワーマジック逃げ	高橋哲（浦和）	実111.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/17 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 06/26 浦和2R 9着/9頭+0.0秒 05/29 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 2着/10頭+0.3秒 03/16 浦和1R 4着/11頭+0.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	スターバロン自在	木間龍（船橋）	実54.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 浦和2R 6着/12頭 06/26 浦和1R 1着/10頭 04/22 浦和3R 9着/10頭+2.3秒 11/25 浦和1R 9着/12頭+2.9秒 10/29 浦和3R 7着/10頭+3.1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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
8	オパールグリーン逃げ	保園翔（浦和）	実57.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/17 浦和1R 3着/12頭 06/26 浦和2R 8着/9頭+3.0秒 03/16 浦和1R 2着/11頭+0.6秒 02/25 浦和3R 2着/9頭+1.2秒 02/06 川崎3R 10着/12頭+3.7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 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	メイジョウスター逃げ推奨	及川烈（浦和）	実6.9	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率25%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/17 浦和2R 5着/12頭 03/16 浦和2R 10着/11頭+1.1秒 02/25 浦和3R 1着/9頭勝利 02/11 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 01/09 浦和3R 10着/10頭+2.6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 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミコディパーチャ

騎手笹川翼（大井）

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

○4ハニーマスタード

3.2倍

EV -28%

▲9メイジョウスター

6.9倍

EV -28%

出走馬全9頭

◎2

ミコディパーチャ

笹川翼（大井）

2.9倍

+34%

›

○4

ハニーマスタード

達城龍（大井）

3.2倍

-28%

›

▲9

メイジョウスター

及川烈（浦和）

6.9倍

-28%

›

△5

ゴーゴーメロディ

杉山海（大井）

3.2倍

-75%

›

△1

ライトネス

中山遥（浦和）

13.1倍

-29%

›

△3

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

33.7倍

+31%

›

▽7

スターバロン

木間龍（船橋）

54.5倍

+34%

›

▽8

オパールグリーン

保園翔（浦和）

57.8倍

-42%

›

▽6

パワーマジック

高橋哲（浦和）

111.1倍

-14%

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A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 メイジョウスター ¥200 実6.9倍期待値 -28% ❌不的中3着単勝 6.9倍

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