浦和 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

6R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワールドバトル	櫻井光（川崎）	実3.3	B▲ A▲勝率14% EV-52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/15 浦和3R 2着/12頭 06/25 浦和1R 5着/9頭 05/27 浦和3R 1着/12頭 04/22 浦和2R 3着/11頭+0.1秒 03/18 浦和4R 2着/10頭+0.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26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 10.2% (オッズ暗示: 30.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.4% / 期待値 -53% ※ 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	ホワイトアッシュ	秋元耕（浦和）	実5.7	B△ A○勝率15% EV-12% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和3R 3着/12頭 06/26 浦和3R 8着/9頭 05/28 浦和2R 3着/12頭 05/06 船橋1R 9着/10頭+1.9秒 04/23 浦和3R 8着/10頭+1.8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 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 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 3.1% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 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。
3	ウインオアシス	室陽一（浦和）	実21.4	B× A▽勝率3% EV-29% 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6走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和3R 7着/12頭 06/26 浦和3R 4着/9頭+1.0秒 06/05 船橋6R 11着/12頭+0.0秒 05/25 浦和9R 8着/11頭 12/22 浦和1R 7着/12頭+2.9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 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (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 8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。
4	モズマスターピース	高橋哲（浦和）	実18.1	B× A△勝率5% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/15 浦和4R 9着/12頭 06/25 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 浦和3R 3着/12頭 04/23 浦和2R 3着/12頭+0.5秒 03/18 浦和2R 4着/11頭+1.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 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	カスカナノゾミ推奨	西啓太（大井）	実22.1	B○ A▽勝率5% EV+3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率30% × オッズ22.1倍で期待値+562%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/15 浦和3R 8着/12頭 06/25 浦和4R 8着/8頭+7.0秒 04/23 浦和3R 4着/10頭+0.6秒 03/18 浦和1R 4着/10頭+1.7秒 02/28 浦和6R 9着/9頭+6.4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 6.7着 × 当競馬場適性 6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 14% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +562% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 +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	ジャズピアニスト逃げ	佐野遥（川崎）	実2.4	B🌟◎ A🌟◎勝率34% EV-17% 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2着／74日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和2R 2着/12頭+1.0秒 03/18 浦和2R 3着/11頭+0.8秒 12/23 浦和6R 6着/12頭+1.3秒 09/24 浦和7R 6着/12頭+0.8秒 08/29 船橋5R 5着/12頭+1.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.5% / 期待値 -17% ※ 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	リュウノファントム	吉留孝（浦和）	実96.4	B× A▽勝率1% EV-27% 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 07/15 浦和4R 12着/12頭+1.0秒 06/25 浦和1R 7着/9頭 05/28 浦和2R 10着/12頭 05/15 川崎6R 9着/12頭+3.2秒 04/23 浦和2R 11着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26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 10位 / 勝率 0.8% / 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。
8	キャプティバ推奨	小杉亮（船橋）	実20.2	B△ A△勝率9% EV+76% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/15 浦和3R 10着/12頭 05/29 浦和6R 5着/9頭 05/05 船橋5R 2着/13頭+0.4秒 04/22 浦和2R 4着/11頭+0.4秒 03/31 船橋4R 7着/11頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 3.1% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 期待値 +77% ※ 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	ヤサカソレイユ自在	岡田大（浦和）	実22.6	B× A×勝率1% EV-70% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和4R 5着/12頭+0.0秒 05/28 浦和2R 6着/12頭 04/23 浦和3R 5着/10頭+0.8秒 04/09 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 03/18 浦和2R 2着/11頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -71% ※ 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	ケイティーユイ	中山遥（浦和）	実8.1	B△ A△勝率12% EV-1% 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46走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は44走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/13 浦和1R 2着/10頭 06/22 浦和5R 7着/8頭 06/18 川崎5R 6着/12頭 05/27 浦和2R 4着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 6着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.2% / 期待値 -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。

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 ◎

ジャズピアニスト

騎手佐野遥（川崎）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽5カスカナノゾミ

22.1倍

EV +562%

▲A:▲1ワールドバトル

3.3倍

EV -66%

出走馬全10頭

◎A:◎6

ジャズピアニスト

佐野遥（川崎）

2.4倍

+16%

›

○A:▽5

カスカナノゾミ

西啓太（大井）

22.1倍

+562%

›

▲A:▲1

ワールドバトル

櫻井光（川崎）

3.3倍

-66%

›

△A:○2

ホワイトアッシュ

秋元耕（浦和）

5.7倍

-82%

›

△A:△8

キャプティバ

小杉亮（船橋）

20.2倍

-37%

›

△A:△10

ケイティーユイ

中山遥（浦和）

8.1倍

-77%

›

×A:▽3

ウインオアシス

室陽一（浦和）

21.4倍

-71%

›

×A:△4

モズマスターピース

高橋哲（浦和）

18.1倍

-81%

›

×A:×9

ヤサカソレイユ

岡田大（浦和）

22.6倍

-97%

›

×A:▽7

リュウノファントム

吉留孝（浦和）

96.4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。

▶ 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

単勝 8 キャプティバ ¥100 実20.2倍期待値 -38% ❌不的中10着単勝 20.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 カスカナノゾミ ¥600 実22.1倍期待値 +562% ❌不的中3着単勝 22.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワールドバトル	櫻井光（川崎）	実3.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/15 浦和3R 2着/12頭 06/25 浦和1R 5着/9頭 05/27 浦和3R 1着/12頭 04/22 浦和2R 3着/11頭+0.1秒 03/18 浦和4R 2着/10頭+0.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (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。
2	ホワイトアッシュ	秋元耕（浦和）	実5.7	○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6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和3R 3着/12頭 06/26 浦和3R 8着/9頭 05/28 浦和2R 3着/12頭 05/06 船橋1R 9着/10頭+1.9秒 04/23 浦和3R 8着/10頭+1.8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 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 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 26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 15.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ウインオアシス	室陽一（浦和）	実21.4	▽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6走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和3R 7着/12頭 06/26 浦和3R 4着/9頭+1.0秒 06/05 船橋6R 11着/12頭+0.0秒 05/25 浦和9R 8着/11頭 12/22 浦和1R 7着/12頭+2.9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 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ ローテーション 26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 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。
4	モズマスターピース	高橋哲（浦和）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/15 浦和4R 9着/12頭 06/25 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 浦和3R 3着/12頭 04/23 浦和2R 3着/12頭+0.5秒 03/18 浦和2R 4着/11頭+1.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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 4.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	カスカナノゾミ推奨	西啓太（大井）	実22.1	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/15 浦和3R 8着/12頭 06/25 浦和4R 8着/8頭+7.0秒 04/23 浦和3R 4着/10頭+0.6秒 03/18 浦和1R 4着/10頭+1.7秒 02/28 浦和6R 9着/9頭+6.4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 6.7着 × 当競馬場適性 6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 14% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	ジャズピアニスト逃げ	佐野遥（川崎）	実2.4	🌟◎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2着／74日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和2R 2着/12頭+1.0秒 03/18 浦和2R 3着/11頭+0.8秒 12/23 浦和6R 6着/12頭+1.3秒 09/24 浦和7R 6着/12頭+0.8秒 08/29 船橋5R 5着/12頭+1.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	リュウノファントム	吉留孝（浦和）	実96.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/15 浦和4R 12着/12頭+1.0秒 06/25 浦和1R 7着/9頭 05/28 浦和2R 10着/12頭 05/15 川崎6R 9着/12頭+3.2秒 04/23 浦和2R 11着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 26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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	キャプティバ推奨	小杉亮（船橋）	実20.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 07/15 浦和3R 10着/12頭 05/29 浦和6R 5着/9頭 05/05 船橋5R 2着/13頭+0.4秒 04/22 浦和2R 4着/11頭+0.4秒 03/31 船橋4R 7着/11頭+1.2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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
9	ヤサカソレイユ自在	岡田大（浦和）	実22.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和4R 5着/12頭+0.0秒 05/28 浦和2R 6着/12頭 04/23 浦和3R 5着/10頭+0.8秒 04/09 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 03/18 浦和2R 2着/11頭+0.5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 5.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
10	ケイティーユイ	中山遥（浦和）	実8.1	△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46走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は44走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/13 浦和1R 2着/10頭 06/22 浦和5R 7着/8頭 06/18 川崎5R 6着/12頭 05/27 浦和2R 4着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 6着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 44走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジャズピアニスト

騎手佐野遥（川崎）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ホワイトアッシュ

5.7倍

EV -12%

▲1ワールドバトル

3.3倍

EV -52%

出走馬全10頭

◎6

ジャズピアニスト

佐野遥（川崎）

2.4倍

-17%

›

○2

ホワイトアッシュ

秋元耕（浦和）

5.7倍

-12%

›

▲1

ワールドバトル

櫻井光（川崎）

3.3倍

-52%

›

△10

ケイティーユイ

中山遥（浦和）

8.1倍

-1%

›

△8

キャプティバ

小杉亮（船橋）

20.2倍

+76%

›

△4

モズマスターピース

高橋哲（浦和）

18.1倍

-10%

›

▽5

カスカナノゾミ

西啓太（大井）

22.1倍

+3%

›

▽3

ウインオアシス

室陽一（浦和）

21.4倍

-29%

›

×9

ヤサカソレイユ

岡田大（浦和）

22.6倍

-70%

›

▽7

リュウノファントム

吉留孝（浦和）

96.4倍

-27%

›

💡 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。

▶ 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

単勝 8 キャプティバ ¥100 実20.2倍期待値 +77% ❌不的中10着単勝 20.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 カスカナノゾミ ¥600 実22.1倍期待値 +3% ❌不的中3着単勝 22.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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