浦和 7R 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

7R 浦和競馬場ダ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	ルラクソント先行	中山遥（浦和）	実1.7	B🌟◎ A○勝率23% EV-60% 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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 浦和1R 3着/9頭 03/16 浦和3R 3着/10頭+0.1秒 02/23 浦和3R 8着/10頭+1.7秒 01/08 浦和1R 2着/12頭+0.9秒 12/23 浦和3R 6着/10頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 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 37.8% (オッズ暗示: 58.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.1% / 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。
2	ピノヌイ	佐野遥（川崎）	実44.9	B× A×勝率1% EV-58% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/16 浦和1R 8着/9頭 06/26 浦和3R 9着/9頭 05/29 浦和6R 8着/9頭 05/06 船橋1R 4着/10頭+0.4秒 04/23 浦和3R 3着/10頭+0.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -59% ※ 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	ムンディ逃げ	藤本現（大井）	実6.0	B△ A▲勝率13% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 07/28 川崎1R 2着/10頭+1.0秒 07/07 川崎2R 2着/12頭 06/17 川崎2R 8着/11頭+0.0秒 05/11 川崎6R 2着/9頭+1.5秒 04/09 川崎2R 4着/12頭+1.1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 △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -24% ※ 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	タイムレスブルーム逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実7.2	B○ A◎勝率28% EV+98% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+70%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率30%と好調）
前5走 07/16 浦和1R 7着/9頭 06/22 浦和10R 8着/10頭+1.0秒 05/29 浦和2R 5着/12頭+0.0秒 04/23 浦和2R 1着/12頭勝利 03/31 船橋4R 2着/11頭+0.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 13.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.6% / 期待値 +99% ※ 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	メラ差し	及川烈（浦和）	実38.8	B× A▽勝率3% EV+0% 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 05/25 浦和9R 7着/11頭 04/21 浦和2R 6着/12頭+1.5秒 03/20 浦和2R 8着/12頭+1.3秒 02/28 浦和2R 9着/12頭+2.3秒 02/06 川崎6R 10着/12頭+2.5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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 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 9位 / 勝率 2.6% / 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。
6	スターハッスル先行	保園翔（浦和）	実29.3	B△ A▽勝率4% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/14 浦和2R 8着/12頭+0.0秒 07/07 川崎1R 8着/12頭 06/22 浦和10R 9着/10頭+2.0秒 04/21 浦和2R 9着/12頭+1.7秒 07/06 船橋7R 6着/9頭+0.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 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。
7	アシレ	中島良（浦和）	実61.0	B× A▽勝率1% EV-27% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋1R 5着/7頭+0.0秒 06/23 浦和1R 7着/9頭 06/04 船橋4R 10着/11頭 05/25 浦和9R 9着/11頭 05/08 船橋5R 12着/12頭+4.4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 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 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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	グリーンウォレス逃げ推奨	藤原幹（船橋）	実16.7	B▲ A△勝率6% EV+6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率24% × オッズ16.7倍で期待値+296%の有力候補（前走2着で力を示す／529日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/27 浦和3R 2着/11頭+1.1秒 01/10 浦和6R 9着/11頭+2.4秒 12/23 浦和4R 2着/7頭+1.4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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 529日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +296% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 +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	ヒロノカッター	吉留孝（浦和）	実26.1	B× A▽勝率4% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和3R 6着/12頭 06/25 浦和4R 5着/8頭+1.0秒 05/29 浦和6R 7着/9頭 03/17 浦和4R 9着/10頭+2.8秒 10/30 浦和2R 5着/12頭+2.7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 6.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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。
10	オンネア	杉山海（大井）	実11.3	B× A△勝率7% EV-22% 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／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/28 川崎1R 4着/10頭+1.3秒 07/15 浦和4R 4着/12頭+3.0秒 07/08 川崎1R 2着/11頭 05/28 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 04/23 浦和2R 4着/12頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 1.4% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 -23% ※ 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	ハヌマーンビーチ逃げ	秋元耕（浦和）	実11.6	B△ A△勝率11% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/16 浦和1R 6着/9頭 06/26 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 02/23 浦和8R 10着/13頭+2.0秒 10/31 浦和4R 1着/11頭勝利 09/30 船橋8R 1着/14頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 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。

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 ○

ルラクソント

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4タイムレスブルーム

7.2倍

EV +70%

▲A:△8グリーンウォレス

16.7倍

EV +296%

出走馬全11頭

◎A:○1

ルラクソント

中山遥（浦和）

1.7倍

-35%

›

○A:◎4

タイムレスブルーム

野畑凌（川崎）

7.2倍

+70%

›

▲A:△8

グリーンウォレス

藤原幹（船橋）

16.7倍

+296%

›

△A:▲3

ムンディ

藤本現（大井）

6.0倍

-74%

›

△A:▽6

スターハッスル

保園翔（浦和）

29.3倍

+26%

›

△A:△11

ハヌマーンビーチ

秋元耕（浦和）

11.6倍

-55%

›

×A:△10

オンネア

杉山海（大井）

11.3倍

-84%

›

×A:▽9

ヒロノカッター

吉留孝（浦和）

26.1倍

-84%

›

×A:▽7

アシレ

中島良（浦和）

61.0倍

-86%

›

×A:×2

ピノヌイ

佐野遥（川崎）

44.9倍

-92%

›

×A:▽5

メラ

及川烈（浦和）

38.8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 4 タイムレスブルーム ¥300 実7.2倍期待値 +71% ❌不的中7着単勝 7.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 グリーンウォレス ¥400 実16.7倍期待値 +296% ❌不的中2着単勝 16.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 浦和競馬場ダ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	ルラクソント先行	中山遥（浦和）	実1.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 浦和1R 3着/9頭 03/16 浦和3R 3着/10頭+0.1秒 02/23 浦和3R 8着/10頭+1.7秒 01/08 浦和1R 2着/12頭+0.9秒 12/23 浦和3R 6着/10頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 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 23.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
2	ピノヌイ	佐野遥（川崎）	実44.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/16 浦和1R 8着/9頭 06/26 浦和3R 9着/9頭 05/29 浦和6R 8着/9頭 05/06 船橋1R 4着/10頭+0.4秒 04/23 浦和3R 3着/10頭+0.5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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 25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 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	ムンディ逃げ	藤本現（大井）	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/28 川崎1R 2着/10頭+1.0秒 07/07 川崎2R 2着/12頭 06/17 川崎2R 8着/11頭+0.0秒 05/11 川崎6R 2着/9頭+1.5秒 04/09 川崎2R 4着/12頭+1.1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 △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	タイムレスブルーム逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実7.2	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+98%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率30%と好調）
前5走 07/16 浦和1R 7着/9頭 06/22 浦和10R 8着/10頭+1.0秒 05/29 浦和2R 5着/12頭+0.0秒 04/23 浦和2R 1着/12頭勝利 03/31 船橋4R 2着/11頭+0.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.6% (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	メラ差し	及川烈（浦和）	実38.8	▽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10走で勝ち無し／77日ぶりの実戦）
前5走 05/25 浦和9R 7着/11頭 04/21 浦和2R 6着/12頭+1.5秒 03/20 浦和2R 8着/12頭+1.3秒 02/28 浦和2R 9着/12頭+2.3秒 02/06 川崎6R 10着/12頭+2.5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 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
6	スターハッスル先行	保園翔（浦和）	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/14 浦和2R 8着/12頭+0.0秒 07/07 川崎1R 8着/12頭 06/22 浦和10R 9着/10頭+2.0秒 04/21 浦和2R 9着/12頭+1.7秒 07/06 船橋7R 6着/9頭+0.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	アシレ	中島良（浦和）	実61.0	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/29 船橋1R 5着/7頭+0.0秒 06/23 浦和1R 7着/9頭 06/04 船橋4R 10着/11頭 05/25 浦和9R 9着/11頭 05/08 船橋5R 12着/12頭+4.4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 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 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	グリーンウォレス逃げ推奨	藤原幹（船橋）	実16.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／529日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/27 浦和3R 2着/11頭+1.1秒 01/10 浦和6R 9着/11頭+2.4秒 12/23 浦和4R 2着/7頭+1.4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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 529日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ヒロノカッター	吉留孝（浦和）	実26.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/15 浦和3R 6着/12頭 06/25 浦和4R 5着/8頭+1.0秒 05/29 浦和6R 7着/9頭 03/17 浦和4R 9着/10頭+2.8秒 10/30 浦和2R 5着/12頭+2.7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 6.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
10	オンネア	杉山海（大井）	実11.3	△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／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/28 川崎1R 4着/10頭+1.3秒 07/15 浦和4R 4着/12頭+3.0秒 07/08 川崎1R 2着/11頭 05/28 浦和2R 12着/12頭+2.0秒 04/23 浦和2R 4着/12頭+0.6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 3.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
11	ハヌマーンビーチ逃げ	秋元耕（浦和）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/16 浦和1R 6着/9頭 06/26 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 02/23 浦和8R 10着/13頭+2.0秒 10/31 浦和4R 1着/11頭勝利 09/30 船橋8R 1着/14頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ ローテーション 25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 11.3% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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

A推奨

タイムレスブルーム

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

7.2倍

AI期待値

+98%

買い目

¥300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ルラクソント

1.7倍

EV -60%

▲3ムンディ

6.0倍

EV -24%

出走馬全11頭

◎4

タイムレスブルーム

野畑凌（川崎）

7.2倍

+98%

›

○1

ルラクソント

中山遥（浦和）

1.7倍

-60%

›

▲3

ムンディ

藤本現（大井）

6.0倍

-24%

›

△11

ハヌマーンビーチ

秋元耕（浦和）

11.6倍

+31%

›

△10

オンネア

杉山海（大井）

11.3倍

-22%

›

△8

グリーンウォレス

藤原幹（船橋）

16.7倍

+6%

›

▽9

ヒロノカッター

吉留孝（浦和）

26.1倍

-1%

›

▽6

スターハッスル

保園翔（浦和）

29.3倍

+5%

›

▽5

メラ

及川烈（浦和）

38.8倍

+0%

›

▽7

アシレ

中島良（浦和）

61.0倍

-27%

›

×2

ピノヌイ

佐野遥（川崎）

44.9倍

-58%

›

💡 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 4 タイムレスブルーム ¥300 実7.2倍期待値 +99% ❌不的中7着単勝 7.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 グリーンウォレス ¥400 実16.7倍期待値 +7% ❌不的中2着単勝 16.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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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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