浦和 8R 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

8R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルプラチナ先行	七夕裕（浦和）	実11.0	B△ A△勝率7% EV-27% 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9R 2着/9頭+0.0秒 06/25 浦和5R 4着/10頭 05/25 浦和8R 5着/12頭 12/23 浦和10R 1着/12頭勝利 12/16 川崎7R 7着/14頭+1.9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 3.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 2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 0.4% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
2	ニシノジーク	國分祐（浦和）	実238.0	B× A▽勝率0% 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10R 10着/11頭+2.0秒 06/23 浦和8R 6着/6頭+0.0秒 05/28 浦和9R 11着/12頭+4.0秒 05/12 川崎9R 6着/8頭+1.6秒 04/22 浦和9R 9着/12頭+1.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6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 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) -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 0.3% / 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。
3	ゴーオンパーパス逃げ	張田昂（船橋）	実6.7	B△ A△勝率8% EV-44% 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33%と好調／前走3着）
前5走 07/14 浦和6R 3着/10頭 06/25 浦和10R 3着/3頭 05/29 浦和9R 1着/10頭 05/06 船橋4R 7着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 7着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 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。
4	アズキチャン自在	和田譲（大井）	実3.4	B○ A○勝率14% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/17 浦和9R 3着/9頭 06/25 浦和9R 1着/10頭 05/25 浦和7R 1着/11頭 09/25 浦和5R 11着/12頭+2.9秒 08/18 浦和6R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 期待値 -54% ※ 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	ジオヴィグラス	室陽一（浦和）	実181.4	B× A▽勝率1% EV-4% 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 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0秒 06/23 浦和7R 7着/10頭+1.0秒 05/29 浦和12R 7着/10頭 05/12 川崎12R 13着/14頭+2.4秒 04/21 浦和5R 9着/10頭+2.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 0.5% / 期待値 -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	カラフルロケット差し	藤本現（大井）	実33.8	B× A×勝率1% EV-61% 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 07/14 浦和9R 11着/12頭 03/18 浦和11R 8着/12頭+3.2秒 02/25 浦和11R 8着/13頭+2.6秒 01/08 浦和9R 1着/13頭勝利 12/25 浦和8R 4着/10頭+1.4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 9.0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 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 1.1% / 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。
7	イデアノキセキ自在	本橋孝（船橋）	実26.9	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/14 浦和6R 4着/10頭+0.0秒 05/26 浦和10R 9着/13頭 05/14 川崎9R 3着/13頭+0.3秒 04/21 浦和4R 9着/10頭+2.8秒 03/30 船橋6R 8着/11頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -39% ※ 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	スマイルスライヴ	野畑凌（川崎）	実6.2	B▲ A▲勝率12% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率29%と適性高／同距離帯23走で勝率26%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和10R 1着/10頭 06/26 浦和8R 6着/9頭 05/28 浦和7R 6着/12頭 05/13 川崎7R 7着/12頭+1.2秒 04/23 浦和4R 9着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
9	ケンベテルギウス追込	町田直（川崎）	実20.1	B△ A△勝率5% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/24 浦和8R 5着/8頭+1.0秒 01/21 船橋11R 9着/13頭+6.0秒 10/28 浦和6R 6着/9頭+1.5秒 10/10 大井3R 5着/6頭+2.7秒 09/25 浦和7R 2着/8頭+1.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 1.5% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
10	エニーサンダー自在	櫻井光（川崎）	実37.1	B× A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯14走で勝率29%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/14 浦和6R 10着/10頭+2.0秒 05/26 浦和10R 5着/13頭+0.0秒 01/08 浦和11R 9着/12頭+2.2秒 12/22 浦和9R 8着/12頭+1.3秒 11/18 川崎8R 2着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
11	ジーティープリン	笹川翼（大井）	実2.4	B🌟◎ A🌟◎勝率49% 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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/25 浦和8R 1着/7頭 05/29 浦和3R 1着/9頭 03/20 浦和3R 2着/11頭+0.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.2% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.8% / 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。

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 ◎

ジーティープリン

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4アズキチャン

3.4倍

EV -29%

▲A:▲8スマイルスライヴ

6.2倍

EV -69%

出走馬全11頭

◎A:◎11

ジーティープリン

笹川翼（大井）

2.4倍

+63%

›

○A:○4

アズキチャン

和田譲（大井）

3.4倍

-29%

›

▲A:▲8

スマイルスライヴ

野畑凌（川崎）

6.2倍

-69%

›

△A:△3

ゴーオンパーパス

張田昂（船橋）

6.7倍

-73%

›

△A:△9

ケンベテルギウス

町田直（川崎）

20.1倍

-69%

›

△A:△1

ノーブルプラチナ

七夕裕（浦和）

11.0倍

-95%

›

×A:▽10

エニーサンダー

櫻井光（川崎）

37.1倍

-96%

›

×A:▽7

イデアノキセキ

本橋孝（船橋）

26.9倍

-98%

›

×A:×6

カラフルロケット

藤本現（大井）

33.8倍

-99%

›

×A:▽5

ジオヴィグラス

室陽一（浦和）

181.4倍

-99%

›

×A:▽2

ニシノジーク

國分祐（浦和）

238.0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。

▶ 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

両モデルとも見送り

8R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノーブルプラチナ先行	七夕裕（浦和）	実11.0	△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9R 2着/9頭+0.0秒 06/25 浦和5R 4着/10頭 05/25 浦和8R 5着/12頭 12/23 浦和10R 1着/12頭勝利 12/16 川崎7R 7着/14頭+1.9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 3.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 前走実績前走 2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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
2	ニシノジーク	國分祐（浦和）	実238.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/17 浦和10R 10着/11頭+2.0秒 06/23 浦和8R 6着/6頭+0.0秒 05/28 浦和9R 11着/12頭+4.0秒 05/12 川崎9R 6着/8頭+1.6秒 04/22 浦和9R 9着/12頭+1.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
3	ゴーオンパーパス逃げ	張田昂（船橋）	実6.7	△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33%と好調／前走3着）
前5走 07/14 浦和6R 3着/10頭 06/25 浦和10R 3着/3頭 05/29 浦和9R 1着/10頭 05/06 船橋4R 7着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 7着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
4	アズキチャン自在	和田譲（大井）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率38%と適性高／同距離帯8走で勝率38%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/17 浦和9R 3着/9頭 06/25 浦和9R 1着/10頭 05/25 浦和7R 1着/11頭 09/25 浦和5R 11着/12頭+2.9秒 08/18 浦和6R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
5	ジオヴィグラス	室陽一（浦和）	実181.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0秒 06/23 浦和7R 7着/10頭+1.0秒 05/29 浦和12R 7着/10頭 05/12 川崎12R 13着/14頭+2.4秒 04/21 浦和5R 9着/10頭+2.6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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
6	カラフルロケット差し	藤本現（大井）	実33.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/14 浦和9R 11着/12頭 03/18 浦和11R 8着/12頭+3.2秒 02/25 浦和11R 8着/13頭+2.6秒 01/08 浦和9R 1着/13頭勝利 12/25 浦和8R 4着/10頭+1.4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 9.0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 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
7	イデアノキセキ自在	本橋孝（船橋）	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 07/14 浦和6R 4着/10頭+0.0秒 05/26 浦和10R 9着/13頭 05/14 川崎9R 3着/13頭+0.3秒 04/21 浦和4R 9着/10頭+2.8秒 03/30 船橋6R 8着/11頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
8	スマイルスライヴ	野畑凌（川崎）	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率29%と適性高／同距離帯23走で勝率26%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和10R 1着/10頭 06/26 浦和8R 6着/9頭 05/28 浦和7R 6着/12頭 05/13 川崎7R 7着/12頭+1.2秒 04/23 浦和4R 9着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
9	ケンベテルギウス追込	町田直（川崎）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/24 浦和8R 5着/8頭+1.0秒 01/21 船橋11R 9着/13頭+6.0秒 10/28 浦和6R 6着/9頭+1.5秒 10/10 大井3R 5着/6頭+2.7秒 09/25 浦和7R 2着/8頭+1.0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 6.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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	エニーサンダー自在	櫻井光（川崎）	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯14走で勝率29%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/14 浦和6R 10着/10頭+2.0秒 05/26 浦和10R 5着/13頭+0.0秒 01/08 浦和11R 9着/12頭+2.2秒 12/22 浦和9R 8着/12頭+1.3秒 11/18 川崎8R 2着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	ジーティープリン	笹川翼（大井）	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（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/25 浦和8R 1着/7頭 05/29 浦和3R 1着/9頭 03/20 浦和3R 2着/11頭+0.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジーティープリン

騎手笹川翼（大井）

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

○4アズキチャン

3.4倍

EV -53%

▲8スマイルスライヴ

6.2倍

EV -23%

出走馬全11頭

◎11

ジーティープリン

笹川翼（大井）

2.4倍

+17%

›

○4

アズキチャン

和田譲（大井）

3.4倍

-53%

›

▲8

スマイルスライヴ

野畑凌（川崎）

6.2倍

-23%

›

△3

ゴーオンパーパス

張田昂（船橋）

6.7倍

-44%

›

△1

ノーブルプラチナ

七夕裕（浦和）

11.0倍

-27%

›

△9

ケンベテルギウス

町田直（川崎）

20.1倍

-7%

›

▽7

イデアノキセキ

本橋孝（船橋）

26.9倍

-38%

›

▽10

エニーサンダー

櫻井光（川崎）

37.1倍

-41%

›

×6

カラフルロケット

藤本現（大井）

33.8倍

-61%

›

▽5

ジオヴィグラス

室陽一（浦和）

181.4倍

-4%

›

▽2

ニシノジーク

國分祐（浦和）

238.0倍

-34%

›

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