浦和 2R 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

2R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エムティライカ追込	及川烈（浦和）	実1.4	B○ A×勝率30% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 浦和2R 1着/11頭 02/15 311R 10着/11頭+2.7秒 02/01 311R 3着/9頭+0.2秒 01/11 311R 3着/8頭+0.8秒 12/29 311R 2着/8頭+0.0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) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.7% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.1% / 期待値 -58% ※ 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	ハリッサ自在	中山遥（浦和）	実91.0	B× A▽勝率1% EV-5% 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 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9頭 06/22 浦和2R 5着/7頭+3.0秒 03/19 浦和9R 10着/10頭+3.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 8位 / 勝率 1.0% / 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。
3	オソレイユ追込	新原周（川崎）	実20.5	B△ A△勝率4% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/13 浦和4R 5着/11頭 06/23 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/28 浦和3R 3着/9頭 04/22 浦和3R 7着/10頭+2.0秒 03/18 浦和3R 11着/12頭+1.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11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 22% (好調) × 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: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -12% ※ 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	メルシークーリア推奨	秋元耕（浦和）	実6.7	B🌟◎ A○勝率27% EV+78% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率43% × オッズ6.7倍で期待値+191%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調）
前5走 07/13 浦和4R 4着/11頭 08/18 浦和2R 1着/5頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.6% / 期待値 +78% ※ 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	クラオウリュウ	西啓太（大井）	実6.4	B▲ A▲勝率23% EV+47% 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4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和2R 3着/9頭 06/23 浦和4R 4着/8頭 05/27 浦和1R 10着/10頭+1.0秒 11/27 浦和1R 2着/12頭+0.0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 5.7着 × 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 14% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 23.0% / 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。
6	エムブイピーコール先行	保園翔（浦和）	実64.1	B× A▽勝率2% EV+40% 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4R 6着/11頭+1.0秒 06/22 浦和2R 4着/7頭 05/26 浦和1R 7着/9頭 05/11 川崎1R 3着/12頭+1.6秒 04/22 浦和3R 5着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 6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 2% (やや苦戦) × 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 2.2% / 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。
7	ウキヨノメシア逃げ	室陽一（浦和）	実21.5	B△ A△勝率4% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/17 浦和2R 7着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 3着/9頭 05/27 浦和1R 4着/10頭 02/10 船橋5R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋3R 9着/13頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -20% ※ 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	エターナルフィズ	山口達（船橋）	実9.3	B△ A△勝率8% 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 07/15 浦和1R 2着/11頭 06/29 船橋2R 3着/10頭 06/24 浦和3R 6着/10頭 06/04 船橋2R 4着/12頭 05/07 船橋2R 10着/12頭+3.3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 3.7着 ○ 前走実績前走 2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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
9	スターハル追込	木間龍（船橋）	実131.9	B× A▽勝率1% EV+25% 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 01/06 浦和2R 9着/11頭+0.8秒 12/23 浦和4R 9着/12頭+2.0秒 11/28 浦和7R 9着/10頭+2.7秒 11/14 大井5R 11着/11頭+4.3秒 10/29 浦和4R 6着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 217日休養明け × 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 1.0% / 期待値 +26% ※ 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

A推奨B推奨Aモデル ○

メルシークーリア

騎手秋元耕（浦和）

単勝オッズ

6.7倍

AI期待値

+191%

買い目

¥1,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×1エムティライカ

1.4倍

EV -41%

▲A:▲5クラオウリュウ

6.4倍

EV -42%

出走馬全9頭

◎A:○4

メルシークーリア

秋元耕（浦和）

6.7倍

+191%

›

○A:×1

エムティライカ

及川烈（浦和）

1.4倍

-41%

›

▲A:▲5

クラオウリュウ

西啓太（大井）

6.4倍

-42%

›

△A:△8

エターナルフィズ

山口達（船橋）

9.3倍

-54%

›

△A:△7

ウキヨノメシア

室陽一（浦和）

21.5倍

-82%

›

△A:△3

オソレイユ

新原周（川崎）

20.5倍

-95%

›

×A:▽6

エムブイピーコール

保園翔（浦和）

64.1倍

-99%

›

×A:▽2

ハリッサ

中山遥（浦和）

91.0倍

-99%

›

×A:▽9

スターハル

木間龍（船橋）

131.9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 メルシークーリア ¥300 実6.7倍期待値 +191% ❌不的中5着単勝 6.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 メルシークーリア ¥800 実6.7倍期待値 +191% ❌不的中5着単勝 6.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エムティライカ追込	及川烈（浦和）	実1.4	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 浦和2R 1着/11頭 02/15 311R 10着/11頭+2.7秒 02/01 311R 3着/9頭+0.2秒 01/11 311R 3着/8頭+0.8秒 12/29 311R 2着/8頭+0.0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) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
2	ハリッサ自在	中山遥（浦和）	実91.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9頭 06/22 浦和2R 5着/7頭+3.0秒 03/19 浦和9R 10着/10頭+3.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
3	オソレイユ追込	新原周（川崎）	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/13 浦和4R 5着/11頭 06/23 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/28 浦和3R 3着/9頭 04/22 浦和3R 7着/10頭+2.0秒 03/18 浦和3R 11着/12頭+1.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11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 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	メルシークーリア推奨	秋元耕（浦和）	実6.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（直近3走勝率50%と絶好調）
前5走 07/13 浦和4R 4着/11頭 08/18 浦和2R 1着/5頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 26.6% (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。
5	クラオウリュウ	西啓太（大井）	実6.4	▲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4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 浦和2R 3着/9頭 06/23 浦和4R 4着/8頭 05/27 浦和1R 10着/10頭+1.0秒 11/27 浦和1R 2着/12頭+0.0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 5.7着 × 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 14% ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 23.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	エムブイピーコール先行	保園翔（浦和）	実64.1	▽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9走で勝ち無し）
前5走 07/13 浦和4R 6着/11頭+1.0秒 06/22 浦和2R 4着/7頭 05/26 浦和1R 7着/9頭 05/11 川崎1R 3着/12頭+1.6秒 04/22 浦和3R 5着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 6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 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (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。
7	ウキヨノメシア逃げ	室陽一（浦和）	実21.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/17 浦和2R 7着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 3着/9頭 05/27 浦和1R 4着/10頭 02/10 船橋5R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋3R 9着/13頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
8	エターナルフィズ	山口達（船橋）	実9.3	△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 07/15 浦和1R 2着/11頭 06/29 船橋2R 3着/10頭 06/24 浦和3R 6着/10頭 06/04 船橋2R 4着/12頭 05/07 船橋2R 10着/12頭+3.3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 3.7着 ○ 前走実績前走 2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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
9	スターハル追込	木間龍（船橋）	実131.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調／217日ぶりの実戦）
前5走 01/06 浦和2R 9着/11頭+0.8秒 12/23 浦和4R 9着/12頭+2.0秒 11/28 浦和7R 9着/10頭+2.7秒 11/14 大井5R 11着/11頭+4.3秒 10/29 浦和4R 6着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エムティライカ

騎手及川烈（浦和）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4メルシークーリア

6.7倍

EV +78%

▲5クラオウリュウ

6.4倍

EV +47%

出走馬全9頭

×1

エムティライカ

及川烈（浦和）

1.4倍

-57%

›

○4

メルシークーリア

秋元耕（浦和）

6.7倍

+78%

›

▲5

クラオウリュウ

西啓太（大井）

6.4倍

+47%

›

△8

エターナルフィズ

山口達（船橋）

9.3倍

-24%

›

△3

オソレイユ

新原周（川崎）

20.5倍

-12%

›

△7

ウキヨノメシア

室陽一（浦和）

21.5倍

-19%

›

▽6

エムブイピーコール

保園翔（浦和）

64.1倍

+40%

›

▽2

ハリッサ

中山遥（浦和）

91.0倍

-5%

›

▽9

スターハル

木間龍（船橋）

131.9倍

+25%

›

💡 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 メルシークーリア ¥300 実6.7倍期待値 +78% ❌不的中5着単勝 6.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 メルシークーリア ¥800 実6.7倍期待値 +78% ❌不的中5着単勝 6.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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