浦和 3R 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

3R 浦和競馬場 JpnG3ダ1500m ダート1500m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンコマンチ	中山遥（浦和）	実5.7	B○ A▲勝率14% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/13 浦和5R 7着/10頭 06/28 船橋3R 7着/9頭 06/22 浦和6R 3着/7頭 01/21 船橋11R 10着/13頭+6.2秒 01/06 浦和2R 8着/11頭+0.7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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 期待値 -19% ※ 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	バルカロール自在	佐野遥（川崎）	実75.0	B× A▽勝率1% EV-32% 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 9着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 7着/9頭 05/29 浦和5R 7着/12頭 05/13 川崎3R 14着/14頭+3.9秒 04/20 浦和3R 12着/12頭+5.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) -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 0.9% / 期待値 -33% ※ 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	リトルエース	杉山海（大井）	実37.7	B× A×勝率1% EV-50% 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5R 6着/10頭 06/24 浦和2R 1着/8頭 05/29 浦和3R 6着/9頭 05/07 船橋1R 9着/12頭+3.0秒 04/22 浦和1R 6着/11頭+2.8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 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 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 1.3% / 期待値 -50% ※ 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	ダイバマーヤチャン	藤江渉（川崎）	実12.9	B△ A△勝率4% EV-50% 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10走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/13 浦和5R 3着/10頭+1.0秒 06/23 浦和4R 2着/8頭 05/28 浦和3R 4着/9頭 04/22 浦和3R 6着/10頭+1.7秒 03/18 浦和3R 8着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -51% ※ 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	バルカニクス	和田譲（大井）	実5.5	B▲ A○勝率22% EV+21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/15 浦和9R 8着/12頭 06/22 浦和9R 8着/8頭+2.0秒 05/28 浦和8R 6着/11頭+0.0秒 02/23 浦和4R 3着/12頭+2.5秒 01/22 船橋7R 6着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.1% / 期待値 +22% ※ 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	エドノジェット先行	張田昂（船橋）	実17.6	B△ A△勝率6% EV-2% 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／同距離帯は6走で勝ち無し／147日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和3R 5着/9頭+0.7秒 02/23 浦和2R 4着/11頭+0.9秒 02/10 船橋3R 3着/12頭+0.2秒 01/06 浦和3R 3着/12頭+0.7秒 12/23 浦和1R 3着/12頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 5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 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.5% / 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。
7	タカイチショーヘイ	吉留孝（浦和）	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-21% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 浦和1R 1着/11頭 06/25 浦和3R 2着/7頭+0.0秒 05/29 浦和1R 2着/10頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 72.6% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.7% / 期待値 -21% ※ 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	サヨノビックアルマ自在	安藤洋（大井）	実41.0	B△ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/05 船橋3R 7着/12頭+1.4秒 04/24 浦和8R 6着/7頭+2.8秒 03/19 浦和1R 1着/11頭勝利 02/27 浦和3R 9着/12頭+3.2秒 02/10 船橋3R 10着/12頭+2.1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 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
9	グリンネル	藤原幹（船橋）	実74.7	B× A×勝率0% EV-65% 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 08/02 船橋4R 3着/7頭+1.9秒 07/13 浦和5R 8着/10頭 06/28 船橋5R 9着/10頭 06/15 川崎6R 10着/12頭 06/01 船橋2R 10着/11頭+0.0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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.5% / 期待値 -65% ※ 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	オーデンサフィー	岡田大（浦和）	実41.6	B× A▽勝率2% EV-36% 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 07/16 浦和9R 10着/11頭+2.0秒 06/25 浦和8R 7着/7頭 06/03 船橋2R 2着/7頭+0.0秒 05/28 浦和1R 2着/11頭+7.0秒 04/22 浦和3R 8着/10頭+2.2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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -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 1.5% / 期待値 -37% ※ 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	シュウスイマカロン先行	室陽一（浦和）	実9.2	B× A△勝率5% EV-51% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/13 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 06/22 浦和6R 6着/7頭 05/26 浦和1R 4着/9頭 04/20 浦和2R 6着/12頭+0.5秒 03/19 浦和3R 2着/8頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -51% ※ 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 ◎

タカイチショーヘイ

騎手吉留孝（浦和）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1ゴールデンコマンチ

5.7倍

EV +8%

▲A:○5バルカニクス

5.5倍

EV -77%

出走馬全11頭

◎A:◎7

タカイチショーヘイ

吉留孝（浦和）

1.8倍

+30%

›

○A:▲1

ゴールデンコマンチ

中山遥（浦和）

5.7倍

+8%

›

▲A:○5

バルカニクス

和田譲（大井）

5.5倍

-77%

›

△A:△6

エドノジェット

張田昂（船橋）

17.6倍

-45%

›

△A:×8

サヨノビックアルマ

安藤洋（大井）

41.0倍

-71%

›

△A:△4

ダイバマーヤチャン

藤江渉（川崎）

12.9倍

-96%

›

×A:△11

シュウスイマカロン

室陽一（浦和）

9.2倍

-98%

›

×A:×3

リトルエース

杉山海（大井）

37.7倍

-99%

›

×A:▽10

オーデンサフィー

岡田大（浦和）

41.6倍

-99%

›

×A:×9

グリンネル

藤原幹（船橋）

74.7倍

-99%

›

×A:▽2

バルカロール

佐野遥（川崎）

75.0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

3R 浦和競馬場 JpnG3ダ1500m ダート1500m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンコマンチ	中山遥（浦和）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/13 浦和5R 7着/10頭 06/28 船橋3R 7着/9頭 06/22 浦和6R 3着/7頭 01/21 船橋11R 10着/13頭+6.2秒 01/06 浦和2R 8着/11頭+0.7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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (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。
2	バルカロール自在	佐野遥（川崎）	実75.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/17 浦和2R 9着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 7着/9頭 05/29 浦和5R 7着/12頭 05/13 川崎3R 14着/14頭+3.9秒 04/20 浦和3R 12着/12頭+5.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
3	リトルエース	杉山海（大井）	実37.7	×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／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和5R 6着/10頭 06/24 浦和2R 1着/8頭 05/29 浦和3R 6着/9頭 05/07 船橋1R 9着/12頭+3.0秒 04/22 浦和1R 6着/11頭+2.8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 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	ダイバマーヤチャン	藤江渉（川崎）	実12.9	△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10走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/13 浦和5R 3着/10頭+1.0秒 06/23 浦和4R 2着/8頭 05/28 浦和3R 4着/9頭 04/22 浦和3R 6着/10頭+1.7秒 03/18 浦和3R 8着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
5	バルカニクス	和田譲（大井）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/15 浦和9R 8着/12頭 06/22 浦和9R 8着/8頭+2.0秒 05/28 浦和8R 6着/11頭+0.0秒 02/23 浦和4R 3着/12頭+2.5秒 01/22 船橋7R 6着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	エドノジェット先行	張田昂（船橋）	実17.6	△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／同距離帯は6走で勝ち無し／147日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和3R 5着/9頭+0.7秒 02/23 浦和2R 4着/11頭+0.9秒 02/10 船橋3R 3着/12頭+0.2秒 01/06 浦和3R 3着/12頭+0.7秒 12/23 浦和1R 3着/12頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 5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 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	タカイチショーヘイ	吉留孝（浦和）	実1.8	🌟◎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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 浦和1R 1着/11頭 06/25 浦和3R 2着/7頭+0.0秒 05/29 浦和1R 2着/10頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	サヨノビックアルマ自在	安藤洋（大井）	実41.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/05 船橋3R 7着/12頭+1.4秒 04/24 浦和8R 6着/7頭+2.8秒 03/19 浦和1R 1着/11頭勝利 02/27 浦和3R 9着/12頭+3.2秒 02/10 船橋3R 10着/12頭+2.1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 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 98日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	グリンネル	藤原幹（船橋）	実74.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/02 船橋4R 3着/7頭+1.9秒 07/13 浦和5R 8着/10頭 06/28 船橋5R 9着/10頭 06/15 川崎6R 10着/12頭 06/01 船橋2R 10着/11頭+0.0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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
10	オーデンサフィー	岡田大（浦和）	実41.6	▽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14走で勝ち無し）
前5走 07/16 浦和9R 10着/11頭+2.0秒 06/25 浦和8R 7着/7頭 06/03 船橋2R 2着/7頭+0.0秒 05/28 浦和1R 2着/11頭+7.0秒 04/22 浦和3R 8着/10頭+2.2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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
11	シュウスイマカロン先行	室陽一（浦和）	実9.2	△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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/13 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 06/22 浦和6R 6着/7頭 05/26 浦和1R 4着/9頭 04/20 浦和2R 6着/12頭+0.5秒 03/19 浦和3R 2着/8頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タカイチショーヘイ

騎手吉留孝（浦和）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5バルカニクス

5.5倍

EV +21%

▲1ゴールデンコマンチ

5.7倍

EV -19%

出走馬全11頭

◎7

タカイチショーヘイ

吉留孝（浦和）

1.8倍

-21%

›

○5

バルカニクス

和田譲（大井）

5.5倍

+21%

›

▲1

ゴールデンコマンチ

中山遥（浦和）

5.7倍

-19%

›

△6

エドノジェット

張田昂（船橋）

17.6倍

-2%

›

△11

シュウスイマカロン

室陽一（浦和）

9.2倍

-51%

›

△4

ダイバマーヤチャン

藤江渉（川崎）

12.9倍

-50%

›

▽10

オーデンサフィー

岡田大（浦和）

41.6倍

-36%

›

×3

リトルエース

杉山海（大井）

37.7倍

-50%

›

×8

サヨノビックアルマ

安藤洋（大井）

41.0倍

-52%

›

▽2

バルカロール

佐野遥（川崎）

75.0倍

-32%

›

×9

グリンネル

藤原幹（船橋）

74.7倍

-65%

›

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