浦和 9R 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

9R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナチルサト	町田直（川崎）	実4.1	B▲ A○勝率19% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/13 浦和11R 2着/3頭 06/26 浦和10R 4着/12頭 05/29 浦和10R 7着/13頭 05/12 川崎10R 10着/14頭+2.3秒 04/23 浦和12R 4着/10頭+0.9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 4.3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 22% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.0% / 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。
2	ドリームファイター逃げ	佐野遥（川崎）	実5.9	B△ A▲勝率14% EV-15% 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5走で勝率60%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/16 浦和9R 1着/11頭 05/27 浦和8R 6着/7頭+2.0秒 04/08 川崎4R 3着/6頭+0.3秒 03/20 浦和9R 2着/9頭+0.2秒 07/08 川崎3R 3着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.4% / 期待値 -15% ※ 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	ハーモニーロワ逃げ	木間龍（船橋）	実30.2	B△ A△勝率3% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/14 浦和8R 4着/12頭 06/29 船橋10R 6着/8頭 04/24 浦和9R 1着/8頭勝利 04/01 船橋8R 5着/10頭+1.3秒 02/23 浦和7R 1着/13頭勝利
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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 +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。
4	デザートウインド差し	西啓太（大井）	実55.6	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 05/26 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 04/21 浦和10R 10着/12頭+1.9秒 03/19 浦和10R 13着/13頭+5.1秒 02/23 浦和11R 12着/13頭+3.9秒 02/12 船橋10R 8着/12頭+1.4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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.7% / 期待値 -62% ※ 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	カイトキング差し	秋元耕（浦和）	実26.4	B× A▽勝率3% EV-10% 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 06/26 浦和11R 8着/10頭+1.0秒 02/28 浦和10R 2着/9頭+0.7秒 02/05 川崎11R 12着/12頭+2.4秒 01/07 浦和10R 2着/13頭+0.3秒 12/22 浦和10R 1着/11頭勝利
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 12走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 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 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 -10% ※ 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	フクチャンキング先行	室陽一（浦和）	実8.1	B△ A△勝率5% EV-58% 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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/29 浦和11R 2着/10頭 04/22 浦和10R 1着/12頭勝利 04/09 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 03/17 浦和10R 1着/12頭勝利 02/23 浦和10R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ○ 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: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
7	マッスル自在	笹川翼（大井）	実2.5	B🌟◎ A🌟◎勝率43% EV+6% 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40%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/06 船橋11R 13着/14頭+3.1秒 04/22 浦和8R 1着/12頭勝利 04/08 川崎4R 2着/6頭+0.0秒 03/09 大井11R 9着/10頭+5.6秒 02/03 川崎6R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 66.0% (オッズ暗示: 40.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.8% / 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。
8	ブレイヴルーラー	中山遥（浦和）	実41.3	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 07/14 浦和8R 3着/12頭 06/26 浦和10R 12着/12頭 05/29 浦和11R 6着/10頭 05/14 川崎12R 11着/12頭+2.8秒 04/23 浦和12R 8着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 41走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -46% ※ 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	イサチルカゼニタツ逃げ	鷹見陸（大井）	実28.1	B× A×勝率2% EV-57% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／111日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和10R 4着/12頭+0.1秒 03/18 浦和9R 11着/12頭+3.2秒 02/28 浦和10R 6着/9頭+1.1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 7.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -57% ※ 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	グルーヴィン逃げ推奨	見越彬（浦和）	実5.5	B○ A△勝率8% EV-53% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率75%と適性高／同距離帯で勝率75%と得意）
前5走 04/07 川崎11R 10着/14頭+2.7秒 03/12 船橋11R 4着/9頭+0.6秒 02/27 浦和8R 1着/9頭勝利 11/27 浦和6R 2着/11頭+0.1秒 10/29 浦和4R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.7% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。

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 ◎

マッスル

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10グルーヴィン

5.5倍

EV +57%

▲A:○1ハナチルサト

4.1倍

EV -90%

出走馬全10頭

◎A:◎7

マッスル

笹川翼（大井）

2.5倍

+65%

›

○A:△10

グルーヴィン

見越彬（浦和）

5.5倍

+57%

›

▲A:○1

ハナチルサト

町田直（川崎）

4.1倍

-90%

›

△A:▲2

ドリームファイター

佐野遥（川崎）

5.9倍

-90%

›

△A:△3

ハーモニーロワ

木間龍（船橋）

30.2倍

-81%

›

△A:△6

フクチャンキング

室陽一（浦和）

8.1倍

-98%

›

×A:×9

イサチルカゼニタツ

鷹見陸（大井）

28.1倍

-93%

›

×A:▽8

ブレイヴルーラー

中山遥（浦和）

41.3倍

-92%

›

×A:▽5

カイトキング

秋元耕（浦和）

26.4倍

-99%

›

×A:×4

デザートウインド

西啓太（大井）

55.6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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 グルーヴィン ¥300 実5.5倍期待値 +58% ❌不的中5着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 17:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナチルサト	町田直（川崎）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/13 浦和11R 2着/3頭 06/26 浦和10R 4着/12頭 05/29 浦和10R 7着/13頭 05/12 川崎10R 10着/14頭+2.3秒 04/23 浦和12R 4着/10頭+0.9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 4.3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 22% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ドリームファイター逃げ	佐野遥（川崎）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/16 浦和9R 1着/11頭 05/27 浦和8R 6着/7頭+2.0秒 04/08 川崎4R 3着/6頭+0.3秒 03/20 浦和9R 2着/9頭+0.2秒 07/08 川崎3R 3着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
3	ハーモニーロワ逃げ	木間龍（船橋）	実30.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/14 浦和8R 4着/12頭 06/29 船橋10R 6着/8頭 04/24 浦和9R 1着/8頭勝利 04/01 船橋8R 5着/10頭+1.3秒 02/23 浦和7R 1着/13頭勝利
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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	デザートウインド差し	西啓太（大井）	実55.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/26 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 04/21 浦和10R 10着/12頭+1.9秒 03/19 浦和10R 13着/13頭+5.1秒 02/23 浦和11R 12着/13頭+3.9秒 02/12 船橋10R 8着/12頭+1.4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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	カイトキング差し	秋元耕（浦和）	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/26 浦和11R 8着/10頭+1.0秒 02/28 浦和10R 2着/9頭+0.7秒 02/05 川崎11R 12着/12頭+2.4秒 01/07 浦和10R 2着/13頭+0.3秒 12/22 浦和10R 1着/11頭勝利
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 12走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
6	フクチャンキング先行	室陽一（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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/29 浦和11R 2着/10頭 04/22 浦和10R 1着/12頭勝利 04/09 川崎12R 3着/12頭+0.4秒 03/17 浦和10R 1着/12頭勝利 02/23 浦和10R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.2% (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。
7	マッスル自在	笹川翼（大井）	実2.5	🌟◎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40%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/06 船橋11R 13着/14頭+3.1秒 04/22 浦和8R 1着/12頭勝利 04/08 川崎4R 2着/6頭+0.0秒 03/09 大井11R 9着/10頭+5.6秒 02/03 川崎6R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97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 42.8% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ブレイヴルーラー	中山遥（浦和）	実41.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 07/14 浦和8R 3着/12頭 06/26 浦和10R 12着/12頭 05/29 浦和11R 6着/10頭 05/14 川崎12R 11着/12頭+2.8秒 04/23 浦和12R 8着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 41走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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	イサチルカゼニタツ逃げ	鷹見陸（大井）	実28.1	×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／同距離帯は3走で勝ち無し／111日ぶりの実戦）
前5走 04/22 浦和10R 4着/12頭+0.1秒 03/18 浦和9R 11着/12頭+3.2秒 02/28 浦和10R 6着/9頭+1.1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 7.0着 (不振) × 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 ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
10	グルーヴィン逃げ推奨	見越彬（浦和）	実5.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率75%と適性高／同距離帯で勝率75%と得意）
前5走 04/07 川崎11R 10着/14頭+2.7秒 03/12 船橋11R 4着/9頭+0.6秒 02/27 浦和8R 1着/9頭勝利 11/27 浦和6R 2着/11頭+0.1秒 10/29 浦和4R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 75% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 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 8.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マッスル

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ハナチルサト

4.1倍

EV -22%

▲2ドリームファイター

5.9倍

EV -15%

出走馬全10頭

◎7

マッスル

笹川翼（大井）

2.5倍

+6%

›

○1

ハナチルサト

町田直（川崎）

4.1倍

-22%

›

▲2

ドリームファイター

佐野遥（川崎）

5.9倍

-15%

›

△10

グルーヴィン

見越彬（浦和）

5.5倍

-53%

›

△6

フクチャンキング

室陽一（浦和）

8.1倍

-58%

›

△3

ハーモニーロワ

木間龍（船橋）

30.2倍

+3%

›

▽5

カイトキング

秋元耕（浦和）

26.4倍

-10%

›

×9

イサチルカゼニタツ

鷹見陸（大井）

28.1倍

-57%

›

▽8

ブレイヴルーラー

中山遥（浦和）

41.3倍

-45%

›

×4

デザートウインド

西啓太（大井）

55.6倍

-61%

›

💡 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。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 グルーヴィン ¥300 実5.5倍期待値 -54% ❌不的中5着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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