浦和 2R 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

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	リシアンドラコ	新原周（川崎）	実8.8	B▲ A▲勝率10% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和2R 8着/10頭+2.4秒 07/14 浦和3R 5着/5頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 11.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。
2	テンリュウブラック	福原杏（浦和）	実23.2	B× A▽勝率4% EV0% 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 07/06 川崎5R 6着/7頭+0.0秒 06/23 浦和3R 7着/7頭 06/15 川崎3R 12着/12頭 06/02 船橋4R 12着/12頭+6.0秒 05/15 川崎2R 6着/6頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -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。
3	モーニングチカラ	七夕裕（浦和）	実1.6	B◎ A◎勝率41% EV-34% 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
前5走 08/07 浦和2R 4着/10頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.2% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.0% / 期待値 -34% ※ 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	アーサフロウジョン	岡村健（船橋）	実6.6	B○ A○勝率18% EV+17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和2R 5着/10頭+1.9秒 07/13 浦和2R 7着/7頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 +18% ※ 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	コパノブロンド	西啓太（大井）	実11.7	B△ A△勝率8% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和2R 7着/10頭+2.2秒 07/13 浦和3R 7着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -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	カシノグランディオ	古岡勇（川崎）	実14.2	B△ A△勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和2R 6着/10頭+2.1秒 07/13 浦和2R 5着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 × 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 3.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。
7	オサケノオトモニ	及川烈（浦和）	実14.1	B× A△勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（68日ぶりの実戦）
前5走 07/16 浦和3R 5着/7頭 06/22 浦和4R 6着/6頭+3.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 × 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 0.7% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 -27% ※ 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	エムワンチーコ	秋元耕（浦和）	実51.4	B× A▽勝率2% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/10 浦和4R 6着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -16% ※ 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	ユウユウウタゲ	岡田大（浦和）	実48.0	B× A▽勝率1% EV-43% 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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 浦和2R 10着/10頭+5.6秒 07/16 浦和3R 7着/7頭 06/23 浦和2R 7着/7頭+6.0秒 05/25 浦和3R 5着/5頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -43% ※ 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	ユウユウオチョコ	室陽一（浦和）	実36.9	B△ A▽勝率3% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 06/22 浦和3R 5着/5頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +292% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
11	デューンディライト	野畑凌（川崎）	実41.9	B× A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和2R 9着/10頭+5.4秒 07/13 浦和3R 6着/7頭+5.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。

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 ◎

モーニングチカラ

騎手七夕裕（浦和）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4アーサフロウジョン

6.6倍

EV -15%

▲A:▲1リシアンドラコ

8.8倍

EV -4%

出走馬全11頭

◎A:◎3

モーニングチカラ

七夕裕（浦和）

1.6倍

-3%

›

○A:○4

アーサフロウジョン

岡村健（船橋）

6.6倍

-15%

›

▲A:▲1

リシアンドラコ

新原周（川崎）

8.8倍

-4%

›

△A:▽10

ユウユウオチョコ

室陽一（浦和）

36.9倍

+292%

›

△A:△6

カシノグランディオ

古岡勇（川崎）

14.2倍

-52%

›

△A:△5

コパノブロンド

西啓太（大井）

11.7倍

-83%

›

×A:△7

オサケノオトモニ

及川烈（浦和）

14.1倍

-90%

›

×A:▽11

デューンディライト

野畑凌（川崎）

41.9倍

-98%

›

×A:▽9

ユウユウウタゲ

岡田大（浦和）

48.0倍

-98%

›

×A:▽8

エムワンチーコ

秋元耕（浦和）

51.4倍

-97%

›

×A:▽2

テンリュウブラック

福原杏（浦和）

23.2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

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	リシアンドラコ	新原周（川崎）	実8.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和2R 8着/10頭+2.4秒 07/14 浦和3R 5着/5頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	テンリュウブラック	福原杏（浦和）	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 07/06 川崎5R 6着/7頭+0.0秒 06/23 浦和3R 7着/7頭 06/15 川崎3R 12着/12頭 06/02 船橋4R 12着/12頭+6.0秒 05/15 川崎2R 6着/6頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	モーニングチカラ	七夕裕（浦和）	実1.6	◎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
前5走 08/07 浦和2R 4着/10頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
4	アーサフロウジョン	岡村健（船橋）	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和2R 5着/10頭+1.9秒 07/13 浦和2R 7着/7頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
5	コパノブロンド	西啓太（大井）	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和2R 7着/10頭+2.2秒 07/13 浦和3R 7着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	カシノグランディオ	古岡勇（川崎）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/07 浦和2R 6着/10頭+2.1秒 07/13 浦和2R 5着/7頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	オサケノオトモニ	及川烈（浦和）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（68日ぶりの実戦）
前5走 07/16 浦和3R 5着/7頭 06/22 浦和4R 6着/6頭+3.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
8	エムワンチーコ	秋元耕（浦和）	実51.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/10 浦和4R 6着/6頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
9	ユウユウウタゲ	岡田大（浦和）	実48.0	▽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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 浦和2R 10着/10頭+5.6秒 07/16 浦和3R 7着/7頭 06/23 浦和2R 7着/7頭+6.0秒 05/25 浦和3R 5着/5頭 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ユウユウオチョコ	室陽一（浦和）	実36.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 06/22 浦和3R 5着/5頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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	デューンディライト	野畑凌（川崎）	実41.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和2R 9着/10頭+5.4秒 07/13 浦和3R 6着/7頭+5.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 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 1.4% (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。

AIの本命

AI評価1位

モーニングチカラ

騎手七夕裕（浦和）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4アーサフロウジョン

6.6倍

EV +17%

▲1リシアンドラコ

8.8倍

EV -9%

出走馬全11頭

◎3

モーニングチカラ

七夕裕（浦和）

1.6倍

-34%

›

○4

アーサフロウジョン

岡村健（船橋）

6.6倍

+17%

›

▲1

リシアンドラコ

新原周（川崎）

8.8倍

-9%

›

△5

コパノブロンド

西啓太（大井）

11.7倍

-7%

›

△6

カシノグランディオ

古岡勇（川崎）

14.2倍

-7%

›

△7

オサケノオトモニ

及川烈（浦和）

14.1倍

-26%

›

▽2

テンリュウブラック

福原杏（浦和）

23.2倍

›

▽10

ユウユウオチョコ

室陽一（浦和）

36.9倍

+3%

›

▽8

エムワンチーコ

秋元耕（浦和）

51.4倍

-16%

›

▽11

デューンディライト

野畑凌（川崎）

41.9倍

-41%

›

▽9

ユウユウウタゲ

岡田大（浦和）

48.0倍

-43%

›

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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項