浦和 4R 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

4R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メルシークーリア自在	秋元耕（浦和）	実16.7	B▲ A△勝率5% EV-23% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/11 浦和2R 5着/9頭+1.3秒 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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) × 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 0.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.6% / 期待値 -23% ※ 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	セーブルラヴ自在	木間龍（船橋）	実32.0	B△ A▽勝率2% EV-37% 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）
前5走 08/10 浦和1R 4着/12頭+1.0秒 07/17 浦和1R 1着/12頭 06/26 浦和1R 4着/10頭 08/20 浦和6R 10着/10頭+4.5秒 07/22 浦和3R 2着/5頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 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。
3	リトルエース	杉山海（大井）	実52.4	B× A×勝率0% EV-86% 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 08/11 浦和3R 11着/11頭+2.9秒 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
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -86% ※ 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	トルーカ追込推奨	佐野遥（川崎）	実17.1	B△ A▲勝率11% EV+85% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 06/26 浦和2R 4着/9頭 04/06 川崎4R 12着/12頭+5.1秒 03/30 船橋1R 8着/12頭+1.7秒 02/06 川崎5R 10着/12頭+2.9秒 10/15 川崎11R 8着/8頭+5.6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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 +85% ※ 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	サヨノビックアルマ差し	西啓太（大井）	実55.6	B× A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/11 浦和3R 10着/11頭+2.8秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
6	イッペイソツ推奨	和田譲（大井）	実18.8	B○ A△勝率6% EV+15% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率17% × オッズ18.8倍で期待値+216%の有力候補（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +216% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 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。
7	ビクトリアリリー差し	笹川翼（大井）	実13.9	B△ A○勝率13% EV+82% 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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/20 浦和3R 9着/12頭+1.9秒 02/23 浦和4R 9着/12頭+3.6秒 01/29 大井11R 10着/11頭+3.3秒 10/13 川崎5R 3着/11頭+2.1秒 09/26 浦和7R 3着/12頭+1.3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 9.3着 (不振) × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 155日休養明け × 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: 7.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 +82% ※ 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	オソレイユ追込	新原周（川崎）	実34.4	B× A×勝率1% EV-54% 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 08/11 浦和2R 6着/9頭+1.4秒 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
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 4.7着 × 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 × 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 -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。
9	ダイバマーヤチャン	藤江渉（川崎）	実34.6	B× A×勝率1% EV-57% 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11走で勝ち無し）
前5走 08/11 浦和3R 6着/11頭+1.7秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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: 2.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
10	デュオメーデス逃げ	野畑凌（川崎）	実20.3	B× A△勝率4% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋4R 7着/11頭+2.3秒 05/26 浦和9R 9着/11頭+3.0秒 05/13 川崎3R 5着/14頭+1.8秒 04/20 浦和2R 9着/12頭+1.1秒 04/06 川崎5R 6着/10頭+2.6秒
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 7.0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 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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。
11	オカシダイスキマン	及川烈（浦和）	実1.2	B◎ A◎勝率55% EV-33% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 浦和2R 1着/11頭勝利 07/17 浦和3R 1着/9頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 82.0% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.2% / 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。
12	オーデンサフィー	岡田大（浦和）	実52.7	B× A×勝率0% EV-82% 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 08/11 浦和3R 7着/11頭+1.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 11位 / 勝率 0.3% / 期待値 -83% ※ 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 ◎

オカシダイスキマン

騎手及川烈（浦和）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6イッペイソツ

18.8倍

EV +216%

▲A:△1メルシークーリア

16.7倍

EV -90%

出走馬全12頭

◎A:◎11

オカシダイスキマン

及川烈（浦和）

1.2倍

-1%

›

○A:△6

イッペイソツ

和田譲（大井）

18.8倍

+216%

›

▲A:△1

メルシークーリア

秋元耕（浦和）

16.7倍

-90%

›

△A:○7

ビクトリアリリー

笹川翼（大井）

13.9倍

-96%

›

△A:▽2

セーブルラヴ

木間龍（船橋）

32.0倍

-91%

›

△A:▲4

トルーカ

佐野遥（川崎）

17.1倍

-99%

›

×A:△10

デュオメーデス

野畑凌（川崎）

20.3倍

-99%

›

×A:×9

ダイバマーヤチャン

藤江渉（川崎）

34.6倍

-99%

›

×A:▽5

サヨノビックアルマ

西啓太（大井）

55.6倍

-99%

›

×A:×8

オソレイユ

新原周（川崎）

34.4倍

-99%

›

×A:×3

リトルエース

杉山海（大井）

52.4倍

-99%

›

×A:×12

オーデンサフィー

岡田大（浦和）

52.7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 トルーカ ¥100 実17.1倍期待値 -100% 不的中単勝 17.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 イッペイソツ ¥300 実18.8倍期待値 +217% 不的中11着単勝 18.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メルシークーリア自在	秋元耕（浦和）	実16.7	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/11 浦和2R 5着/9頭+1.3秒 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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
2	セーブルラヴ自在	木間龍（船橋）	実32.0	▽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）
前5走 08/10 浦和1R 4着/12頭+1.0秒 07/17 浦和1R 1着/12頭 06/26 浦和1R 4着/10頭 08/20 浦和6R 10着/10頭+4.5秒 07/22 浦和3R 2着/5頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	リトルエース	杉山海（大井）	実52.4	×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）
前5走 08/11 浦和3R 11着/11頭+2.9秒 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
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
4	トルーカ追込推奨	佐野遥（川崎）	実17.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+85%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 06/26 浦和2R 4着/9頭 04/06 川崎4R 12着/12頭+5.1秒 03/30 船橋1R 8着/12頭+1.7秒 02/06 川崎5R 10着/12頭+2.9秒 10/15 川崎11R 8着/8頭+5.6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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	サヨノビックアルマ差し	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
前5走 08/11 浦和3R 10着/11頭+2.8秒 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
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.2% (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。
6	イッペイソツ推奨	和田譲（大井）	実18.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ビクトリアリリー差し	笹川翼（大井）	実13.9	○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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/20 浦和3R 9着/12頭+1.9秒 02/23 浦和4R 9着/12頭+3.6秒 01/29 大井11R 10着/11頭+3.3秒 10/13 川崎5R 3着/11頭+2.1秒 09/26 浦和7R 3着/12頭+1.3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 9.3着 (不振) × 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 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 155日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	オソレイユ追込	新原周（川崎）	実34.4	×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）
前5走 08/11 浦和2R 6着/9頭+1.4秒 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
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 4.7着 × 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 × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ダイバマーヤチャン	藤江渉（川崎）	実34.6	×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11走で勝ち無し）
前5走 08/11 浦和3R 6着/11頭+1.7秒 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
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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
10	デュオメーデス逃げ	野畑凌（川崎）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/24 船橋4R 7着/11頭+2.3秒 05/26 浦和9R 9着/11頭+3.0秒 05/13 川崎3R 5着/14頭+1.8秒 04/20 浦和2R 9着/12頭+1.1秒 04/06 川崎5R 6着/10頭+2.6秒
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 7.0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 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
11	オカシダイスキマン	及川烈（浦和）	実1.2	◎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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 浦和2R 1着/11頭勝利 07/17 浦和3R 1着/9頭 ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 55.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
12	オーデンサフィー	岡田大（浦和）	実52.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/11 浦和3R 7着/11頭+1.7秒 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
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

オカシダイスキマン

騎手及川烈（浦和）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ビクトリアリリー

13.9倍

EV +82%

▲4トルーカ

17.1倍

EV +85%

出走馬全12頭

◎11

オカシダイスキマン

及川烈（浦和）

1.2倍

-33%

›

○7

ビクトリアリリー

笹川翼（大井）

13.9倍

+82%

›

▲4

トルーカ

佐野遥（川崎）

17.1倍

+85%

›

△6

イッペイソツ

和田譲（大井）

18.8倍

+15%

›

△1

メルシークーリア

秋元耕（浦和）

16.7倍

-23%

›

△10

デュオメーデス

野畑凌（川崎）

20.3倍

-22%

›

▽2

セーブルラヴ

木間龍（船橋）

32.0倍

-37%

›

×8

オソレイユ

新原周（川崎）

34.4倍

-54%

›

×9

ダイバマーヤチャン

藤江渉（川崎）

34.6倍

-57%

›

▽5

サヨノビックアルマ

西啓太（大井）

55.6倍

-33%

›

×12

オーデンサフィー

岡田大（浦和）

52.7倍

-82%

›

×3

リトルエース

杉山海（大井）

52.4倍

-86%

›

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 トルーカ ¥100 実17.1倍期待値 +85% 不的中単勝 17.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 イッペイソツ ¥300 実18.8倍期待値 +15% 不的中11着単勝 18.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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