浦和 11R 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

11R 浦和競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴッドトレジャー推奨	吉留孝（浦和）	実7.4	B▲ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/05 船橋12R 5着/12頭+1.5秒 06/29 船橋12R 1着/12頭 06/05 船橋9R 4着/14頭 05/07 船橋12R 1着/13頭勝利 04/03 船橋12R 1着/13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) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -45% ※ 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	ハーモニーロワ	木間龍（船橋）	実4.5	B◎ A○勝率19% EV-15% 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8走で勝率25%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／前走2着）
前5走 08/11 浦和9R 2着/9頭+0.2秒 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
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 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 41.3% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 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。
3	エゴンウレア	秋元耕（浦和）	実4.6	B○ A◎勝率36% EV+65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/07 川崎8R 1着/6頭勝利 08/10 浦和11R 3着/12頭+0.5秒 07/14 浦和7R 1着/12頭 06/24 浦和8R 8着/8頭+4.0秒 06/03 船橋3R 6着/8頭
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 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 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 21.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.0% / 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。
4	クマノコ先行	室陽一（浦和）	実93.4	B× A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/10 浦和11R 11着/12頭+2.7秒 07/14 浦和8R 12着/12頭+0.0秒 06/26 浦和10R 10着/12頭 02/09 船橋8R 9着/12頭+1.5秒 01/07 浦和10R 12着/13頭+1.6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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -17% ※ 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	ハナチルサト	和田譲（大井）	実5.3	B△ A▲勝率11% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/11 浦和9R 6着/9頭+1.1秒 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
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 4.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 -40% ※ 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	ブレイヴアウト自在	山口達（船橋）	実102.2	B× A▽勝率1% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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8.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 8着/10頭+1.4秒 06/26 浦和10R 8着/12頭 06/02 船橋10R 9着/11頭+1.0秒 05/07 船橋11R 8着/14頭+1.7秒 04/22 浦和10R 11着/12頭+2.1秒
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 8.3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 6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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -28% ※ 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	ネライウチ先行	笠野雄（船橋）	実21.7	B× A×勝率2% EV-58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋11R 12着/14頭+1.7秒 08/10 浦和11R 4着/12頭+0.7秒 07/29 川崎10R 5着/13頭+0.9秒 07/15 浦和8R 5着/12頭 04/21 浦和12R 6着/12頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
8	ツェルニー自在	岡田大（浦和）	実12.0	B× A▽勝率4% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯17走で勝率29%／前走2着）
前5走 08/12 浦和10R 2着/11頭+0.4秒 07/15 浦和8R 6着/12頭 04/20 浦和10R 10着/12頭+2.2秒 03/16 浦和11R 6着/13頭+1.0秒 02/23 浦和10R 11着/11頭+3.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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。
9	ダイバヤタガラス先行	中山遥（浦和）	実17.5	B× A×勝率3% EV-52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和11R 8着/12頭+1.3秒 07/14 浦和8R 7着/12頭 05/27 浦和10R 2着/12頭 04/24 浦和9R 2着/8頭+0.2秒 03/16 浦和10R 4着/11頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
10	ルナフォルトゥーナ	西啓太（大井）	実14.3	B△ A△勝率5% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/10 川崎12R 7着/14頭+2.0秒 08/10 浦和11R 6着/12頭+1.2秒 07/14 浦和8R 8着/12頭 06/26 浦和10R 2着/12頭 05/29 浦和10R 9着/13頭+2.0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 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -35% ※ 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	ピノホホッア追込	新原周（川崎）	実33.4	B× A×勝率1% EV-77% 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 09/09 川崎9R 10着/12頭+3.8秒 05/29 浦和10R 10着/13頭+0.0秒 05/04 船橋8R 11着/12頭+1.2秒 04/23 浦和12R 7着/10頭+2.1秒 03/16 浦和11R 13着/13頭+1.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 0.7% / 期待値 -77% ※ 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	スーパーマン	笹川翼（大井）	実5.2	B△ A△勝率11% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／68日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/16 浦和11R 9着/11頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 19.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -44% ※ 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 ○

ハーモニーロワ

騎手木間龍（船橋）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3エゴンウレア

4.6倍

EV +2%

▲A:△1ゴッドトレジャー

7.4倍

EV +44%

出走馬全12頭

◎A:○2

ハーモニーロワ

木間龍（船橋）

4.5倍

+85%

›

○A:◎3

エゴンウレア

秋元耕（浦和）

4.6倍

+2%

›

▲A:△1

ゴッドトレジャー

吉留孝（浦和）

7.4倍

+44%

›

△A:△12

スーパーマン

笹川翼（大井）

5.2倍

-69%

›

△A:△10

ルナフォルトゥーナ

西啓太（大井）

14.3倍

-17%

›

△A:▲5

ハナチルサト

和田譲（大井）

5.3倍

-86%

›

×A:▽8

ツェルニー

岡田大（浦和）

12.0倍

-85%

›

×A:×9

ダイバヤタガラス

中山遥（浦和）

17.5倍

-88%

›

×A:×7

ネライウチ

笠野雄（船橋）

21.7倍

-85%

›

×A:▽4

クマノコ

室陽一（浦和）

93.4倍

-81%

›

×A:▽6

ブレイヴアウト

山口達（船橋）

102.2倍

-93%

›

×A:×11

ピノホホッア

新原周（川崎）

33.4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 1 ゴッドトレジャー ¥100 実7.4倍期待値 +44% 不的中6着単勝 7.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 浦和競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴッドトレジャー推奨	吉留孝（浦和）	実7.4	△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／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 08/05 船橋12R 5着/12頭+1.5秒 06/29 船橋12R 1着/12頭 06/05 船橋9R 4着/14頭 05/07 船橋12R 1着/13頭勝利 04/03 船橋12R 1着/13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) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	ハーモニーロワ	木間龍（船橋）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／前走2着）
前5走 08/11 浦和9R 2着/9頭+0.2秒 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
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	エゴンウレア	秋元耕（浦和）	実4.6	◎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3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/07 川崎8R 1着/6頭勝利 08/10 浦和11R 3着/12頭+0.5秒 07/14 浦和7R 1着/12頭 06/24 浦和8R 8着/8頭+4.0秒 06/03 船橋3R 6着/8頭
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 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 15日の間隔 (理想的) ◎ 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 36.0% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	クマノコ先行	室陽一（浦和）	実93.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/10 浦和11R 11着/12頭+2.7秒 07/14 浦和8R 12着/12頭+0.0秒 06/26 浦和10R 10着/12頭 02/09 船橋8R 9着/12頭+1.5秒 01/07 浦和10R 12着/13頭+1.6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 11.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ハナチルサト	和田譲（大井）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/11 浦和9R 6着/9頭+1.1秒 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
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 4.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
6	ブレイヴアウト自在	山口達（船橋）	実102.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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8.3着と低調）
前5走 08/03 船橋10R 8着/10頭+1.4秒 06/26 浦和10R 8着/12頭 06/02 船橋10R 9着/11頭+1.0秒 05/07 船橋11R 8着/14頭+1.7秒 04/22 浦和10R 11着/12頭+2.1秒
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 8.3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 6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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ネライウチ先行	笠野雄（船橋）	実21.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 08/24 船橋11R 12着/14頭+1.7秒 08/10 浦和11R 4着/12頭+0.7秒 07/29 川崎10R 5着/13頭+0.9秒 07/15 浦和8R 5着/12頭 04/21 浦和12R 6着/12頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ツェルニー自在	岡田大（浦和）	実12.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯17走で勝率29%／前走2着）
前5走 08/12 浦和10R 2着/11頭+0.4秒 07/15 浦和8R 6着/12頭 04/20 浦和10R 10着/12頭+2.2秒 03/16 浦和11R 6着/13頭+1.0秒 02/23 浦和10R 11着/11頭+3.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
9	ダイバヤタガラス先行	中山遥（浦和）	実17.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和11R 8着/12頭+1.3秒 07/14 浦和8R 7着/12頭 05/27 浦和10R 2着/12頭 04/24 浦和9R 2着/8頭+0.2秒 03/16 浦和10R 4着/11頭+0.8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 5.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.7% (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。
10	ルナフォルトゥーナ	西啓太（大井）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/10 川崎12R 7着/14頭+2.0秒 08/10 浦和11R 6着/12頭+1.2秒 07/14 浦和8R 8着/12頭 06/26 浦和10R 2着/12頭 05/29 浦和10R 9着/13頭+2.0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 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (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。
11	ピノホホッア追込	新原周（川崎）	実33.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/09 川崎9R 10着/12頭+3.8秒 05/29 浦和10R 10着/13頭+0.0秒 05/04 船橋8R 11着/12頭+1.2秒 04/23 浦和12R 7着/10頭+2.1秒 03/16 浦和11R 13着/13頭+1.6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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
12	スーパーマン	笹川翼（大井）	実5.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／68日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/16 浦和11R 9着/11頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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

エゴンウレア

騎手秋元耕（浦和）

単勝オッズ

4.6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

○2ハーモニーロワ

4.5倍

EV -15%

▲5ハナチルサト

5.3倍

EV -40%

出走馬全12頭

◎3

エゴンウレア

秋元耕（浦和）

4.6倍

+65%

›

○2

ハーモニーロワ

木間龍（船橋）

4.5倍

-15%

›

▲5

ハナチルサト

和田譲（大井）

5.3倍

-40%

›

△12

スーパーマン

笹川翼（大井）

5.2倍

-44%

›

△1

ゴッドトレジャー

吉留孝（浦和）

7.4倍

-44%

›

△10

ルナフォルトゥーナ

西啓太（大井）

14.3倍

-35%

›

▽8

ツェルニー

岡田大（浦和）

12.0倍

-47%

›

×9

ダイバヤタガラス

中山遥（浦和）

17.5倍

-52%

›

×7

ネライウチ

笠野雄（船橋）

21.7倍

-58%

›

▽4

クマノコ

室陽一（浦和）

93.4倍

-17%

›

▽6

ブレイヴアウト

山口達（船橋）

102.2倍

-27%

›

×11

ピノホホッア

新原周（川崎）

33.4倍

-77%

›

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 1 ゴッドトレジャー ¥100 実7.4倍期待値 -45% 不的中6着単勝 7.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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