浦和 1R 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

1R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒナボンボン	池谷匠（川崎）	実29.7	B× A△勝率3% EV-2% 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 08/21 川崎5R 10着/12頭+3.3秒 07/28 川崎1R 5着/10頭+1.3秒 07/13 浦和6R 9着/12頭+0.0秒 07/07 川崎2R 5着/12頭 06/17 川崎1R 5着/12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 8.0着 (不振) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 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 6位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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。
2	モズマスターピース	保園翔（浦和）	実10.1	B△ A△勝率6% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和6R 8着/10頭+1.6秒 07/15 浦和4R 9着/12頭 06/25 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 浦和3R 3着/12頭 04/23 浦和2R 3着/12頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 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	アンリ逃げ	加藤雄（川崎）	実108.6	B× A▽勝率1% EV-40% 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 09/07 川崎1R 11着/12頭+3.8秒 06/15 川崎5R 11着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16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 12位 / 勝率 0.5% / 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。
4	コーリングヘニー逃げ	野畑凌（川崎）	実4.8	B▲ A▲勝率19% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/07 川崎1R 5着/12頭+0.8秒 07/30 川崎1R 7着/12頭+1.0秒 05/19 大井3R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 2着/14頭+0.5秒 04/13 大井2R 3着/13頭+0.9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 6.3着 ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 20.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.2% / 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。
5	ヤサカソレイユ自在	岡田大（浦和）	実36.6	B× A▽勝率2% EV-20% 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 08/10 浦和6R 6着/10頭+1.3秒 07/15 浦和4R 5着/12頭+0.0秒 05/28 浦和2R 6着/12頭 04/23 浦和3R 5着/10頭+0.8秒 04/09 川崎3R 9着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35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 8位 / 勝率 2.2% / 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。
6	デルマプラクリティ	吉留孝（浦和）	実30.4	B△ A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋8R 6着/12頭+2.6秒 08/07 浦和1R 3着/8頭+1.3秒 07/13 浦和6R 8着/12頭 06/25 浦和1R 6着/9頭+0.0秒 05/27 浦和3R 10着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -42% ※ 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	アンジェラカフェ差し	田中涼（川崎）	実51.0	B× A▽勝率1% EV-41% 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 07/28 川崎3R 7着/9頭+1.8秒 07/07 川崎6R 8着/11頭 05/26 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 05/11 川崎6R 9着/9頭+3.8秒 04/23 浦和2R 12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40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) -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 1.2% / 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。
8	ワンダーフィール	高橋哲（浦和）	実14.3	B× A△勝率4% EV-47% 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 07/15 浦和4R 7着/12頭 06/25 浦和4R 6着/8頭 05/28 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/23 浦和2R 6着/12頭+0.7秒 03/18 浦和2R 9着/11頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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 5位 / 勝率 3.7% / 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	リュウノファントム	木間龍（船橋）	実87.5	B× A▽勝率1% EV-35% 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 08/10 浦和6R 9着/10頭+2.1秒 07/15 浦和4R 12着/12頭+1.0秒 06/25 浦和1R 7着/9頭 05/28 浦和2R 10着/12頭 05/15 川崎6R 9着/12頭+3.2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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% × 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 0.7% / 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。
10	ジュンインパルス逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.3	B◎ A○勝率22% EV+19% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率63% × オッズ5.3倍で期待値+234%の有力候補（前走2着で力を示す／155日の休養を経て臨戦態勢／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 04/21 浦和1R 2着/9頭+0.7秒 10/13 川崎3R 7着/12頭+1.7秒 04/25 浦和4R 2着/11頭+0.1秒 11/18 浦和3R 5着/5頭+4.7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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 63.2% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.5% / 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。
11	ヤマブキ逃げ	中島良（浦和）	実23.1	B△ A▽勝率3% EV-32% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／153日ぶりの実戦）
前5走 04/23 浦和7R 12着/12頭+5.5秒 04/06 川崎7R 3着/14頭+0.3秒 03/20 浦和6R 3着/12頭+0.4秒 02/27 浦和9R 11着/12頭+5.8秒 01/06 浦和9R 2着/11頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け × 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: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -32% ※ 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	マルノアンナ自在	室陽一（浦和）	実1.9	B○ A◎勝率36% EV-32% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 浦和1R 1着/8頭勝利 07/13 浦和6R 5着/12頭 06/22 浦和5R 2着/8頭+2.0秒 04/20 浦和1R 1着/10頭勝利 03/17 浦和2R 6着/12頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 28.8% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.6% / 期待値 -32% ※ 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

B推奨Aモデル ○

ジュンインパルス

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+234%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎12マルノアンナ

1.9倍

EV -45%

▲A:▲4コーリングヘニー

4.8倍

EV -64%

出走馬全12頭

◎A:○10

ジュンインパルス

笹川翼（大井）

5.3倍

+234%

›

○A:◎12

マルノアンナ

室陽一（浦和）

1.9倍

-45%

›

▲A:▲4

コーリングヘニー

野畑凌（川崎）

4.8倍

-64%

›

△A:▽6

デルマプラクリティ

吉留孝（浦和）

30.4倍

-86%

›

△A:△2

モズマスターピース

保園翔（浦和）

10.1倍

-98%

›

△A:▽11

ヤマブキ

中島良（浦和）

23.1倍

-99%

›

×A:△8

ワンダーフィール

高橋哲（浦和）

14.3倍

-99%

›

×A:△1

ヒナボンボン

池谷匠（川崎）

29.7倍

-99%

›

×A:▽5

ヤサカソレイユ

岡田大（浦和）

36.6倍

-99%

›

×A:▽7

アンジェラカフェ

田中涼（川崎）

51.0倍

-99%

›

×A:▽9

リュウノファントム

木間龍（船橋）

87.5倍

-99%

›

×A:▽3

アンリ

加藤雄（川崎）

108.6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 ジュンインパルス ¥1,300 実5.3倍期待値 +235% 不的中11着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒナボンボン	池谷匠（川崎）	実29.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 川崎5R 10着/12頭+3.3秒 07/28 川崎1R 5着/10頭+1.3秒 07/13 浦和6R 9着/12頭+0.0秒 07/07 川崎2R 5着/12頭 06/17 川崎1R 5着/12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 8.0着 (不振) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	モズマスターピース	保園翔（浦和）	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/10 浦和6R 8着/10頭+1.6秒 07/15 浦和4R 9着/12頭 06/25 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 浦和3R 3着/12頭 04/23 浦和2R 3着/12頭+0.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (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 6.3% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	アンリ逃げ	加藤雄（川崎）	実108.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/07 川崎1R 11着/12頭+3.8秒 06/15 川崎5R 11着/12頭+1.0秒 05/11 川崎4R 10着/12頭+2.2秒 04/07 川崎1R 3着/12頭+1.3秒 03/17 浦和2R 12着/12頭+2.7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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	コーリングヘニー逃げ	野畑凌（川崎）	実4.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/07 川崎1R 5着/12頭+0.8秒 07/30 川崎1R 7着/12頭+1.0秒 05/19 大井3R 7着/12頭+1.3秒 04/27 大井2R 2着/14頭+0.5秒 04/13 大井2R 3着/13頭+0.9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 6.3着 ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ヤサカソレイユ自在	岡田大（浦和）	実36.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 08/10 浦和6R 6着/10頭+1.3秒 07/15 浦和4R 5着/12頭+0.0秒 05/28 浦和2R 6着/12頭 04/23 浦和3R 5着/10頭+0.8秒 04/09 川崎3R 9着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
6	デルマプラクリティ	吉留孝（浦和）	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/28 船橋8R 6着/12頭+2.6秒 08/07 浦和1R 3着/8頭+1.3秒 07/13 浦和6R 8着/12頭 06/25 浦和1R 6着/9頭+0.0秒 05/27 浦和3R 10着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
7	アンジェラカフェ差し	田中涼（川崎）	実51.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/28 川崎3R 7着/9頭+1.8秒 07/07 川崎6R 8着/11頭 05/26 浦和7R 9着/10頭+0.0秒 05/11 川崎6R 9着/9頭+3.8秒 04/23 浦和2R 12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ワンダーフィール	高橋哲（浦和）	実14.3	△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5%と苦戦傾向／同馬場状態で勝率33%／70日ぶりの実戦）
前5走 07/15 浦和4R 7着/12頭 06/25 浦和4R 6着/8頭 05/28 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/23 浦和2R 6着/12頭+0.7秒 03/18 浦和2R 9着/11頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 3.7% (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。
9	リュウノファントム	木間龍（船橋）	実87.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/10 浦和6R 9着/10頭+2.1秒 07/15 浦和4R 12着/12頭+1.0秒 06/25 浦和1R 7着/9頭 05/28 浦和2R 10着/12頭 05/15 川崎6R 9着/12頭+3.2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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% × 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 0.7% (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。
10	ジュンインパルス逃げ推奨	笹川翼（大井）	実5.3	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／155日の休養を経て臨戦態勢／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 04/21 浦和1R 2着/9頭+0.7秒 10/13 川崎3R 7着/12頭+1.7秒 04/25 浦和4R 2着/11頭+0.1秒 11/18 浦和3R 5着/5頭+4.7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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.5% (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。
11	ヤマブキ逃げ	中島良（浦和）	実23.1	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／153日ぶりの実戦）
前5走 04/23 浦和7R 12着/12頭+5.5秒 04/06 川崎7R 3着/14頭+0.3秒 03/20 浦和6R 3着/12頭+0.4秒 02/27 浦和9R 11着/12頭+5.8秒 01/06 浦和9R 2着/11頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
12	マルノアンナ自在	室陽一（浦和）	実1.9	◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 浦和1R 1着/8頭勝利 07/13 浦和6R 5着/12頭 06/22 浦和5R 2着/8頭+2.0秒 04/20 浦和1R 1着/10頭勝利 03/17 浦和2R 6着/12頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マルノアンナ

騎手室陽一（浦和）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ジュンインパルス

5.3倍

EV +19%

▲4コーリングヘニー

4.8倍

EV -7%

出走馬全12頭

◎12

マルノアンナ

室陽一（浦和）

1.9倍

-32%

›

○10

ジュンインパルス

笹川翼（大井）

5.3倍

+19%

›

▲4

コーリングヘニー

野畑凌（川崎）

4.8倍

-7%

›

△2

モズマスターピース

保園翔（浦和）

10.1倍

-36%

›

△8

ワンダーフィール

高橋哲（浦和）

14.3倍

-47%

›

△1

ヒナボンボン

池谷匠（川崎）

29.7倍

-2%

›

▽11

ヤマブキ

中島良（浦和）

23.1倍

-32%

›

▽5

ヤサカソレイユ

岡田大（浦和）

36.6倍

-20%

›

▽6

デルマプラクリティ

吉留孝（浦和）

30.4倍

-42%

›

▽7

アンジェラカフェ

田中涼（川崎）

51.0倍

-41%

›

▽9

リュウノファントム

木間龍（船橋）

87.5倍

-35%

›

▽3

アンリ

加藤雄（川崎）

108.6倍

-40%

›

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 ジュンインパルス ¥1,300 実5.3倍期待値 +19% 不的中11着単勝 5.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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