浦和 8R 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

8R 浦和競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 17:08

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セイウンアズール	野畑凌（川崎）	実12.4	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 浦和3R 5着/11頭+2.4秒 07/17 浦和4R 2着/11頭+4.0秒 ― ― ―
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 3.5着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
2	セイカンサンラン	西啓太（大井）	実19.0	B△ A△勝率4% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/09 川崎1R 3着/13頭+1.0秒 08/19 川崎8R 4着/13頭+1.2秒 07/27 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 7着/11頭 04/08 園田10R 5着/8頭+2.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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	ホテルストリート	笹川翼（大井）	実3.0	B◎ A○勝率29% EV-11% 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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.3% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.5% / 期待値 -12% ※ 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	ハイテイラオユエ	福原杏（浦和）	実3.6	B○ A▲勝率13% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -55% ※ 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	ライヴジントニック	七夕裕（浦和）	実2.8	B▲ A◎勝率32% EV-9% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 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 3.3% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.3% / 期待値 -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	ユウユウカツサンド追込	藤本現（大井）	実39.8	B× A×勝率1% EV-69% 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 09/10 川崎5R 4着/12頭+1.1秒 08/18 川崎2R 6着/12頭+1.7秒 08/03 船橋2R 8着/11頭+1.1秒 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0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 6.0着 × 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 0.8% / 期待値 -70% ※ 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	トライアンドエラー	ゴンサ（船橋）	推定—	B× A△勝率5% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/10 川崎7R 5着/14頭+1.4秒 08/18 川崎2R 7着/12頭+1.7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 6.0着 × 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 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -90% ※ 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	ラジスタンロイヤル逃げ	岡村健（船橋）	実39.5	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 07/16 浦和9R 6着/11頭+0.0秒 07/10 川崎5R 5着/9頭 06/28 船橋5R 8着/10頭+0.0秒 04/07 川崎6R 10着/10頭+3.2秒 04/01 船橋3R 6着/10頭+1.7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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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	エドノジェット逃げ	張田昂（船橋）	実28.9	B× A▽勝率2% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/24 船橋4R 10着/11頭+2.9秒 08/11 浦和3R 4着/11頭+1.5秒 03/17 浦和3R 5着/9頭+0.7秒 02/23 浦和2R 4着/11頭+0.9秒 02/10 船橋3R 3着/12頭+0.2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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.0% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
10	ハリッサ差し	中山遥（浦和）	実60.9	B× A×勝率1% EV-57% 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 08/25 船橋5R 8着/12頭+2.3秒 08/11 浦和2R 4着/9頭+0.7秒 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 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 0.7% / 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。
11	ナフセッド差し	川島正（船橋）	実21.9	B△ A▽勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/25 船橋9R 5着/13頭+0.9秒 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4秒 03/12 名古屋9R 4着/10頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 1.0% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -11% ※ 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	スターハル追込	保園翔（浦和）	実121.0	B× A▽勝率0% EV-44% 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 8着/9頭+2.5秒 01/06 浦和2R 9着/11頭+0.8秒 12/23 浦和4R 9着/12頭+2.0秒 11/28 浦和7R 9着/10頭+2.7秒 11/14 大井5R 11着/11頭+4.3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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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 12位 / 勝率 0.5% / 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 ○

ホテルストリート

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+104%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ハイテイラオユエ

3.6倍

EV -17%

▲A:◎5ライヴジントニック

2.8倍

EV -90%

出走馬全12頭

◎A:○3

ホテルストリート

笹川翼（大井）

3.0倍

+104%

›

○A:▲4

ハイテイラオユエ

福原杏（浦和）

3.6倍

-17%

›

▲A:◎5

ライヴジントニック

七夕裕（浦和）

2.8倍

-90%

›

△A:△1

セイウンアズール

野畑凌（川崎）

12.4倍

-79%

›

△A:△2

セイカンサンラン

西啓太（大井）

19.0倍

-68%

›

△A:▽11

ナフセッド

川島正（船橋）

21.9倍

-77%

›

×A:▽9

エドノジェット

張田昂（船橋）

28.9倍

-70%

›

×A:▽8

ラジスタンロイヤル

岡村健（船橋）

39.5倍

-90%

›

×A:△7

トライアンドエラー

ゴンサ（船橋）

—

›

×A:×6

ユウユウカツサンド

藤本現（大井）

39.8倍

-99%

›

×A:×10

ハリッサ

中山遥（浦和）

60.9倍

-99%

›

×A:▽12

スターハル

保園翔（浦和）

121.0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

8R 浦和競馬場ダ2000m ダート2000m　発走 17:08

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セイウンアズール	野畑凌（川崎）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/12 浦和3R 5着/11頭+2.4秒 07/17 浦和4R 2着/11頭+4.0秒 ― ― ―
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 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
2	セイカンサンラン	西啓太（大井）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/09 川崎1R 3着/13頭+1.0秒 08/19 川崎8R 4着/13頭+1.2秒 07/27 川崎8R 2着/11頭+0.0秒 05/20 名古屋10R 7着/11頭 04/08 園田10R 5着/8頭+2.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
3	ホテルストリート	笹川翼（大井）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	ハイテイラオユエ	福原杏（浦和）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	ライヴジントニック	七夕裕（浦和）	実2.8	◎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 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	ユウユウカツサンド追込	藤本現（大井）	実39.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 川崎5R 4着/12頭+1.1秒 08/18 川崎2R 6着/12頭+1.7秒 08/03 船橋2R 8着/11頭+1.1秒 07/27 川崎8R 7着/11頭+1.4秒 07/09 川崎1R 3着/11頭+0.0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 6.0着 × 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 0.8% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	トライアンドエラー	ゴンサ（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/10 川崎7R 5着/14頭+1.4秒 08/18 川崎2R 7着/12頭+1.7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 6.0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 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。
8	ラジスタンロイヤル逃げ	岡村健（船橋）	実39.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 07/16 浦和9R 6着/11頭+0.0秒 07/10 川崎5R 5着/9頭 06/28 船橋5R 8着/10頭+0.0秒 04/07 川崎6R 10着/10頭+3.2秒 04/01 船橋3R 6着/10頭+1.7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 6.3着 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
9	エドノジェット逃げ	張田昂（船橋）	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/24 船橋4R 10着/11頭+2.9秒 08/11 浦和3R 4着/11頭+1.5秒 03/17 浦和3R 5着/9頭+0.7秒 02/23 浦和2R 4着/11頭+0.9秒 02/10 船橋3R 3着/12頭+0.2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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	ハリッサ差し	中山遥（浦和）	実60.9	×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）
前5走 08/25 船橋5R 8着/12頭+2.3秒 08/11 浦和2R 4着/9頭+0.7秒 07/31 川崎3R 9着/12頭+1.6秒 07/13 浦和4R 8着/11頭 06/28 船橋3R 9着/9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	ナフセッド差し	川島正（船橋）	実21.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/25 船橋9R 5着/13頭+0.9秒 06/29 船橋7R 6着/8頭+1.0秒 06/03 船橋2R 1着/7頭 05/06 船橋3R 3着/9頭+1.4秒 03/12 名古屋9R 4着/10頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
12	スターハル追込	保園翔（浦和）	実121.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/11 浦和2R 8着/9頭+2.5秒 01/06 浦和2R 9着/11頭+0.8秒 12/23 浦和4R 9着/12頭+2.0秒 11/28 浦和7R 9着/10頭+2.7秒 11/14 大井5R 11着/11頭+4.3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 8.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ライヴジントニック

騎手七夕裕（浦和）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ホテルストリート

3.0倍

EV -11%

▲4ハイテイラオユエ

3.6倍

EV -54%

出走馬全12頭

◎5

ライヴジントニック

七夕裕（浦和）

2.8倍

-9%

›

○3

ホテルストリート

笹川翼（大井）

3.0倍

-11%

›

▲4

ハイテイラオユエ

福原杏（浦和）

3.6倍

-54%

›

△1

セイウンアズール

野畑凌（川崎）

12.4倍

-18%

›

△7

トライアンドエラー

ゴンサ（船橋）

—

›

△2

セイカンサンラン

西啓太（大井）

19.0倍

-15%

›

▽11

ナフセッド

川島正（船橋）

21.9倍

-11%

›

▽9

エドノジェット

張田昂（船橋）

28.9倍

-39%

›

▽8

ラジスタンロイヤル

岡村健（船橋）

39.5倍

-46%

›

×6

ユウユウカツサンド

藤本現（大井）

39.8倍

-69%

›

×10

ハリッサ

中山遥（浦和）

60.9倍

-57%

›

▽12

スターハル

保園翔（浦和）

121.0倍

-44%

›

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