浦和 10R 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

10R 浦和競馬場オーバルスプリント［指定交流］JpnIII３上オープン JpnG3ダ1400m ダート1400m　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンフィーゴ	川田将（JRA）	実3.1	B○ A○勝率19% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／183日ぶりの実戦）
前5走 03/24 314R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 45.1% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 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。
2	カールスバート追込	和田譲（大井）	実219.3	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 08/06 船橋11R 7着/14頭+0.9秒 07/04 船橋5R 5着/12頭+0.0秒 06/11 大井11R 9着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 15着/16頭+3.6秒 03/31 船橋11R 12着/14頭+3.7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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 9位 / 勝率 0.6% / 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。
3	インユアパレス	戸崎圭（JRA）	実3.8	B▲ A▲勝率14% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／183日ぶりの実戦）
前5走 03/24 314R 3着/12頭+0.2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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -49% ※ 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	タガノミスト	岩田望（JRA）	実2.4	B◎ A◎勝率48% EV+14% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎11R 1着/10頭 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 45.1% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.6% / 期待値 +14% ※ 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	イグザルト差し	矢野貴（大井）	実9.1	B△ A△勝率7% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 浦和11R 3着/3頭 05/27 浦和11R 1着/13頭 04/15 大井11R 8着/14頭+1.5秒 03/10 大井11R 6着/16頭+1.1秒 11/11 大井11R 4着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 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 1.1% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -39% ※ 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	アウストロ自在	秋元耕（浦和）	実23.9	B× A△勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率47%と適性高／同距離帯21走で勝率52%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 浦和11R 1着/8頭 05/27 浦和11R 2着/13頭 04/23 浦和11R 12着/12頭+3.9秒 12/23 浦和11R 5着/13頭+0.9秒 09/23 浦和11R 2着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 52% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -24% ※ 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	ケイズレーヴ逃げ	吉原寛（金沢）	実51.7	B× A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯10走で勝率40%／237日ぶりの実戦）
前5走 01/29 名古屋11R 7着/12頭+0.6秒 12/25 園田11R 5着/11頭+0.7秒 11/06 園田11R 2着/12頭+0.1秒 10/16 名古屋11R 1着/12頭勝利 09/18 名古屋11R 1着/11頭勝利
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 4.7着 ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 237日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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。
8	ハッピーマン逃げ	坂井瑠（JRA）	実15.6	B△ A△勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 09/23 浦和11R 6着/12頭+1.3秒 05/01 園田11R 2着/12頭+0.3秒 03/26 大井11R 8着/14頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 161日休養明け × 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: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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。
9	ジョージテソーロ自在	笹川翼（大井）	実36.9	B△ A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/19 川崎11R 4着/12頭+1.7秒 05/27 浦和11R 6着/13頭 05/05 船橋11R 5着/13頭+1.7秒 03/31 船橋11R 1着/14頭勝利 03/10 大井11R 2着/16頭+0.4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 5.0着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -14% ※ 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 ◎

タガノミスト

騎手岩田望（JRA）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ダノンフィーゴ

3.1倍

EV +39%

▲A:▲3インユアパレス

3.8倍

EV -73%

出走馬全9頭

◎A:◎4

タガノミスト

岩田望（JRA）

2.4倍

+8%

›

○A:○1

ダノンフィーゴ

川田将（JRA）

3.1倍

+39%

›

▲A:▲3

インユアパレス

戸崎圭（JRA）

3.8倍

-73%

›

△A:△5

イグザルト

矢野貴（大井）

9.1倍

-90%

›

△A:△8

ハッピーマン

坂井瑠（JRA）

15.6倍

-89%

›

△A:▽9

ジョージテソーロ

笹川翼（大井）

36.9倍

-74%

›

×A:▽7

ケイズレーヴ

吉原寛（金沢）

51.7倍

-73%

›

×A:△6

アウストロ

秋元耕（浦和）

23.9倍

-98%

›

×A:▽2

カールスバート

和田譲（大井）

219.3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。

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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

10R 浦和競馬場オーバルスプリント［指定交流］JpnIII３上オープン JpnG3ダ1400m ダート1400m　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダノンフィーゴ	川田将（JRA）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／183日ぶりの実戦）
前5走 03/24 314R 2着/12頭+0.1秒 02/23 名古屋7R 1着/12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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け × 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 18.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
2	カールスバート追込	和田譲（大井）	実219.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 船橋11R 7着/14頭+0.9秒 07/04 船橋5R 5着/12頭+0.0秒 06/11 大井11R 9着/12頭+0.0秒 04/28 大井11R 15着/16頭+3.6秒 03/31 船橋11R 12着/14頭+3.7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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	インユアパレス	戸崎圭（JRA）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／183日ぶりの実戦）
前5走 03/24 314R 3着/12頭+0.2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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	タガノミスト	岩田望（JRA）	実2.4	◎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／77日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎11R 1着/10頭 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.6% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
5	イグザルト差し	矢野貴（大井）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 浦和11R 3着/3頭 05/27 浦和11R 1着/13頭 04/15 大井11R 8着/14頭+1.5秒 03/10 大井11R 6着/16頭+1.1秒 11/11 大井11R 4着/13頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
6	アウストロ自在	秋元耕（浦和）	実23.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率47%と適性高／同距離帯21走で勝率52%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 浦和11R 1着/8頭 05/27 浦和11R 2着/13頭 04/23 浦和11R 12着/12頭+3.9秒 12/23 浦和11R 5着/13頭+0.9秒 09/23 浦和11R 2着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 52% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
7	ケイズレーヴ逃げ	吉原寛（金沢）	実51.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯10走で勝率40%／237日ぶりの実戦）
前5走 01/29 名古屋11R 7着/12頭+0.6秒 12/25 園田11R 5着/11頭+0.7秒 11/06 園田11R 2着/12頭+0.1秒 10/16 名古屋11R 1着/12頭勝利 09/18 名古屋11R 1着/11頭勝利
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 4.7着 ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 18% △ ローテーション 237日休養明け × 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 1.1% (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。
8	ハッピーマン逃げ	坂井瑠（JRA）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井11R 9着/14頭+1.5秒 12/25 園田11R 1着/11頭勝利 09/23 浦和11R 6着/12頭+1.3秒 05/01 園田11R 2着/12頭+0.3秒 03/26 大井11R 8着/14頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
9	ジョージテソーロ自在	笹川翼（大井）	実36.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/19 川崎11R 4着/12頭+1.7秒 05/27 浦和11R 6着/13頭 05/05 船橋11R 5着/13頭+1.7秒 03/31 船橋11R 1着/14頭勝利 03/10 大井11R 2着/16頭+0.4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 5.0着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

タガノミスト

騎手岩田望（JRA）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ダノンフィーゴ

3.1倍

EV -42%

▲3インユアパレス

3.8倍

EV -48%

出走馬全9頭

◎4

タガノミスト

岩田望（JRA）

2.4倍

+14%

›

○1

ダノンフィーゴ

川田将（JRA）

3.1倍

-42%

›

▲3

インユアパレス

戸崎圭（JRA）

3.8倍

-48%

›

△5

イグザルト

矢野貴（大井）

9.1倍

-39%

›

△8

ハッピーマン

坂井瑠（JRA）

15.6倍

+0%

›

△6

アウストロ

秋元耕（浦和）

23.9倍

-23%

›

▽9

ジョージテソーロ

笹川翼（大井）

36.9倍

-13%

›

▽7

ケイズレーヴ

吉原寛（金沢）

51.7倍

-45%

›

▽2

カールスバート

和田譲（大井）

219.3倍

+41%

›

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