浦和 12R 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

12R 浦和競馬場津久井やまＢ３一ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハクシンドラゴン	櫻井光（川崎）	実9.5	B▲ A▲勝率12% EV+14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和12R 5着/10頭+1.4秒 07/30 川崎8R 3着/11頭+0.2秒 07/13 浦和12R 3着/12頭 06/24 浦和10R 8着/11頭 05/27 浦和10R 12着/12頭+0.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 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。
2	ビリーヴィン自在推奨	中山遥（浦和）	実7.7	B△ A○勝率18% EV+35% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同距離帯で勝率20%／前走3着で力を示す）
前5走 08/07 浦和12R 3着/10頭+0.4秒 07/13 浦和12R 2着/12頭+1.0秒 05/25 浦和12R 12着/12頭 04/20 浦和12R 10着/12頭+2.4秒 03/31 船橋12R 14着/14頭+3.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.9% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 期待値 +36% ※ 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	ジュンプリメーロ	本田重（船橋）	実1.9	B◎ A◎勝率41% EV-23% 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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.0% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.5% / 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。
4	サヨノゴーステッド先行	木間龍（船橋）	実31.2	B× A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率33%と適性高）
前5走 08/07 浦和12R 9着/10頭+3.3秒 07/13 浦和12R 7着/12頭 05/26 浦和12R 6着/12頭+2.0秒 11/28 浦和12R 1着/12頭勝利 10/29 浦和9R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
5	マイアミマツリ	西啓太（大井）	実9.1	B△ A△勝率8% EV-30% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/10 川崎12R 12着/14頭+3.2秒 08/07 浦和10R 1着/12頭勝利 06/24 浦和8R 4着/8頭+2.0秒 02/27 浦和8R 7着/9頭+4.8秒 01/06 浦和2R 1着/11頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -30% ※ 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	トーセンジニアール逃げ	笹川翼（大井）	実9.0	B○ A△勝率7% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/08 川崎10R 12着/14頭+3.3秒 04/20 浦和12R 1着/12頭勝利 04/01 船橋8R 4着/10頭+1.2秒 03/17 浦和7R 3着/7頭+0.8秒 01/08 浦和8R 1着/12頭勝利
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 13走で勝率 38% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
7	ノイヤーヘルト	及川烈（浦和）	実155.9	B× A▽勝率1% 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 08/10 浦和11R 12着/12頭+3.5秒 07/29 川崎10R 13着/13頭+3.3秒 07/15 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/26 浦和12R 8着/12頭+1.0秒 04/23 浦和12R 10着/10頭+4.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 +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	ロックフレイバー自在	野畑凌（川崎）	実10.3	B△ A△勝率6% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（72日ぶりの実戦）
前5走 07/13 浦和12R 9着/12頭 06/24 浦和10R 4着/11頭 02/06 川崎10R 6着/11頭+1.5秒 01/08 浦和12R 9着/10頭+4.7秒 07/23 浦和12R 9着/11頭+2.3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 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。
9	ニシノアヤカゼ	秋元耕（浦和）	実123.8	B× A▽勝率1% EV-16% 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12R 13着/14頭+3.9秒 08/07 浦和12R 10着/10頭+3.9秒 07/13 浦和12R 10着/12頭 05/26 浦和12R 10着/12頭 04/20 浦和12R 2着/12頭+0.0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 11.0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 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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 11位 / 勝率 0.7% / 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。
10	ペイシャコパ逃げ	藤本現（大井）	実26.6	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井7R 8着/9頭+2.3秒 03/12 大井11R 9着/12頭+5.1秒 02/17 大井12R 13着/16頭+1.9秒 01/26 大井10R 8着/13頭+1.6秒 10/20 大井12R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 181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 0.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -38% ※ 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	ココリアイランド	西優哉（大井）	実11.7	B× A×勝率3% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/07 浦和10R 4着/12頭+0.8秒 07/14 浦和12R 2着/12頭 05/29 浦和12R 2着/10頭 04/20 浦和12R 5着/12頭+0.9秒 03/18 浦和12R 2着/12頭+0.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
12	ジオヴィグラス	室陽一（浦和）	実81.4	B× A▽勝率1% EV-16% 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 08/26 船橋7R 9着/11頭+3.1秒 08/10 浦和8R 7着/11頭+1.6秒 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0秒 06/23 浦和7R 7着/10頭+1.0秒 05/29 浦和12R 7着/10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) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 28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 10位 / 勝率 1.0% / 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。

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 ◎

ジュンプリメーロ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6トーセンジニアール

9.0倍

EV -64%

▲A:▲1ハクシンドラゴン

9.5倍

EV -63%

出走馬全12頭

◎A:◎3

ジュンプリメーロ

本田重（船橋）

1.9倍

+71%

›

○A:△6

トーセンジニアール

笹川翼（大井）

9.0倍

-64%

›

▲A:▲1

ハクシンドラゴン

櫻井光（川崎）

9.5倍

-63%

›

△A:○2

ビリーヴィン

中山遥（浦和）

7.7倍

-92%

›

△A:△8

ロックフレイバー

野畑凌（川崎）

10.3倍

-94%

›

△A:△5

マイアミマツリ

西啓太（大井）

9.1倍

-97%

›

×A:×11

ココリアイランド

西優哉（大井）

11.7倍

-98%

›

×A:▽10

ペイシャコパ

藤本現（大井）

26.6倍

-96%

›

×A:▽4

サヨノゴーステッド

木間龍（船橋）

31.2倍

-95%

›

×A:▽12

ジオヴィグラス

室陽一（浦和）

81.4倍

-99%

›

×A:▽9

ニシノアヤカゼ

秋元耕（浦和）

123.8倍

-99%

›

×A:▽7

ノイヤーヘルト

及川烈（浦和）

155.9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 2 ビリーヴィン ¥100 実7.7倍期待値 -93% 不的中単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

12R 浦和競馬場津久井やまＢ３一ダ2000m ダート2000m　発走 19:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハクシンドラゴン	櫻井光（川崎）	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/07 浦和12R 5着/10頭+1.4秒 07/30 川崎8R 3着/11頭+0.2秒 07/13 浦和12R 3着/12頭 06/24 浦和10R 8着/11頭 05/27 浦和10R 12着/12頭+0.0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 3.7着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ビリーヴィン自在推奨	中山遥（浦和）	実7.7	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（同距離帯で勝率20%／前走3着で力を示す）
前5走 08/07 浦和12R 3着/10頭+0.4秒 07/13 浦和12R 2着/12頭+1.0秒 05/25 浦和12R 12着/12頭 04/20 浦和12R 10着/12頭+2.4秒 03/31 船橋12R 14着/14頭+3.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
3	ジュンプリメーロ	本田重（船橋）	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
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 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.5% (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。
4	サヨノゴーステッド先行	木間龍（船橋）	実31.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率33%と適性高）
前5走 08/07 浦和12R 9着/10頭+3.3秒 07/13 浦和12R 7着/12頭 05/26 浦和12R 6着/12頭+2.0秒 11/28 浦和12R 1着/12頭勝利 10/29 浦和9R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	マイアミマツリ	西啓太（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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/10 川崎12R 12着/14頭+3.2秒 08/07 浦和10R 1着/12頭勝利 06/24 浦和8R 4着/8頭+2.0秒 02/27 浦和8R 7着/9頭+4.8秒 01/06 浦和2R 1着/11頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (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	トーセンジニアール逃げ	笹川翼（大井）	実9.0	△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13走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/08 川崎10R 12着/14頭+3.3秒 04/20 浦和12R 1着/12頭勝利 04/01 船橋8R 4着/10頭+1.2秒 03/17 浦和7R 3着/7頭+0.8秒 01/08 浦和8R 1着/12頭勝利
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 13走で勝率 38% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
7	ノイヤーヘルト	及川烈（浦和）	実155.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.3着と低調）
前5走 08/10 浦和11R 12着/12頭+3.5秒 07/29 川崎10R 13着/13頭+3.3秒 07/15 浦和12R 12着/12頭+5.0秒 05/26 浦和12R 8着/12頭+1.0秒 04/23 浦和12R 10着/10頭+4.6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 12.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ロックフレイバー自在	野畑凌（川崎）	実10.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（72日ぶりの実戦）
前5走 07/13 浦和12R 9着/12頭 06/24 浦和10R 4着/11頭 02/06 川崎10R 6着/11頭+1.5秒 01/08 浦和12R 9着/10頭+4.7秒 07/23 浦和12R 9着/11頭+2.3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 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 5.6% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
9	ニシノアヤカゼ	秋元耕（浦和）	実123.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/25 船橋12R 13着/14頭+3.9秒 08/07 浦和12R 10着/10頭+3.9秒 07/13 浦和12R 10着/12頭 05/26 浦和12R 10着/12頭 04/20 浦和12R 2着/12頭+0.0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 11.0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 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	ペイシャコパ逃げ	藤本現（大井）	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 03/26 大井7R 8着/9頭+2.3秒 03/12 大井11R 9着/12頭+5.1秒 02/17 大井12R 13着/16頭+1.9秒 01/26 大井10R 8着/13頭+1.6秒 10/20 大井12R 1着/13頭勝利
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 10.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 181日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
11	ココリアイランド	西優哉（大井）	実11.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/07 浦和10R 4着/12頭+0.8秒 07/14 浦和12R 2着/12頭 05/29 浦和12R 2着/10頭 04/20 浦和12R 5着/12頭+0.9秒 03/18 浦和12R 2着/12頭+0.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
12	ジオヴィグラス	室陽一（浦和）	実81.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/26 船橋7R 9着/11頭+3.1秒 08/10 浦和8R 7着/11頭+1.6秒 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0秒 06/23 浦和7R 7着/10頭+1.0秒 05/29 浦和12R 7着/10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) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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

ジュンプリメーロ

騎手本田重（船橋）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ビリーヴィン

7.7倍

EV +35%

▲1ハクシンドラゴン

9.5倍

EV +14%

出走馬全12頭

◎3

ジュンプリメーロ

本田重（船橋）

1.9倍

-23%

›

○2

ビリーヴィン

中山遥（浦和）

7.7倍

+35%

›

▲1

ハクシンドラゴン

櫻井光（川崎）

9.5倍

+14%

›

△5

マイアミマツリ

西啓太（大井）

9.1倍

-30%

›

△6

トーセンジニアール

笹川翼（大井）

9.0倍

-38%

›

△8

ロックフレイバー

野畑凌（川崎）

10.3倍

-42%

›

×11

ココリアイランド

西優哉（大井）

11.7倍

-64%

›

▽10

ペイシャコパ

藤本現（大井）

26.6倍

-38%

›

▽4

サヨノゴーステッド

木間龍（船橋）

31.2倍

-34%

›

▽12

ジオヴィグラス

室陽一（浦和）

81.4倍

-16%

›

▽9

ニシノアヤカゼ

秋元耕（浦和）

123.8倍

-16%

›

▽7

ノイヤーヘルト

及川烈（浦和）

155.9倍

+2%

›

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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

単勝 2 ビリーヴィン ¥100 実7.7倍期待値 +36% 不的中単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

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