浦和 2R 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

2R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラビアンドーロ自在	高橋哲（浦和）	実102.8	B× A×勝率0% EV-50% 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 09/11 川崎6R 9着/12頭+5.9秒 08/12 浦和3R 10着/11頭+3.7秒 07/15 浦和1R 8着/11頭 05/22 園田4R 7着/8頭 05/05 園田11R 12着/12頭+5.7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 9.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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 -50% ※ 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	エオリアンリッジ	保園翔（浦和）	実2.8	B◎ A◎勝率46% EV+29% 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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.6% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.3% / 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。
3	シンデレラリバティ	藤本現（大井）	実3.5	B△ A○勝率13% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/12 浦和2R 2着/11頭+1.1秒 07/31 川崎3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 浦和1R 7着/12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戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 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。
4	スピラヴィオ	岡田大（浦和）	実65.5	B× A▽勝率1% EV-5% 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 08/12 浦和3R 8着/11頭+2.7秒 07/15 浦和2R 9着/9頭+2.0秒 06/23 浦和4R 8着/8頭 05/29 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 04/22 浦和3R 2着/10頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。
5	ウォニョン	西村栄（船橋）	実21.6	B× A△勝率4% EV-17% 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 08/02 船橋6R 9着/10頭+3.8秒 07/15 浦和1R 4着/11頭 06/24 浦和2R 2着/8頭 06/04 船橋2R 12着/12頭 05/07 船橋1R 12着/12頭+4.8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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 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 3.8% / 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。
6	ダイメイバタフライ自在	見越彬（浦和）	実22.9	B× A▽勝率2% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和3R 7着/11頭+2.5秒 07/15 浦和1R 5着/11頭 06/24 浦和3R 4着/10頭 05/28 浦和3R 5着/9頭+0.0秒 04/22 浦和1R 3着/11頭+1.6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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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 0.3% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 -48% ※ 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	シナノアンバー	佐野遥（川崎）	実69.5	B× A▽勝率1% EV-27% 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 08/12 浦和3R 6着/11頭+2.4秒 07/15 浦和1R 7着/11頭+1.0秒 06/26 浦和2R 5着/9頭 05/29 浦和4R 8着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 3着/10頭+0.4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 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 -27% ※ 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	ハプナ差し	福原杏（浦和）	実5.2	B▲ A△勝率10% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和2R 4着/11頭+1.4秒 07/17 浦和3R 2着/9頭+6.0秒 06/25 浦和3R 5着/7頭 05/29 浦和4R 10着/11頭 04/22 浦和1R 11着/11頭+5.2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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 19.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -50% ※ 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	シーズンシート	秋元耕（浦和）	実15.6	B△ A△勝率8% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/21 名古屋9R 8着/12頭+2.6秒 07/15 名古屋11R 6着/12頭 07/02 名古屋10R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 3着/12頭 05/06 名古屋8R 6着/10頭+1.2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 5.7着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +26% ※ 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	コンバットキック自在	室陽一（浦和）	実16.9	B△ A▽勝率3% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和2R 5着/11頭+2.0秒 07/17 浦和4R 3着/11頭 06/25 浦和3R 3着/7頭 05/29 浦和3R 8着/9頭+5.0秒 11/27 浦和1R 6着/12頭+1.9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 5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 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 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。
11	ソルテソーロ	七夕裕（浦和）	実6.3	B○ A▲勝率10% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／前走3着）
前5走 08/12 浦和2R 3着/11頭+1.4秒 07/02 名古屋9R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 9着/12頭 06/04 名古屋10R 5着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 1着/10頭
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 6.7着 ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。
12	サンドロック追込	菅原吏（船橋）	実67.2	B× A×勝率1% EV-60% 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 03/03 川崎2R 7着/11頭+2.5秒 02/06 川崎2R 8着/9頭+5.7秒 01/01 川崎1R 11着/11頭+4.2秒 12/15 川崎4R 7着/8頭+3.0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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 205日休養明け × 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 0.6% / 期待値 -61% ※ 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 ◎

エオリアンリッジ

騎手保園翔（浦和）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+122%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11ソルテソーロ

6.3倍

EV -6%

▲A:△8ハプナ

5.2倍

EV -88%

出走馬全12頭

◎A:◎2

エオリアンリッジ

保園翔（浦和）

2.8倍

+122%

›

○A:▲11

ソルテソーロ

七夕裕（浦和）

6.3倍

-6%

›

▲A:△8

ハプナ

福原杏（浦和）

5.2倍

-88%

›

△A:○3

シンデレラリバティ

藤本現（大井）

3.5倍

-91%

›

△A:△9

シーズンシート

秋元耕（浦和）

15.6倍

-94%

›

△A:▽10

コンバットキック

室陽一（浦和）

16.9倍

-94%

›

×A:▽6

ダイメイバタフライ

見越彬（浦和）

22.9倍

-92%

›

×A:△5

ウォニョン

西村栄（船橋）

21.6倍

-99%

›

×A:▽4

スピラヴィオ

岡田大（浦和）

65.5倍

-99%

›

×A:×12

サンドロック

菅原吏（船橋）

67.2倍

-99%

›

×A:▽7

シナノアンバー

佐野遥（川崎）

69.5倍

-99%

›

×A:×1

アラビアンドーロ

高橋哲（浦和）

102.8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

2R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラビアンドーロ自在	高橋哲（浦和）	実102.8	×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 09/11 川崎6R 9着/12頭+5.9秒 08/12 浦和3R 10着/11頭+3.7秒 07/15 浦和1R 8着/11頭 05/22 園田4R 7着/8頭 05/05 園田11R 12着/12頭+5.7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 9.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	エオリアンリッジ	保園翔（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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.3% (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。
3	シンデレラリバティ	藤本現（大井）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/12 浦和2R 2着/11頭+1.1秒 07/31 川崎3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 浦和1R 7着/12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戦の調子平均 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	スピラヴィオ	岡田大（浦和）	実65.5	▽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／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/12 浦和3R 8着/11頭+2.7秒 07/15 浦和2R 9着/9頭+2.0秒 06/23 浦和4R 8着/8頭 05/29 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 04/22 浦和3R 2着/10頭+1.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ウォニョン	西村栄（船橋）	実21.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/02 船橋6R 9着/10頭+3.8秒 07/15 浦和1R 4着/11頭 06/24 浦和2R 2着/8頭 06/04 船橋2R 12着/12頭 05/07 船橋1R 12着/12頭+4.8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 5.0着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
6	ダイメイバタフライ自在	見越彬（浦和）	実22.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和3R 7着/11頭+2.5秒 07/15 浦和1R 5着/11頭 06/24 浦和3R 4着/10頭 05/28 浦和3R 5着/9頭+0.0秒 04/22 浦和1R 3着/11頭+1.6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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	シナノアンバー	佐野遥（川崎）	実69.5	▽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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和3R 6着/11頭+2.4秒 07/15 浦和1R 7着/11頭+1.0秒 06/26 浦和2R 5着/9頭 05/29 浦和4R 8着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 3着/10頭+0.4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 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
8	ハプナ差し	福原杏（浦和）	実5.2	△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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和2R 4着/11頭+1.4秒 07/17 浦和3R 2着/9頭+6.0秒 06/25 浦和3R 5着/7頭 05/29 浦和4R 10着/11頭 04/22 浦和1R 11着/11頭+5.2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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (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。
9	シーズンシート	秋元耕（浦和）	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3走で勝率33%）
前5走 08/21 名古屋9R 8着/12頭+2.6秒 07/15 名古屋11R 6着/12頭 07/02 名古屋10R 3着/12頭+0.0秒 06/04 名古屋1R 3着/12頭 05/06 名古屋8R 6着/10頭+1.2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 5.7着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (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。
10	コンバットキック自在	室陽一（浦和）	実16.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/12 浦和2R 5着/11頭+2.0秒 07/17 浦和4R 3着/11頭 06/25 浦和3R 3着/7頭 05/29 浦和3R 8着/9頭+5.0秒 11/27 浦和1R 6着/12頭+1.9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 5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 16% × 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 3.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	ソルテソーロ	七夕裕（浦和）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／前走3着）
前5走 08/12 浦和2R 3着/11頭+1.4秒 07/02 名古屋9R 8着/12頭 06/17 名古屋10R 9着/12頭 06/04 名古屋10R 5着/12頭+2.0秒 05/20 名古屋6R 1着/10頭
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 6.7着 ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
12	サンドロック追込	菅原吏（船橋）	実67.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調／205日ぶりの実戦）
前5走 03/03 川崎2R 7着/11頭+2.5秒 02/06 川崎2R 8着/9頭+5.7秒 01/01 川崎1R 11着/11頭+4.2秒 12/15 川崎4R 7着/8頭+3.0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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 205日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

エオリアンリッジ

騎手保園翔（浦和）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3シンデレラリバティ

3.5倍

EV -55%

▲11ソルテソーロ

6.3倍

EV -34%

出走馬全12頭

◎2

エオリアンリッジ

保園翔（浦和）

2.8倍

+29%

›

○3

シンデレラリバティ

藤本現（大井）

3.5倍

-55%

›

▲11

ソルテソーロ

七夕裕（浦和）

6.3倍

-34%

›

△8

ハプナ

福原杏（浦和）

5.2倍

-49%

›

△9

シーズンシート

秋元耕（浦和）

15.6倍

+26%

›

△5

ウォニョン

西村栄（船橋）

21.6倍

-17%

›

▽10

コンバットキック

室陽一（浦和）

16.9倍

-48%

›

▽6

ダイメイバタフライ

見越彬（浦和）

22.9倍

-48%

›

▽4

スピラヴィオ

岡田大（浦和）

65.5倍

-5%

›

▽7

シナノアンバー

佐野遥（川崎）

69.5倍

-27%

›

×12

サンドロック

菅原吏（船橋）

67.2倍

-60%

›

×1

アラビアンドーロ

高橋哲（浦和）

102.8倍

-50%

›

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