浦和 11R 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

11R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインドフレイバー差し	野畑凌（川崎）	実8.9	B▲ A▲勝率13% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高）
前5走 08/31 大井11R 7着/14頭+0.4秒 08/07 浦和11R 4着/9頭+0.7秒 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 +20% ※ 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	バウンスライト先行	岡村健（船橋）	実29.6	B△ A▽勝率4% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（82日ぶりの実戦）
前5走 07/04 船橋11R 9着/13頭 02/10 船橋12R 7着/14頭+1.1秒 01/20 船橋11R 2着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 2着/13頭+0.0秒 10/02 船橋10R 3着/11頭+1.5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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 +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	シェナノパリオ先行	和田譲（大井）	実7.2	B× A△勝率13% EV-3% 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／前走3着）
前5走 08/04 船橋10R 3着/10頭+1.1秒 06/25 浦和11R 1着/3頭 05/28 浦和11R 2着/13頭 05/05 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 04/21 浦和12R 4着/12頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.4% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.3% / 期待値 -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。
4	エアポートライナー	笹川翼（大井）	実2.1	B○ A◎勝率31% EV-34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯21走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/11 浦和10R 1着/8頭勝利 07/14 浦和11R 1着/3頭 06/25 浦和11R 3着/3頭 05/26 浦和11R 3着/12頭 06/06 船橋9R 3着/10頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 17.7% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.4% / 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	ケンアトラス差し	藤本現（大井）	実2.9	B△ A○勝率15% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯20走で勝率25%／同馬場状態で勝率38%／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 09/03 大井11R 2着/9頭+0.5秒 08/11 浦和10R 2着/8頭+0.0秒 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 8.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.6% / 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。
6	ティーズアライト逃げ推奨	福原杏（浦和）	実22.9	B◎ A△勝率6% EV+34% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率43% × オッズ22.9倍で期待値+882%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/09 川崎11R 11着/13頭+7.3秒 02/20 大井4R 5着/10頭+1.1秒 01/30 大井2R 4着/9頭+0.8秒 12/26 大井9R 5着/10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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 11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) +882% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 42.9% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
7	ロードレイジング追込	佐野遥（川崎）	実64.2	B× A▽勝率3% EV+98% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/28 川崎11R 12着/14頭+1.8秒 04/07 川崎11R 9着/14頭+2.7秒 02/18 大井11R 13着/16頭+3.2秒 01/07 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 11/05 船橋11R 3着/9頭+0.1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 11.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +98% ※ 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	スパイオンハート	篠谷葵（船橋）	実98.2	B▽ A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 船橋9R 9着/10頭+1.4秒 08/05 船橋8R 5着/9頭+1.3秒 07/04 船橋10R 5着/10頭 06/03 船橋9R 3着/10頭+0.0秒 05/20 大井12R 9着/14頭+0.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
9	ラブアンドハピネス自在	半澤慶（浦和）	実93.4	B× A▽勝率1% 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 09/07 川崎11R 7着/11頭+0.5秒 08/28 船橋11R 5着/11頭+2.0秒 08/11 浦和10R 5着/8頭+0.8秒 07/04 船橋11R 8着/13頭 03/20 浦和11R 10着/12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 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17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 1.3% / 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。
10	プリンセスアリー差し	張田昂（船橋）	実85.1	B▽ A▽勝率3% EV+149% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/01 大井7R 11着/11頭+3.3秒 08/12 浦和11R 5着/9頭+1.1秒 03/19 浦和10R 7着/13頭+1.6秒 02/20 大井6R 8着/8頭+2.0秒 01/08 浦和10R 7着/8頭+1.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +150% ※ 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	アウグスト追込	秋元耕（浦和）	実280.7	B× A▽勝率1% EV+92% 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 09/08 川崎11R 9着/9頭+6.2秒 06/05 園田10R 9着/9頭 05/07 園田10R 8着/8頭+7.5秒 04/15 園田11R 9着/9頭+2.5秒 08/29 園田8R 5着/5頭+3.7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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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 0.7% / 期待値 +92% ※ 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	トノパー自在	本田重（船橋）	実14.1	B△ A△勝率9% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯18走で勝率33%）
前5走 09/03 大井11R 9着/9頭+2.2秒 05/14 川崎11R 3着/9頭+0.5秒 04/24 浦和11R 8着/11頭+1.6秒 03/20 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 01/08 浦和10R 1着/8頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 4.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。

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 △

ティーズアライト

騎手福原杏（浦和）

単勝オッズ

22.9倍

AI期待値

+882%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4エアポートライナー

2.1倍

EV -62%

▲A:▲1ウインドフレイバー

8.9倍

EV +57%

出走馬全12頭

◎A:△6

ティーズアライト

福原杏（浦和）

22.9倍

+882%

›

○A:◎4

エアポートライナー

笹川翼（大井）

2.1倍

-62%

›

▲A:▲1

ウインドフレイバー

野畑凌（川崎）

8.9倍

+57%

›

△A:○5

ケンアトラス

藤本現（大井）

2.9倍

-75%

›

△A:▽2

バウンスライト

岡村健（船橋）

29.6倍

+57%

›

△A:△12

トノパー

本田重（船橋）

14.1倍

-35%

›

▽A:▽10

プリンセスアリー

張田昂（船橋）

85.1倍

+2%

›

▽A:▽8

スパイオンハート

篠谷葵（船橋）

98.2倍

+18%

›

×A:△3

シェナノパリオ

和田譲（大井）

7.2倍

-96%

›

×A:▽7

ロードレイジング

佐野遥（川崎）

64.2倍

-72%

›

×A:▽9

ラブアンドハピネス

半澤慶（浦和）

93.4倍

-99%

›

×A:▽11

アウグスト

秋元耕（浦和）

280.7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 6 ティーズアライト ¥1,000 実22.9倍期待値 +882% 不的中11着単勝 22.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 浦和競馬場ダ1500m ダート1500m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインドフレイバー差し	野畑凌（川崎）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高）
前5走 08/31 大井11R 7着/14頭+0.4秒 08/07 浦和11R 4着/9頭+0.7秒 07/15 浦和11R 6着/8頭 10/10 大井9R 7着/13頭+1.6秒 09/18 大井11R 6着/8頭+1.3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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	バウンスライト先行	岡村健（船橋）	実29.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（82日ぶりの実戦）
前5走 07/04 船橋11R 9着/13頭 02/10 船橋12R 7着/14頭+1.1秒 01/20 船橋11R 2着/14頭+0.5秒 11/07 船橋11R 2着/13頭+0.0秒 10/02 船橋10R 3着/11頭+1.5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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (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。
3	シェナノパリオ先行	和田譲（大井）	実7.2	△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／前走3着）
前5走 08/04 船橋10R 3着/10頭+1.1秒 06/25 浦和11R 1着/3頭 05/28 浦和11R 2着/13頭 05/05 船橋9R 3着/12頭+0.6秒 04/21 浦和12R 4着/12頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	エアポートライナー	笹川翼（大井）	実2.1	◎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（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯21走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/11 浦和10R 1着/8頭勝利 07/14 浦和11R 1着/3頭 06/25 浦和11R 3着/3頭 05/26 浦和11R 3着/12頭 06/06 船橋9R 3着/10頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 21走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 31.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ケンアトラス差し	藤本現（大井）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯20走で勝率25%／同馬場状態で勝率38%／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 09/03 大井11R 2着/9頭+0.5秒 08/11 浦和10R 2着/8頭+0.0秒 07/14 浦和11R 2着/3頭 03/27 大井11R 6着/12頭+2.3秒 02/26 浦和11R 3着/13頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 14.6% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
6	ティーズアライト逃げ推奨	福原杏（浦和）	実22.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/09 川崎11R 11着/13頭+7.3秒 02/20 大井4R 5着/10頭+1.1秒 01/30 大井2R 4着/9頭+0.8秒 12/26 大井9R 5着/10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戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 11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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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	ロードレイジング追込	佐野遥（川崎）	実64.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 07/28 川崎11R 12着/14頭+1.8秒 04/07 川崎11R 9着/14頭+2.7秒 02/18 大井11R 13着/16頭+3.2秒 01/07 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 11/05 船橋11R 3着/9頭+0.1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 11.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
8	スパイオンハート	篠谷葵（船橋）	実98.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 船橋9R 9着/10頭+1.4秒 08/05 船橋8R 5着/9頭+1.3秒 07/04 船橋10R 5着/10頭 06/03 船橋9R 3着/10頭+0.0秒 05/20 大井12R 9着/14頭+0.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	ラブアンドハピネス自在	半澤慶（浦和）	実93.4	▽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38%と適性高／同距離帯11走で勝率27%）
前5走 09/07 川崎11R 7着/11頭+0.5秒 08/28 船橋11R 5着/11頭+2.0秒 08/11 浦和10R 5着/8頭+0.8秒 07/04 船橋11R 8着/13頭 03/20 浦和11R 10着/12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 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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	プリンセスアリー差し	張田昂（船橋）	実85.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率33%と適性高／同距離帯12走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 09/01 大井7R 11着/11頭+3.3秒 08/12 浦和11R 5着/9頭+1.1秒 03/19 浦和10R 7着/13頭+1.6秒 02/20 大井6R 8着/8頭+2.0秒 01/08 浦和10R 7着/8頭+1.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
11	アウグスト追込	秋元耕（浦和）	実280.7	▽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）
前5走 09/08 川崎11R 9着/9頭+6.2秒 06/05 園田10R 9着/9頭 05/07 園田10R 8着/8頭+7.5秒 04/15 園田11R 9着/9頭+2.5秒 08/29 園田8R 5着/5頭+3.7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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
12	トノパー自在	本田重（船橋）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率38%と適性高／同距離帯18走で勝率33%）
前5走 09/03 大井11R 9着/9頭+2.2秒 05/14 川崎11R 3着/9頭+0.5秒 04/24 浦和11R 8着/11頭+1.6秒 03/20 浦和11R 4着/12頭+0.4秒 01/08 浦和10R 1着/8頭勝利
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

エアポートライナー

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ケンアトラス

2.9倍

EV -57%

▲1ウインドフレイバー

8.9倍

EV +20%

出走馬全12頭

◎4

エアポートライナー

笹川翼（大井）

2.1倍

-34%

›

○5

ケンアトラス

藤本現（大井）

2.9倍

-57%

›

▲1

ウインドフレイバー

野畑凌（川崎）

8.9倍

+20%

›

△3

シェナノパリオ

和田譲（大井）

7.2倍

-3%

›

△12

トノパー

本田重（船橋）

14.1倍

+25%

›

△6

ティーズアライト

福原杏（浦和）

22.9倍

+34%

›

▽2

バウンスライト

岡村健（船橋）

29.6倍

+5%

›

▽7

ロードレイジング

佐野遥（川崎）

64.2倍

+98%

›

▽10

プリンセスアリー

張田昂（船橋）

85.1倍

+149%

›

▽9

ラブアンドハピネス

半澤慶（浦和）

93.4倍

+20%

›

▽8

スパイオンハート

篠谷葵（船橋）

98.2倍

-15%

›

▽11

アウグスト

秋元耕（浦和）

280.7倍

+92%

›

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 6 ティーズアライト ¥1,000 実22.9倍期待値 +35% 不的中11着単勝 22.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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