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 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアンビジョン追込	福原杏（浦和）	推定—	B× A△勝率5% EV-90% 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 07/14 浦和9R 9着/12頭+0.0秒 06/24 浦和10R 9着/11頭 04/30 大井11R 11着/11頭+6.6秒 03/18 浦和11R 12着/12頭+6.4秒 02/25 浦和11R 11着/13頭+3.5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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) × 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 5.2% / 期待値 -91% ※ 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	セファイドループ	笹川翼（大井）	実9.5	B▲ A▲勝率10% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/16 浦和8R 2着/9頭 06/24 浦和9R 4着/11頭 05/27 浦和7R 1着/12頭 04/21 園田6R 9着/10頭+1.2秒 04/09 園田12R 7着/12頭+0.8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 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。
3	ミヅルーラー	岡村健（船橋）	実42.8	B× A▽勝率2% EV-10% 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7R 3着/12頭+0.6秒 07/16 浦和8R 5着/9頭+1.0秒 06/24 浦和7R 5着/9頭 05/27 浦和7R 5着/12頭 05/04 船橋5R 6着/12頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.1% / 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。
4	エーティースピカ逃げ	半澤慶（浦和）	実31.5	B△ A▽勝率3% EV-21% 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25%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/22 浦和9R 1着/12頭勝利 04/02 船橋4R 6着/10頭+2.1秒 08/20 浦和9R 3着/11頭+0.7秒 07/23 浦和10R 5着/11頭+0.6秒 07/05 船橋7R 5着/9頭+0.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 156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 2.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
5	ハワイアンジュエル	西啓太（大井）	実65.1	B× A▽勝率2% EV+1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 08/12 浦和7R 8着/12頭+1.4秒 07/28 川崎8R 10着/12頭+1.9秒 07/16 浦和8R 3着/9頭+0.0秒 07/09 川崎8R 7着/10頭 06/24 浦和9R 5着/11頭
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。
6	クインズハッピー自在	張田昂（船橋）	実8.6	B× A△勝率9% EV-20% 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21走で勝率48%と適性高／同距離帯27走で勝率37%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/12 浦和6R 1着/12頭勝利 07/15 浦和7R 2着/3頭 06/25 浦和7R 1着/12頭 10/28 浦和10R 5着/12頭+0.8秒 09/22 浦和8R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 48% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.5% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
7	クレイスアバンティ	神尾香（川崎）	実24.8	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（同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/07 川崎9R 3着/3頭 08/18 川崎10R 2着/12頭+0.0秒 07/28 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 07/09 川崎8R 6着/10頭+0.0秒 06/18 川崎2R 3着/10頭
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 3.0着 (安定) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
8	モズリバーシャトー	中山遥（浦和）	実1.5	B◎ A◎勝率45% EV-32% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 浦和7R 1着/12頭勝利 07/15 浦和7R 1着/3頭 06/03 名古屋10R 10着/12頭+3.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 69.0% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.0% / 期待値 -32% ※ 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	ニシノジーク	國分祐（浦和）	実199.8	B× A▽勝率0% EV-47% 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8R 11着/11頭+4.1秒 07/17 浦和10R 10着/11頭+2.0秒 06/23 浦和8R 6着/6頭+0.0秒 05/28 浦和9R 11着/12頭+4.0秒 05/12 川崎9R 6着/8頭+1.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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 0.3% / 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。
10	ニキ	保園翔（浦和）	実110.4	B× A▽勝率1% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 浦和7R 11着/11頭+2.9秒 07/15 浦和10R 8着/11頭 06/26 浦和9R 5着/10頭 05/25 浦和12R 10着/12頭+3.0秒 04/10 川崎8R 8着/11頭+1.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
11	レーヴレジェンド自在	西優哉（大井）	実6.0	B△ A○勝率13% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/16 大井8R 4着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 2着/12頭+0.2秒 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6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 5.3着 × 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 0.5% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 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。
12	ブラックエンパイア推奨	室陽一（浦和）	実12.1	B○ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ12.1倍で期待値+119%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 09/07 川崎9R 1着/3頭 08/12 浦和7R 2着/12頭+0.5秒 07/16 浦和8R 6着/9頭 06/24 浦和9R 3着/11頭 05/28 浦和6R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 -31% ※ 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 ◎

モズリバーシャトー

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△12ブラックエンパイア

12.1倍

EV +119%

▲A:▲2セファイドループ

9.5倍

EV -52%

出走馬全12頭

◎A:◎8

モズリバーシャトー

中山遥（浦和）

1.5倍

+3%

›

○A:△12

ブラックエンパイア

室陽一（浦和）

12.1倍

+119%

›

▲A:▲2

セファイドループ

笹川翼（大井）

9.5倍

-52%

›

△A:▽7

クレイスアバンティ

神尾香（川崎）

24.8倍

+12%

›

△A:▽4

エーティースピカ

半澤慶（浦和）

31.5倍

-37%

›

△A:○11

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

6.0倍

-96%

›

×A:△6

クインズハッピー

張田昂（船橋）

8.6倍

-95%

›

×A:▽5

ハワイアンジュエル

西啓太（大井）

65.1倍

-91%

›

×A:▽10

ニキ

保園翔（浦和）

110.4倍

-85%

›

×A:△1

アジアンビジョン

福原杏（浦和）

—

›

×A:▽3

ミヅルーラー

岡村健（船橋）

42.8倍

-99%

›

×A:▽9

ニシノジーク

國分祐（浦和）

199.8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。

▶ 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 12 ブラックエンパイア ¥200 実12.1倍期待値 +120% 不的中7着単勝 12.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アジアンビジョン追込	福原杏（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.7着と低調／73日ぶりの実戦）
前5走 07/14 浦和9R 9着/12頭+0.0秒 06/24 浦和10R 9着/11頭 04/30 大井11R 11着/11頭+6.6秒 03/18 浦和11R 12着/12頭+6.4秒 02/25 浦和11R 11着/13頭+3.5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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) × 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 5.2% ※ 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	セファイドループ	笹川翼（大井）	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/16 浦和8R 2着/9頭 06/24 浦和9R 4着/11頭 05/27 浦和7R 1着/12頭 04/21 園田6R 9着/10頭+1.2秒 04/09 園田12R 7着/12頭+0.8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 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (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。
3	ミヅルーラー	岡村健（船橋）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 浦和7R 3着/12頭+0.6秒 07/16 浦和8R 5着/9頭+1.0秒 06/24 浦和7R 5着/9頭 05/27 浦和7R 5着/12頭 05/04 船橋5R 6着/12頭+1.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	エーティースピカ逃げ	半澤慶（浦和）	実31.5	▽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25%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/22 浦和9R 1着/12頭勝利 04/02 船橋4R 6着/10頭+2.1秒 08/20 浦和9R 3着/11頭+0.7秒 07/23 浦和10R 5着/11頭+0.6秒 07/05 船橋7R 5着/9頭+0.5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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 156日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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	ハワイアンジュエル	西啓太（大井）	実65.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 08/12 浦和7R 8着/12頭+1.4秒 07/28 川崎8R 10着/12頭+1.9秒 07/16 浦和8R 3着/9頭+0.0秒 07/09 川崎8R 7着/10頭 06/24 浦和9R 5着/11頭
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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
6	クインズハッピー自在	張田昂（船橋）	実8.6	△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21走で勝率48%と適性高／同距離帯27走で勝率37%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/12 浦和6R 1着/12頭勝利 07/15 浦和7R 2着/3頭 06/25 浦和7R 1着/12頭 10/28 浦和10R 5着/12頭+0.8秒 09/22 浦和8R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 21走で勝率 48% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
7	クレイスアバンティ	神尾香（川崎）	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率29%／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/07 川崎9R 3着/3頭 08/18 川崎10R 2着/12頭+0.0秒 07/28 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 07/09 川崎8R 6着/10頭+0.0秒 06/18 川崎2R 3着/10頭
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 3.0着 (安定) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
8	モズリバーシャトー	中山遥（浦和）	実1.5	◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 浦和7R 1着/12頭勝利 07/15 浦和7R 1着/3頭 06/03 名古屋10R 10着/12頭+3.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.0% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	ニシノジーク	國分祐（浦和）	実199.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7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9.0着と低調）
前5走 08/10 浦和8R 11着/11頭+4.1秒 07/17 浦和10R 10着/11頭+2.0秒 06/23 浦和8R 6着/6頭+0.0秒 05/28 浦和9R 11着/12頭+4.0秒 05/12 川崎9R 6着/8頭+1.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.3% (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。
10	ニキ	保園翔（浦和）	実110.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 浦和7R 11着/11頭+2.9秒 07/15 浦和10R 8着/11頭 06/26 浦和9R 5着/10頭 05/25 浦和12R 10着/12頭+3.0秒 04/10 川崎8R 8着/11頭+1.1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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	レーヴレジェンド自在	西優哉（大井）	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/16 大井8R 4着/13頭+1.1秒 07/24 大井8R 2着/12頭+0.2秒 07/01 大井12R 10着/15頭 05/21 大井7R 6着/11頭 04/30 大井9R 11着/14頭+1.6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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
12	ブラックエンパイア推奨	室陽一（浦和）	実12.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率33%と得意）
前5走 09/07 川崎9R 1着/3頭 08/12 浦和7R 2着/12頭+0.5秒 07/16 浦和8R 6着/9頭 06/24 浦和9R 3着/11頭 05/28 浦和6R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

モズリバーシャトー

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11レーヴレジェンド

6.0倍

EV -19%

▲2セファイドループ

9.5倍

EV -2%

出走馬全12頭

◎8

モズリバーシャトー

中山遥（浦和）

1.5倍

-32%

›

○11

レーヴレジェンド

西優哉（大井）

6.0倍

-19%

›

▲2

セファイドループ

笹川翼（大井）

9.5倍

-2%

›

△6

クインズハッピー

張田昂（船橋）

8.6倍

-20%

›

△12

ブラックエンパイア

室陽一（浦和）

12.1倍

-31%

›

△1

アジアンビジョン

福原杏（浦和）

—

›

▽7

クレイスアバンティ

神尾香（川崎）

24.8倍

-11%

›

▽4

エーティースピカ

半澤慶（浦和）

31.5倍

-21%

›

▽3

ミヅルーラー

岡村健（船橋）

42.8倍

-10%

›

▽5

ハワイアンジュエル

西啓太（大井）

65.1倍

+1%

›

▽10

ニキ

保園翔（浦和）

110.4倍

+38%

›

▽9

ニシノジーク

國分祐（浦和）

199.8倍

-47%

›

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 12 ブラックエンパイア ¥200 実12.1倍期待値 -31% 不的中7着単勝 12.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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