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。

2R 浦和競馬場ダ1500m 発走 12:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カネトシライパー自在	及川烈（浦和）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/10 川崎3R 12着/12頭+2.7秒 08/21 川崎6R 3着/9頭+2.0秒 07/28 川崎5R 3着/8頭+1.0秒 07/07 川崎4R 5着/9頭+0.0秒 06/16 川崎2R 9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 6.0着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ミリオンダラベイブ	中山遥（浦和）	実25.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
3	スティールアゲート先行	濱田達（船橋）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/30 船橋2R 12着/12頭+3.7秒 08/26 船橋2R 3着/10頭+3.4秒 08/04 船橋5R 7着/10頭+1.4秒 04/24 名古屋2R 6着/12頭+1.6秒 04/13 名古屋1R 6着/12頭+0.8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 7.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 19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 7.5% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
4	コンバットキック自在	室陽一（浦和）	実3.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/24 浦和2R 6着/12頭+1.2秒 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
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 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 25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 49.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ノベンバーベイズ	半澤慶（浦和）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/24 浦和1R 5着/12頭+2.5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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 25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 10.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
6	シェナスーパー追込	菅原吏（船橋）	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 10/01 船橋4R 2着/12頭+0.3秒 03/10 船橋3R 10着/11頭+1.9秒 02/11 船橋1R 4着/12頭+1.5秒 01/22 船橋1R 4着/12頭+1.9秒 12/11 船橋1R 3着/11頭+0.7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 ○ 前走実績前走 2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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (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。
7	サンドロック自在	福原杏（浦和）	実14.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/24 浦和2R 9着/12頭+2.3秒 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 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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	コンバットステート差し	七夕裕（浦和）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 04/22 浦和3R 3着/10頭+1.2秒 03/19 浦和1R 9着/11頭+2.4秒 02/28 浦和4R 5着/12頭+1.7秒 01/09 浦和3R 4着/10頭+1.3秒 12/24 浦和1R 10着/12頭+2.1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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 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 180日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。

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）

見送りAI の 1 位の馬

コンバットキック

騎手室陽一（浦和）

3.2倍

AI の勝率49%損益の分かれ目31%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全8頭

◎4

コンバットキック

室陽一（浦和）

3.2倍

勝率 49%

›

○6

シェナスーパー

菅原吏（船橋）

3.5倍

勝率 21%

›

▲5

ノベンバーベイズ

半澤慶（浦和）

3.4倍

勝率 10%

›

△3

スティールアゲート

濱田達（船橋）

8.7倍

勝率 7%

›

△8

コンバットステート

七夕裕（浦和）

12.5倍

勝率 5%

›

△1

カネトシライパー

及川烈（浦和）

15.3倍

勝率 4%

›

×7

サンドロック

福原杏（浦和）

14.5倍

勝率 2%

›

×2

ミリオンダラベイブ

中山遥（浦和）

25.6倍

勝率 2%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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