浦和 5R 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。

5R 浦和競馬場ダ1400m 発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マリノレーヴェ	岡村健（船橋）	実17.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/29 船橋3R 12着/12頭+3.8秒 08/25 船橋3R 1着/3頭 08/03 船橋2R 4着/11頭+0.7秒 06/02 船橋1R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 20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 4.2% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
2	ロワゾブルーチヌ差し	本橋孝（船橋）	実4.5	◎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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/28 船橋8R 7着/8頭+0.9秒 09/22 浦和9R 2着/12頭+0.2秒 08/11 浦和5R 1着/9頭勝利 07/17 浦和8R 3着/10頭+1.0秒 06/23 浦和5R 5着/10頭+2.0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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	ストックテイキング先行	山口達（船橋）	実23.7	×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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 船橋4R 1着/12頭勝利 08/26 船橋2R 9着/10頭+4.5秒 08/02 船橋6R 10着/10頭+4.6秒 02/27 浦和3R 5着/12頭+1.6秒 02/10 船橋3R 6着/12頭+0.6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) ▽ 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) ◎ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	パワーオブザキング	秋元耕（浦和）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/23 浦和9R 9着/12頭+2.7秒 08/24 船橋10R 12着/14頭+4.1秒 08/10 浦和9R 6着/10頭+1.5秒 07/13 浦和10R 9着/10頭 05/26 浦和6R 10着/12頭
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	ライクシュガー	半澤慶（浦和）	実34.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／279日ぶりの実戦）
前5走 01/13 園田2R 1着/6頭勝利 12/25 園田4R 6着/11頭+1.3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戦の調子勝率 50% (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) △ ローテーション 279日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	エアシャロウ	中山遥（浦和）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／73日ぶりの実戦）
前5走 08/07 浦和9R 1着/10頭勝利 07/17 浦和8R 4着/10頭+0.0秒 06/23 浦和5R 2着/10頭+0.0秒 06/17 川崎4R 4着/12頭+1.0秒 05/27 浦和4R 4着/10頭
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 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
7	アメリカンサンデー	佐野遥（川崎）	実89.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（中6日以内の連戦）
前5走 10/14 川崎5R 8着/12頭+2.0秒 09/29 船橋3R 5着/12頭+1.2秒 09/09 川崎1R 9着/13頭+2.6秒 07/10 川崎6R 5着/9頭+1.0秒 06/18 川崎1R 1着/12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 7.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
8	エターナルフィズ自在	ゴンサ（船橋）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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 09/29 船橋2R 10着/12頭+3.2秒 08/25 船橋5R 3着/12頭+0.7秒 08/11 浦和2R 3着/9頭+0.4秒 07/15 浦和1R 2着/11頭 06/29 船橋2R 3着/10頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
9	アプレイザー	和田譲（大井）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場22走で勝率27%と適性高／同距離帯22走で勝率27%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/23 浦和9R 5着/12頭+1.5秒 08/12 浦和9R 5着/10頭+1.8秒 07/13 浦和8R 8着/12頭 06/22 浦和8R 1着/8頭 05/27 浦和4R 1着/10頭
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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 22走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
10	アズベリー追込	木間龍（船橋）	実18.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/29 船橋8R 10着/14頭+3.6秒 09/07 川崎5R 8着/12頭+1.4秒 08/04 船橋12R 12着/14頭+4.0秒 08/08 川崎9R 13着/14頭+2.2秒 07/04 船橋8R 10着/12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 10.0着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
11	マオノアロア自在	仲野光（船橋）	実27.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/30 船橋5R 9着/11頭+2.5秒 05/04 船橋9R 12着/12頭+4.5秒 04/01 船橋5R 11着/12頭+2.6秒 03/10 船橋9R 10着/14頭+1.4秒 02/27 浦和6R 10着/10頭+7.7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 10.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
12	シンエンコゲツ自在	野畑凌（川崎）	実5.5	△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／73日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/07 浦和8R 7着/11頭+2.3秒 07/15 浦和2R 1着/9頭 06/24 浦和3R 2着/10頭 03/19 浦和1R 6着/11頭+1.6秒 02/27 浦和3R 8着/12頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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

ロワゾブルーチヌ

騎手本橋孝（船橋）

4.5倍

AI の勝率23%損益の分かれ目22%

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12頭

◎2

ロワゾブルーチヌ

本橋孝（船橋）

4.5倍

勝率 23%

›

○6

エアシャロウ

中山遥（浦和）

4.4倍

勝率 21%

›

▲9

アプレイザー

和田譲（大井）

3.8倍

勝率 14%

›

△12

シンエンコゲツ

野畑凌（川崎）

5.5倍

勝率 13%

›

△4

パワーオブザキング

秋元耕（浦和）

18.4倍

勝率 8%

›

△8

エターナルフィズ

ゴンサ（船橋）

12.8倍

勝率 6%

›

▽1

マリノレーヴェ

岡村健（船橋）

17.4倍

勝率 4%

›

▽10

アズベリー

木間龍（船橋）

18.6倍

勝率 4%

›

▽11

マオノアロア

仲野光（船橋）

27.8倍

勝率 2%

›

▽7

アメリカンサンデー

佐野遥（川崎）

89.7倍

対象外勝率 1%

›

×3

ストックテイキング

山口達（船橋）

23.7倍

勝率 1%

›

×5

ライクシュガー

半澤慶（浦和）

34.5倍

対象外勝率 1%

›

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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