浦和 6R 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。

6R 浦和競馬場ダ1500m 発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マデイニスルー追込	岡田大（浦和）	実63.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/25 浦和7R 12着/12頭+3.2秒 08/10 浦和9R 9着/10頭+3.7秒 03/30 船橋5R 10着/14頭+1.3秒 03/10 船橋9R 4着/14頭+0.6秒 02/26 浦和8R 10着/14頭+1.5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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +37%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (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。
2	シナノフラッシュ	伊藤裕（川崎）	実44.5	△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4R 6着/12頭+2.4秒 07/10 川崎6R 8着/9頭+0.0秒 06/15 川崎7R 4着/13頭 05/25 浦和5R 10着/12頭 05/13 川崎3R 8着/14頭+2.2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 △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	エムティライカ追込	福原杏（浦和）	実1.6	◎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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/11 浦和2R 2着/9頭+0.0秒 07/16 浦和2R 1着/11頭 02/15 311R 10着/11頭+2.7秒 02/01 311R 3着/9頭+0.2秒 01/11 311R 3着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	グリンネル先行	菅原吏（船橋）	実65.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/29 船橋2R 9着/12頭+3.1秒 08/24 船橋4R 11着/11頭+3.2秒 08/11 浦和3R 8着/11頭+2.3秒 08/02 船橋4R 3着/7頭+1.9秒 07/13 浦和5R 8着/10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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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	チェスナットドレス	國分祐（浦和）	実104.6	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場52走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は58走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/25 浦和7R 10着/12頭+2.5秒 08/10 浦和5R 10着/11頭+3.3秒 07/16 浦和5R 9着/11頭 06/22 浦和8R 7着/8頭 06/16 川崎4R 10着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 52走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 58走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
6	スタークイック先行	木間龍（船橋）	実90.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/22 浦和9R 10着/12頭+1.9秒 09/07 川崎5R 11着/12頭+3.5秒 08/10 浦和9R 10着/10頭+3.8秒 03/16 浦和12R 7着/12頭+1.7秒 02/23 浦和12R 10着/12頭+2.3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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 27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 0.6% (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。
7	デュオメーデス逃げ	笹川翼（大井）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/22 浦和4R 4着/11頭+0.3秒 08/24 船橋4R 7着/11頭+2.3秒 05/26 浦和9R 9着/11頭+3.0秒 05/13 川崎3R 5着/14頭+1.8秒 04/20 浦和2R 9着/12頭+1.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	バルカロール	佐野遥（川崎）	実56.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/22 浦和7R 13着/13頭+4.2秒 08/11 浦和3R 9着/11頭+2.8秒 07/17 浦和2R 9着/12頭+0.0秒 06/26 浦和2R 7着/9頭 05/29 浦和5R 7着/12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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	サンタアナウインド	岡村健（船橋）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 浦和5R 1着/11頭 06/23 浦和9R 6着/10頭 06/02 船橋7R 1着/14頭 05/25 浦和9R 2着/11頭 04/20 浦和9R 5着/13頭+1.1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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 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 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
10	サヨノビックアルマ自在	及川烈（浦和）	実82.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/22 浦和4R 10着/11頭+3.9秒 08/11 浦和3R 10着/11頭+2.8秒 05/05 船橋3R 7着/12頭+1.4秒 04/24 浦和8R 6着/7頭+2.8秒 03/19 浦和1R 1着/11頭勝利
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (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	シタパンツ	七夕裕（浦和）	実55.0	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 10/12 川崎7R 11着/11頭+5.4秒 09/24 浦和12R 12着/12頭+8.1秒 08/10 浦和9R 8着/10頭+2.9秒 07/03 大井10R 13着/14頭 06/12 大井5R 14着/14頭+3.0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 10.3着 (不振) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +299%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。

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

エムティライカ

騎手福原杏（浦和）

1.6倍

AI の勝率36%損益の分かれ目62%

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11頭

◎3

エムティライカ

福原杏（浦和）

1.6倍

勝率 36%

›

○7

デュオメーデス

笹川翼（大井）

3.0倍

勝率 26%

›

▲9

サンタアナウインド

岡村健（船橋）

5.3倍

勝率 14%

›

△11

シタパンツ

七夕裕（浦和）

55.0倍

対象外勝率 7%

›

△2

シナノフラッシュ

伊藤裕（川崎）

44.5倍

対象外勝率 6%

›

△8

バルカロール

佐野遥（川崎）

56.3倍

対象外勝率 5%

›

▽1

マデイニスルー

岡田大（浦和）

63.3倍

対象外勝率 2%

›

▽10

サヨノビックアルマ

及川烈（浦和）

82.9倍

対象外勝率 2%

›

▽4

グリンネル

菅原吏（船橋）

65.9倍

対象外勝率 1%

›

▽6

スタークイック

木間龍（船橋）

90.0倍

対象外勝率 1%

›

×5

チェスナットドレス

國分祐（浦和）

104.6倍

対象外勝率 0%

›

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