浦和 9R 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。

9R 浦和競馬場ダ1500m 発走 16:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イーオレイ差し	仲野光（船橋）	実5.7	▲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2着）
前5走 09/30 船橋6R 2着/11頭+0.2秒 08/25 船橋7R 1着/12頭勝利 08/11 浦和5R 2着/9頭+0.5秒 08/03 船橋4R 7着/10頭+1.1秒 07/16 浦和6R 8着/12頭
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	セイウンスイート	國分祐（浦和）	実211.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/25 浦和7R 8着/12頭+2.0秒 08/18 川崎5R 10着/11頭+2.2秒 08/10 浦和5R 9着/11頭+2.9秒 07/16 浦和5R 6着/11頭+1.0秒 07/07 川崎7R 11着/12頭
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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (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。
3	キミハレモネード逃げ	ゴンサ（船橋）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/26 浦和6R 5着/12頭+0.0秒 04/20 浦和7R 1着/12頭勝利 04/07 川崎8R 1着/13頭勝利 03/18 浦和10R 5着/12頭+1.2秒 11/26 浦和7R 5着/13頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% △ ローテーション 146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 4.6% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ラグーンプリンセス差し	室陽一（浦和）	実76.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 09/25 浦和7R 11着/12頭+2.7秒 05/28 浦和7R 3着/12頭+0.0秒 05/04 船橋6R 7着/12頭+2.5秒 04/21 浦和4R 10着/10頭+3.2秒 04/09 川崎7R 11着/11頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	ビップルーク追込	七夕裕（浦和）	実67.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 10/12 川崎7R 8着/11頭+2.4秒 09/22 浦和7R 7着/13頭+2.2秒 09/07 川崎7R 9着/11頭+4.5秒 08/24 船橋4R 4着/11頭+1.4秒 08/07 浦和8R 4着/11頭+1.8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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (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	クウレイナニ	本田重（船橋）	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4走で勝率25%と適性高／同距離帯9走で勝率44%／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 07/16 浦和5R 2着/11頭 06/23 浦和9R 2着/10頭 05/25 浦和7R 2着/11頭 02/27 浦和7R 1着/11頭勝利 01/02 川崎3R 1着/14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戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 44% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.8% (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。
7	シンキングレーヴ	和田譲（大井）	実66.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/22 浦和7R 9着/13頭+2.4秒 09/07 川崎7R 8着/11頭+4.4秒 08/07 浦和8R 5着/11頭+2.0秒 07/15 浦和9R 10着/12頭+0.0秒 06/23 浦和4R 1着/8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) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
8	ダイヤモンドキッス先行	張田昂（船橋）	実8.1	△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7走で勝率29%／同馬場状態で勝率40%／285日ぶりの実戦）
前5走 01/07 浦和6R 5着/11頭+1.6秒 12/22 浦和9R 5着/12頭+0.6秒 10/27 浦和8R 5着/12頭+0.8秒 09/23 浦和7R 6着/13頭+1.2秒 08/19 浦和8R 3着/8頭+0.5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 5.0着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 285日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
9	ダノンベルビュー	笹川翼（大井）	実2.1	○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30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.1% (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。
10	エイシンジンジャー自在	山本大（船橋）	実59.1	▽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8走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋3R 4着/12頭+1.0秒 09/07 川崎7R 5着/11頭+3.6秒 08/24 船橋4R 3着/11頭+1.3秒 08/06 船橋4R 7着/8頭+2.4秒 07/15 浦和9R 11着/12頭
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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) +104%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
11	アルジェナー逃げ	篠谷葵（船橋）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/22 浦和7R 4着/13頭+1.5秒 08/07 浦和8R 9着/11頭+2.5秒 05/25 浦和2R 10着/10頭 03/17 浦和3R 2着/9頭+0.1秒 02/27 浦和3R 1着/12頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 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% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。

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

クウレイナニ

騎手本田重（船橋）

3.2倍

AI の勝率32%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11頭

◎6

クウレイナニ

本田重（船橋）

3.2倍

勝率 32%

›

○9

ダノンベルビュー

笹川翼（大井）

2.1倍

勝率 26%

›

▲1

イーオレイ

仲野光（船橋）

5.7倍

勝率 12%

›

△8

ダイヤモンドキッス

張田昂（船橋）

8.1倍

勝率 11%

›

△11

アルジェナー

篠谷葵（船橋）

25.0倍

勝率 7%

›

△3

キミハレモネード

ゴンサ（船橋）

15.9倍

勝率 5%

›

▽10

エイシンジンジャー

山本大（船橋）

59.1倍

対象外勝率 3%

›

▽5

ビップルーク

七夕裕（浦和）

67.7倍

対象外勝率 2%

›

▽7

シンキングレーヴ

和田譲（大井）

66.7倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ラグーンプリンセス

室陽一（浦和）

76.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

セイウンスイート

國分祐（浦和）

211.6倍

対象外勝率 0%

›

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