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。

10R 浦和競馬場ダ1500m 発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アパショナード追込	吉留孝（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走で勝率33%と好調）
前5走 09/24 浦和9R 4着/11頭+0.6秒 08/11 浦和7R 1着/9頭勝利 05/25 浦和8R 11着/12頭 05/06 船橋7R 12着/12頭+1.8秒 04/21 浦和5R 8着/10頭+2.4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) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (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。
2	セキテイレア	臼井健（船橋）	実21.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/02 船橋10R 9着/12頭+1.3秒 07/14 浦和6R 1着/10頭 07/02 船橋8R 5着/7頭 06/03 船橋8R 5着/12頭 05/06 船橋7R 4着/12頭+0.3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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 17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 3.5% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
3	マジックワーズ差し	澤田龍（船橋）	実33.2	▽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 08/25 船橋12R 14着/14頭+4.6秒 04/01 船橋12R 7着/13頭+3.1秒 03/11 船橋12R 10着/12頭+1.6秒 02/10 船橋9R 3着/14頭+0.1秒 12/26 大井8R 7着/16頭+1.6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戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	アルコア逃げ推奨	七夕裕（浦和）	実5.9	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（近5走で勝率40%と堅実／当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 09/23 浦和7R 3着/12頭+1.4秒 07/16 浦和9R 2着/11頭 05/07 船橋7R 6着/10頭+0.8秒 04/20 浦和3R 1着/12頭勝利 03/20 浦和4R 1着/10頭勝利
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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
5	ノブヘンドリックス逃げ	佐野遥（川崎）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率31%／前走3着／96日ぶりの実戦）
前5走 07/15 浦和10R 3着/11頭 04/01 船橋8R 7着/10頭+1.9秒 03/18 浦和7R 2着/9頭+0.6秒 11/27 浦和7R 6着/12頭+0.5秒 07/22 浦和10R 4着/9頭+1.6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 4.0着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% △ 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 96日休養明け × 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 9.7% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
6	ニキ	保園翔（浦和）	実26.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/25 浦和10R 9着/11頭+1.3秒 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
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
7	モンバイト差し	秋元耕（浦和）	実103.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/27 浦和10R 7着/12頭+0.0秒 05/04 船橋11R 12着/12頭+3.0秒 04/22 浦和7R 8着/12頭+1.1秒 03/31 船橋12R 3着/14頭+0.2秒 03/16 浦和10R 6着/11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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	フラワーフローラ逃げ	和田譲（大井）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/02 船橋10R 7着/12頭+1.0秒 06/29 船橋7R 2着/8頭+1.0秒 06/01 船橋5R 11着/11頭 12/09 船橋7R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋3R 1着/6頭勝利
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 6.7着 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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	スーパーロゴ追込	高橋利（船橋）	実114.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 10/02 船橋9R 11着/14頭+2.4秒 08/28 船橋9R 12着/13頭+5.2秒 07/15 浦和10R 11着/11頭 05/05 船橋6R 7着/12頭+1.6秒 03/16 浦和10R 9着/11頭+1.4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 11.3着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	グリオット	ゴンサ（船橋）	実6.2	▲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33%と好調）
前5走 10/02 船橋9R 5着/14頭+1.4秒 07/03 船橋2R 3着/3頭 06/01 船橋6R 1着/9頭 05/04 船橋10R 5着/9頭+1.5秒 03/30 船橋4R 5着/9頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
11	ウィンザーバローズ	岡田大（浦和）	実74.6	▽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33%と好調／114日ぶりの実戦）
前5走 06/27 3110R 10着/10頭+3.0秒 06/13 316R 1着/11頭 05/31 312R 4着/11頭+1.0秒 05/17 313R 9着/12頭+2.8秒 05/03 313R 7着/10頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
12	レイナバローズ先行	笹川翼（大井）	実1.9	◎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走平均2.3着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/24 浦和9R 2着/11頭+0.4秒 05/26 浦和9R 2着/11頭+1.0秒 04/23 浦和9R 3着/11頭+0.0秒 02/27 浦和8R 2着/9頭+0.8秒 01/08 浦和9R 4着/13頭+0.4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戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.1% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

アルコア

騎手七夕裕（浦和）

5.9倍

AI の勝率25%損益の分かれ目17%

AI の勝率 25% が損益の分かれ目 17%（1 ÷ 5.9倍）を上回り、期待値 +50% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（3着）

出走馬全12頭

◎12

レイナバローズ

笹川翼（大井）

1.9倍

勝率 29%

›

○4

アルコア

七夕裕（浦和）

5.9倍

勝率 25%

›

▲10

グリオット

ゴンサ（船橋）

6.2倍

勝率 14%

›

△5

ノブヘンドリックス

佐野遥（川崎）

7.0倍

勝率 10%

›

△8

フラワーフローラ

和田譲（大井）

12.9倍

勝率 6%

›

△2

セキテイレア

臼井健（船橋）

21.8倍

勝率 4%

›

▽1

アパショナード

吉留孝（浦和）

18.4倍

勝率 3%

›

▽6

ニキ

保園翔（浦和）

26.1倍

勝率 3%

›

▽3

マジックワーズ

澤田龍（船橋）

33.2倍

対象外勝率 3%

›

▽11

ウィンザーバローズ

岡田大（浦和）

74.6倍

対象外勝率 1%

›

▽9

スーパーロゴ

高橋利（船橋）

114.3倍

対象外勝率 1%

›

▽7

モンバイト

秋元耕（浦和）

103.2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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 4 アルコア ¥200 実5.9倍期待値 +50% 不的中3着単勝 5.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項