浦和 11R 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。

11R 浦和競馬場津久井やまＢ３一ダ1400m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベニシア	野畑凌（川崎）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.0着と低調／151日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 05/21 大井11R 11着/13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 11.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 151日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	アイドル逃げ	中山遥（浦和）	実78.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/28 船橋10R 11着/11頭+3.3秒 08/10 浦和10R 8着/11頭+1.2秒 08/02 船橋7R 9着/9頭+2.7秒 06/26 浦和11R 10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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
3	マルセルテソーロ逃げ	本田重（船橋）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/27 川崎12R 4着/11頭+0.4秒 07/17 浦和11R 5着/11頭 05/28 浦和10R 4着/11頭 08/25 川崎2R 1着/14頭勝利 07/21 浦和2R 1着/9頭勝利
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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
4	ハナチルサト	和田譲（大井）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/22 浦和11R 5着/12頭+0.4秒 08/11 浦和9R 6着/9頭+1.1秒 07/13 浦和11R 2着/3頭 06/26 浦和10R 4着/12頭 05/29 浦和10R 7着/13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 4.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ◎ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
5	コスタデラルス	岡村健（船橋）	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯8走で勝率38%）
前5走 09/28 船橋9R 5着/12頭+0.8秒 08/25 船橋10R 2着/3頭 08/03 船橋8R 5着/10頭+0.3秒 07/16 浦和10R 1着/8頭 06/29 船橋9R 6着/8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 4.0着 ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 38% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	エスケントバゴ差し	福原杏（浦和）	実14.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/24 浦和10R 5着/12頭+0.8秒 06/26 浦和10R 3着/12頭+1.0秒 05/29 浦和11R 8着/10頭+0.0秒 04/23 浦和12R 6着/10頭+1.7秒 03/16 浦和11R 12着/13頭+1.6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 △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
7	ブレイヴルーラー	室陽一（浦和）	実36.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場20走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/24 浦和10R 1着/12頭勝利 09/08 川崎10R 14着/14頭+4.0秒 08/11 浦和9R 8着/9頭+1.8秒 07/14 浦和8R 3着/12頭 06/26 浦和10R 12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 44走で勝率 23% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	ブラックエックス逃げ	西啓太（大井）	実3.6	◎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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/27 浦和8R 2着/7頭 05/06 船橋5R 1着/9頭勝利 12/04 大井11R 5着/16頭+1.0秒 10/28 浦和6R 1着/9頭勝利 06/27 浦和3R 2着/7頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 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 2着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	カイトキング差し	秋元耕（浦和）	実30.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/29 船橋9R 4着/12頭+1.2秒 08/11 浦和9R 9着/9頭+2.9秒 06/26 浦和11R 8着/10頭+1.0秒 02/28 浦和10R 2着/9頭+0.7秒 02/05 川崎11R 12着/12頭+2.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	クマノコ逃げ	見越彬（浦和）	実115.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/22 浦和11R 12着/12頭+5.5秒 08/10 浦和11R 11着/12頭+2.7秒 07/14 浦和8R 12着/12頭+0.0秒 06/26 浦和10R 10着/12頭 02/09 船橋8R 9着/12頭+1.5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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
11	ネライウチ差し	笠野雄（船橋）	実20.6	×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0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/28 船橋11R 2着/11頭+0.3秒 09/22 浦和11R 2着/12頭+0.0秒 08/24 船橋11R 12着/14頭+1.7秒 08/10 浦和11R 4着/12頭+0.7秒 07/29 川崎10R 5着/13頭+0.9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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
12	リブートパワー自在	吉留孝（浦和）	実36.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 09/24 浦和10R 2着/12頭+0.3秒 02/25 浦和10R 3着/12頭+0.9秒 02/04 川崎8R 4着/12頭+0.8秒 01/07 浦和9R 4着/12頭+0.3秒 11/26 浦和9R 1着/12頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
13	マシュー逃げ	笹川翼（大井）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/01 船橋8R 9着/9頭+4.7秒 07/03 船橋11R 3着/13頭 05/12 川崎10R 4着/14頭+1.4秒 05/07 船橋11R 6着/14頭+1.4秒 04/08 川崎12R 2着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (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。
14	ジョセフィーナ自在	高橋利（船橋）	実100.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/01 船橋8R 8着/9頭+2.5秒 09/08 川崎10R 7着/14頭+1.0秒 08/24 船橋11R 10着/14頭+1.7秒 08/12 浦和10R 1着/11頭勝利 08/02 船橋11R 7着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 8.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

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

ブラックエックス

騎手西啓太（大井）

3.6倍

AI の勝率34%損益の分かれ目28%

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14頭

◎8

ブラックエックス

西啓太（大井）

3.6倍

勝率 34%

›

○3

マルセルテソーロ

本田重（船橋）

4.2倍

勝率 21%

›

▲13

マシュー

笹川翼（大井）

5.9倍

勝率 16%

›

△1

ベニシア

野畑凌（川崎）

8.0倍

勝率 6%

›

△4

ハナチルサト

和田譲（大井）

9.1倍

勝率 6%

›

△5

コスタデラルス

岡村健（船橋）

10.1倍

勝率 5%

›

×6

エスケントバゴ

福原杏（浦和）

14.3倍

勝率 3%

›

×11

ネライウチ

笠野雄（船橋）

20.6倍

勝率 2%

›

▽12

リブートパワー

吉留孝（浦和）

36.1倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ブレイヴルーラー

室陽一（浦和）

36.6倍

対象外勝率 2%

›

×9

カイトキング

秋元耕（浦和）

30.4倍

対象外勝率 1%

›

×2

アイドル

中山遥（浦和）

78.9倍

対象外勝率 1%

›

▽10

クマノコ

見越彬（浦和）

115.0倍

対象外勝率 1%

›

×14

ジョセフィーナ

高橋利（船橋）

100.9倍

対象外勝率 0%

›

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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