浦和 1R 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。

1R 浦和競馬場ダ1300m 発走 12:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスダーク先行	臼井健（船橋）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋1R 5着/12頭+2.1秒 08/04 船橋4R 8着/9頭+2.2秒 01/07 浦和1R 7着/12頭+1.3秒 12/25 浦和2R 5着/11頭+0.5秒 12/10 船橋3R 7着/12頭+1.1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 6.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
2	カラルナ追込	新原周（川崎）	実6.5	▲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5走 10/12 川崎1R 6着/12頭+1.4秒 09/22 浦和1R 1着/12頭勝利 09/07 川崎1R 8着/12頭+2.0秒 07/31 川崎1R 7着/9頭+4.3秒 05/25 浦和1R 11着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) × 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 10.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
3	ニシノテンカフブ先行	岡田大（浦和）	実52.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/12 川崎1R 8着/12頭+2.4秒 09/22 浦和1R 11着/12頭+2.2秒 07/13 浦和6R 11着/12頭+1.0秒 06/24 浦和1R 6着/10頭 05/25 浦和1R 1着/11頭
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	コロディア自在	七夕裕（浦和）	実1.8	◎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
前5走 09/22 浦和1R 5着/12頭+0.9秒 02/14 船橋4R 7着/12頭+2.1秒 01/10 浦和12R 2着/11頭+0.1秒 12/24 浦和2R 9着/12頭+1.5秒 11/19 浦和7R 8着/8頭+2.6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 4.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
5	ナリタアンビション	及川烈（浦和）	実25.3	×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 09/22 浦和1R 10着/12頭+2.0秒 08/07 浦和1R 8着/8頭+5.1秒 07/13 浦和1R 10着/10頭+2.0秒 06/22 浦和5R 8着/8頭+8.0秒 05/27 浦和2R 11着/12頭+3.0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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
6	エイシンペリドット逃げ	沖響主（船橋）	実39.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/28 船橋1R 4着/12頭+1.8秒 09/22 浦和1R 8着/12頭+1.2秒 08/26 船橋3R 10着/11頭+2.9秒 08/02 船橋9R 11着/11頭+3.1秒 07/13 浦和1R 7着/10頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	トリニタリアニズム先行	西啓太（大井）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/22 浦和1R 9着/12頭+1.3秒 08/07 浦和1R 2着/8頭+1.0秒 01/06 浦和4R 4着/12頭+0.8秒 12/22 浦和2R 4着/12頭+1.4秒 11/25 浦和5R 2着/12頭+0.4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 5.0着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	デルマプラクリティ差し	吉留孝（浦和）	実18.3	▽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3走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和1R 7着/12頭+1.1秒 08/28 船橋8R 6着/12頭+2.6秒 08/07 浦和1R 3着/8頭+1.3秒 07/13 浦和6R 8着/12頭 06/25 浦和1R 6着/9頭+0.0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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
9	ワンダフルグレイス逃げ	澤田龍（船橋）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/29 船橋1R 9着/12頭+2.1秒 06/15 川崎5R 10着/12頭 02/26 浦和1R 4着/12頭+0.7秒 10/02 船橋6R 5着/12頭+0.7秒 08/05 川崎5R 9着/12頭+1.5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 7.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
10	タイシタモンダロ追込	保園翔（浦和）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／183日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和4R 6着/10頭+0.9秒 03/16 浦和4R 2着/11頭+0.8秒 02/25 浦和1R 6着/12頭+0.6秒 01/07 浦和1R 3着/12頭+0.7秒 12/25 浦和2R 6着/11頭+0.7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 4.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	シェナリオン逃げ	中島良（浦和）	実72.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場56走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/22 浦和1R 12着/12頭+2.7秒 08/07 浦和1R 6着/8頭+2.7秒 07/13 浦和1R 9着/10頭 06/22 浦和1R 5着/7頭 05/25 浦和1R 8着/11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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 56走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 28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 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

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

コロディア

騎手七夕裕（浦和）

1.8倍

AI の勝率44%損益の分かれ目56%

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

◎4

コロディア

七夕裕（浦和）

1.8倍

勝率 44%

›

○10

タイシタモンダロ

保園翔（浦和）

6.7倍

勝率 15%

›

▲2

カラルナ

新原周（川崎）

6.5倍

勝率 10%

›

△9

ワンダフルグレイス

澤田龍（船橋）

13.8倍

勝率 10%

›

△7

トリニタリアニズム

西啓太（大井）

8.3倍

勝率 8%

›

△1

プリンセスダーク

臼井健（船橋）

17.3倍

勝率 4%

›

▽8

デルマプラクリティ

吉留孝（浦和）

18.3倍

勝率 4%

›

×5

ナリタアンビション

及川烈（浦和）

25.3倍

勝率 2%

›

▽6

エイシンペリドット

沖響主（船橋）

39.5倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ニシノテンカフブ

岡田大（浦和）

52.4倍

対象外勝率 1%

›

×11

シェナリオン

中島良（浦和）

72.7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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