浦和 2R 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。

2R 浦和競馬場ダ1400m 発走 12:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスキアラ	山中悠（船橋）	実2.6	◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 07/15 浦和4R 1着/12頭 06/28 船橋4R 4着/10頭 06/03 船橋1R 5着/10頭 03/31 船橋4R 3着/11頭+0.5秒 03/11 船橋2R 4着/10頭+0.7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) ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.2% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	スピークオブデビル逃げ	及川烈（浦和）	実51.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4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 7着/12頭+1.2秒 08/26 船橋3R 11着/11頭+2.9秒 07/30 川崎1R 9着/12頭+1.2秒 07/13 浦和1R 6着/10頭+2.0秒 06/29 船橋1R 3着/7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
3	オンネア逃げ	中島良（浦和）	実9.0	△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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 川崎1R 1着/3頭 09/23 浦和3R 7着/12頭+1.3秒 08/10 浦和7R 5着/10頭+0.9秒 07/28 川崎1R 4着/10頭+1.3秒 07/15 浦和4R 4着/12頭+3.0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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
4	イチモクサン	中山遥（浦和）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/23 浦和2R 4着/12頭+0.6秒 08/07 浦和4R 1着/3頭 07/15 浦和4R 3着/12頭+4.0秒 06/24 浦和1R 3着/10頭 05/27 浦和3R 11着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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) ○ 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 18.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ワールドバトル	櫻井光（川崎）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/23 浦和2R 6着/12頭+0.8秒 08/10 浦和6R 4着/10頭+1.2秒 07/15 浦和3R 2着/12頭 06/25 浦和1R 5着/9頭 05/27 浦和3R 1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 4.0着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
6	ワンダーフィール	高橋哲（浦和）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/23 浦和1R 3着/12頭+0.3秒 07/15 浦和4R 7着/12頭 06/25 浦和4R 6着/8頭 05/28 浦和2R 9着/12頭+1.0秒 04/23 浦和2R 6着/12頭+0.7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 23走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 3.4% (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。
7	ハヌマーンビーチ	岡田大（浦和）	実80.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/23 浦和2R 10着/12頭+2.2秒 08/10 浦和7R 6着/10頭+1.5秒 07/16 浦和1R 6着/9頭 06/26 浦和3R 7着/9頭+0.0秒 02/23 浦和8R 10着/13頭+2.0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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% △ 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 0.7% (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。
8	メイショウボンゴチ先行	庄司大（船橋）	実33.7	▽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16走で勝ち無し）
前5走 09/30 船橋3R 8着/13頭+3.4秒 09/11 川崎9R 5着/11頭+1.8秒 08/26 船橋4R 7着/12頭+2.1秒 08/02 船橋9R 2着/11頭+0.1秒 07/15 浦和3R 12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 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
9	スイートウィル	室陽一（浦和）	実87.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/24 浦和6R 10着/12頭+1.3秒 08/11 浦和1R 3着/12頭+1.9秒 07/14 浦和1R 9着/12頭 07/03 船橋6R 9着/11頭 06/23 浦和1R 9着/9頭
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
10	シーギリア差し	保園翔（浦和）	実37.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（147日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和2R 9着/12頭+2.0秒 03/18 浦和2R 7着/11頭+1.6秒 12/24 浦和5R 6着/10頭+1.2秒 11/27 浦和2R 4着/13頭+0.9秒 10/31 浦和3R 8着/10頭+1.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	ゲットデザイアー先行	澤田龍（船橋）	実32.4	▽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）
前5走 09/22 浦和1R 6着/12頭+1.0秒 04/20 浦和4R 2着/10頭+0.3秒 03/17 浦和2R 1着/12頭勝利 02/25 浦和1R 5着/12頭+0.5秒 02/10 船橋4R 2着/12頭+0.8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) △ 当競馬場適性 34走で勝率 12% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
12	ユーロックデュード逃げ	野畑凌（川崎）	実7.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／99日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/13 浦和6R 7着/12頭 06/15 川崎5R 6着/12頭 04/01 船橋6R 4着/13頭+0.5秒 04/25 浦和3R 1着/12頭勝利 04/03 船橋3R 2着/10頭+0.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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

プリンセスキアラ

騎手山中悠（船橋）

2.6倍

AI の勝率43%損益の分かれ目38%

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12頭

◎1

プリンセスキアラ

山中悠（船橋）

2.6倍

勝率 43%

›

○4

イチモクサン

中山遥（浦和）

2.9倍

勝率 18%

›

▲12

ユーロックデュード

野畑凌（川崎）

7.7倍

勝率 14%

›

△3

オンネア

中島良（浦和）

9.0倍

勝率 7%

›

△5

ワールドバトル

櫻井光（川崎）

9.0倍

勝率 6%

›

△6

ワンダーフィール

高橋哲（浦和）

20.4倍

勝率 3%

›

▽11

ゲットデザイアー

澤田龍（船橋）

32.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

シーギリア

保園翔（浦和）

37.9倍

対象外勝率 2%

›

▽8

メイショウボンゴチ

庄司大（船橋）

33.7倍

対象外勝率 2%

›

×2

スピークオブデビル

及川烈（浦和）

51.5倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ハヌマーンビーチ

岡田大（浦和）

80.1倍

対象外勝率 1%

›

×9

スイートウィル

室陽一（浦和）

87.2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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