浦和 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

4R 浦和競馬場ダ1500m 発走 13:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウセオト先行	見越彬（浦和）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 09/23 浦和4R 3着/13頭+1.6秒 08/07 浦和5R 7着/8頭+1.9秒 07/15 浦和6R 11着/11頭+0.0秒 04/20 浦和7R 5着/12頭+1.2秒 03/19 浦和7R 10着/12頭+1.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	タカイチナダル	吉留孝（浦和）	実1.4	◎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6走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/23 浦和5R 1着/12頭勝利 08/07 浦和9R 2着/10頭+0.1秒 07/17 浦和6R 5着/10頭 06/24 浦和4R 2着/8頭 05/29 浦和6R 1着/9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 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	ガラデラパンテラ	佐野遥（川崎）	実83.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は12走で勝ち無し／62日ぶりの実戦）
前5走 08/19 川崎8R 13着/13頭+3.5秒 07/08 川崎2R 3着/9頭+8.0秒 06/15 川崎2R 4着/11頭+1.0秒 05/27 浦和1R 5着/10頭 05/11 川崎1R 7着/12頭+2.8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 6.7着 ▽ 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 13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 1.1% (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。
4	ユウユウロザリウム先行	室陽一（浦和）	実50.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/22 浦和5R 10着/12頭+2.2秒 08/26 船橋5R 9着/12頭+2.2秒 08/10 浦和5R 6着/11頭+2.1秒 07/16 浦和5R 8着/11頭 06/25 浦和9R 9着/10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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 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) +13%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ニシノリピート	岡田大（浦和）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/23 浦和4R 8着/13頭+2.4秒 08/11 浦和5R 3着/9頭+0.8秒 07/16 浦和6R 2着/12頭 06/23 浦和6R 4着/9頭 05/26 浦和5R 4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 4.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
6	エムブイピーコール自在	中山遥（浦和）	実52.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/24 浦和1R 4着/12頭+2.4秒 08/11 浦和2R 9着/9頭+4.9秒 07/13 浦和4R 6着/11頭+1.0秒 06/22 浦和2R 4着/7頭 05/26 浦和1R 7着/9頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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 26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 1.2% (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。
7	エガリテアリエル推奨	ゴンサ（船橋）	実16.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/29 船橋2R 5着/12頭+2.4秒 06/28 船橋1R 5着/9頭 06/01 船橋1R 9着/11頭+0.0秒 05/25 浦和5R 7着/12頭+1.0秒 05/05 船橋1R 2着/12頭+0.3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 6.3着 ○ 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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	オソレイユ	新原周（川崎）	実35.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/22 浦和4R 6着/11頭+1.5秒 08/11 浦和2R 6着/9頭+1.4秒 07/13 浦和4R 5着/11頭 06/23 浦和4R 3着/8頭+0.0秒 05/28 浦和3R 3着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
9	オーデンミカ追込	秋元耕（浦和）	実115.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 07/13 浦和7R 12着/12頭+3.0秒 06/25 浦和9R 10着/10頭 03/27 大井5R 12着/14頭+2.0秒 03/13 大井3R 9着/12頭+1.3秒 09/17 大井10R 7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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99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 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	マイカグラ追込	田中涼（川崎）	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/12 川崎2R 5着/12頭+0.6秒 09/10 川崎6R 7着/12頭+0.8秒 08/18 川崎8R 2着/12頭+0.4秒 08/07 浦和9R 3着/10頭+0.9秒 07/30 川崎6R 6着/11頭+1.4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 5走で勝率 20% (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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	アンパト	福原杏（浦和）	実11.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 07/15 浦和5R 4着/12頭 06/26 浦和7R 1着/10頭 05/29 浦和8R 2着/12頭 04/23 浦和7R 2着/12頭+1.2秒 03/20 浦和6R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。

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

エガリテアリエル

騎手ゴンサ（船橋）

16.7倍

AI の勝率10%損益の分かれ目6%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.7倍）を上回り、期待値 +67% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（5着）

出走馬全11頭

◎2

タカイチナダル

吉留孝（浦和）

1.4倍

勝率 48%

›

○1

メイショウセオト

見越彬（浦和）

4.1倍

勝率 15%

›

▲11

アンパト

福原杏（浦和）

11.4倍

勝率 11%

›

△7

エガリテアリエル

ゴンサ（船橋）

16.7倍

勝率 10%

›

△10

マイカグラ

田中涼（川崎）

18.0倍

勝率 5%

›

△5

ニシノリピート

岡田大（浦和）

20.8倍

勝率 4%

›

▽4

ユウユウロザリウム

室陽一（浦和）

50.4倍

対象外勝率 2%

›

▽8

オソレイユ

新原周（川崎）

35.0倍

対象外勝率 2%

›

▽6

エムブイピーコール

中山遥（浦和）

52.5倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ガラデラパンテラ

佐野遥（川崎）

83.1倍

対象外勝率 1%

›

▽9

オーデンミカ

秋元耕（浦和）

115.8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。

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 7 エガリテアリエル ¥100 実16.7倍期待値 +67% 不的中5着単勝 16.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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