浦和 12R 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。

12R 浦和競馬場ダ2000m 発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュンビクトワール逃げ	保園翔（浦和）	実6.0	○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0%と苦戦傾向／同距離帯3走で勝率33%／147日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和12R 11着/12頭 05/12 川崎10R 3着/14頭+1.0秒 04/20 浦和10R 2着/12頭+0.4秒 04/08 川崎9R 1着/13頭勝利 03/17 浦和12R 2着/12頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147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 11.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
2	ニシノアウェイク自在	國分祐（浦和）	実195.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 08/10 浦和11R 10着/12頭+2.0秒 07/14 浦和8R 11着/12頭 05/26 浦和12R 9着/12頭+6.0秒 05/07 船橋11R 9着/14頭+1.8秒 04/24 浦和10R 12着/12頭+1.9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	エーヴベリー自在	七夕裕（浦和）	実104.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/29 船橋9R 8着/12頭+3.9秒 06/02 船橋10R 10着/11頭+2.0秒 05/26 浦和12R 7着/12頭 05/15 川崎10R 7着/12頭+1.5秒 05/06 船橋12R 7着/13頭+1.9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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	サンズ逃げ	笹川翼（大井）	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10走で勝率60%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 08/12 浦和12R 1着/10頭勝利 07/13 浦和11R 3着/3頭 06/26 浦和11R 6着/10頭 04/23 浦和12R 3着/10頭+0.8秒 03/16 浦和11R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 60% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 63.7% (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。
5	ハクシンドラゴン	櫻井光（川崎）	実11.8	△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／前走勝利の勢い）
前5走 09/23 浦和12R 1着/3頭 08/07 浦和12R 5着/10頭+1.4秒 07/30 川崎8R 3着/11頭+0.2秒 07/13 浦和12R 3着/12頭 06/24 浦和10R 8着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
6	スノーライトニング自在	秋元耕（浦和）	実43.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/24 浦和10R 12着/12頭+2.3秒 08/24 船橋11R 11着/14頭+1.7秒 08/02 船橋11R 4着/9頭+0.7秒 07/03 船橋11R 8着/13頭+2.0秒 06/05 船橋9R 1着/14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 9.0着 (不振) △ 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 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
7	ロイヤルザップ追込	及川烈（浦和）	実154.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 09/10 川崎12R 13着/14頭+4.6秒 04/22 浦和10R 12着/12頭+2.8秒 03/20 浦和12R 12着/12頭+7.3秒 02/26 浦和12R 11着/11頭+3.2秒 02/06 川崎10R 7着/11頭+1.5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 12.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
8	ピノマハナ先行	新原周（川崎）	実21.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／82日ぶりの実戦）
前5走 07/30 川崎9R 9着/11頭+1.6秒 07/15 浦和12R 8着/12頭+0.0秒 05/22 大井11R 11着/12頭 05/08 船橋12R 13着/13頭+4.2秒 03/20 浦和12R 4着/12頭+1.3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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 2.9% (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。
9	ホワイトビーチ	中山遥（浦和）	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 08/12 浦和12R 6着/10頭+1.3秒 02/08 船橋7R 7着/11頭+4.4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 6.5着 × 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 4.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ジラルデ先行	臼井健（船橋）	実26.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/30 船橋10R 7着/10頭+1.7秒 07/30 川崎9R 4着/11頭+1.1秒 05/06 船橋12R 4着/13頭+1.6秒 03/31 船橋9R 7着/12頭+4.2秒 03/13 船橋10R 4着/9頭+1.1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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
11	ウォークアップ差し	ゴンサ（船橋）	実9.3	▲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33%）
前5走 09/28 船橋11R 4着/11頭+0.8秒 05/06 船橋11R 8着/14頭+2.6秒 04/01 船橋7R 3着/5頭+1.8秒 01/21 船橋11R 8着/13頭+4.3秒 12/26 大井9R 7着/10頭+0.7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 5.0着 ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

サンズ

騎手笹川翼（大井）

1.4倍

AI の勝率64%損益の分かれ目71%

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

サンズ

笹川翼（大井）

1.4倍

勝率 64%

›

○1

ジュンビクトワール

保園翔（浦和）

6.0倍

勝率 11%

›

▲11

ウォークアップ

ゴンサ（船橋）

9.3倍

勝率 8%

›

△5

ハクシンドラゴン

櫻井光（川崎）

11.8倍

勝率 6%

›

△9

ホワイトビーチ

中山遥（浦和）

12.0倍

勝率 4%

›

△8

ピノマハナ

新原周（川崎）

21.7倍

勝率 3%

›

▽10

ジラルデ

臼井健（船橋）

26.0倍

勝率 2%

›

×6

スノーライトニング

秋元耕（浦和）

43.1倍

対象外勝率 1%

›

▽3

エーヴベリー

七夕裕（浦和）

104.4倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ロイヤルザップ

及川烈（浦和）

154.5倍

対象外勝率 1%

›

×2

ニシノアウェイク

國分祐（浦和）

195.1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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