浦和 9R 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。

9R 浦和競馬場ダ2000m 発走 16:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスサラワク差し	庄司大（船橋）	実31.7	▽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 10/02 船橋9R 7着/14頭+1.5秒 09/09 川崎8R 10着/12頭+2.2秒 04/08 川崎9R 8着/13頭+1.9秒 03/05 川崎8R 6着/10頭+2.6秒 02/02 川崎9R 1着/12頭勝利
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 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
2	ロードアスタリスク	見越彬（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.7着と低調／75日ぶりの実戦）
前5走 08/07 浦和12R 8着/10頭+2.5秒 07/13 浦和12R 8着/12頭 06/02 船橋11R 10着/14頭 05/25 浦和12R 7着/12頭+0.0秒 05/07 船橋12R 10着/13頭+2.9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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
3	ニシノアヤカゼ	秋元耕（浦和）	実86.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5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11.0着と低調）
前5走 08/25 船橋12R 13着/14頭+3.9秒 08/07 浦和12R 10着/10頭+3.9秒 07/13 浦和12R 10着/12頭 05/26 浦和12R 10着/12頭 04/20 浦和12R 2着/12頭+0.0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戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 1.0% (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	マサノカトレア追込	西啓太（大井）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/30 船橋8R 5着/10頭+2.4秒 08/26 船橋7R 5着/11頭+1.2秒 08/05 船橋10R 10着/12頭+3.0秒 07/03 船橋2R 2着/3頭 06/01 船橋6R 3着/9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 6.7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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
5	ヨルノチョウ	ゴンサ（船橋）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/28 船橋12R 7着/13頭+3.1秒 08/28 船橋12R 3着/3頭 08/12 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/09 川崎7R 7着/8頭+1.0秒 06/28 船橋9R 8着/10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 12走で勝率 8% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
6	ビーチガール	張田昂（船橋）	実4.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯16走で勝率31%／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12R 1着/12頭勝利 08/07 浦和10R 9着/12頭+1.9秒 07/16 浦和12R 6着/12頭 06/23 浦和7R 10着/10頭 05/29 浦和12R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ◎ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
7	ラップトップ	中山遥（浦和）	実12.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 船橋11R 8着/10頭+5.1秒 08/07 浦和10R 6着/12頭+0.8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 7.0着 (不振) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
8	ジオヴィグラス	小野俊（大井）	実36.1	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着）
前5走 09/29 船橋10R 3着/3頭 08/26 船橋7R 9着/11頭+3.1秒 08/10 浦和8R 7着/11頭+1.6秒 07/13 浦和12R 11着/12頭+1.0秒 06/23 浦和7R 7着/10頭+1.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
9	ユウオウマイシン	半澤慶（浦和）	実9.1	△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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/12 川崎9R 7着/10頭+1.6秒 08/28 船橋12R 1着/3頭 08/07 浦和10R 10着/12頭+2.8秒 07/16 浦和12R 3着/12頭 05/05 船橋12R 6着/12頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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: 11.0%) ※ 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。
10	ユウユウシロパン	岡村健（船橋）	実13.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 10/15 川崎11R 7着/11頭+2.3秒 08/07 浦和10R 3着/12頭+0.6秒 06/22 浦和9R 7着/8頭+1.0秒 05/28 浦和8R 7着/11頭+1.0秒 05/14 川崎8R 6着/6頭+2.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	サヨノゴーステッド先行	木間龍（船橋）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率50%／75日ぶりの実戦）
前5走 08/07 浦和12R 9着/10頭+3.3秒 07/13 浦和12R 7着/12頭 05/26 浦和12R 6着/12頭+2.0秒 11/28 浦和12R 1着/12頭勝利 10/29 浦和9R 2着/11頭+0.1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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 11.4% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
12	ロックフレイバー自在	野畑凌（川崎）	実4.6	◎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（100日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/13 浦和12R 9着/12頭 06/24 浦和10R 4着/11頭 02/06 川崎10R 6着/11頭+1.5秒 01/08 浦和12R 9着/10頭+4.7秒 07/23 浦和12R 9着/11頭+2.3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 6.3着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。

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

ロックフレイバー

騎手野畑凌（川崎）

4.6倍

AI の勝率25%損益の分かれ目22%

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

◎12

ロックフレイバー

野畑凌（川崎）

4.6倍

勝率 25%

›

○5

ヨルノチョウ

ゴンサ（船橋）

5.1倍

勝率 23%

›

▲11

サヨノゴーステッド

木間龍（船橋）

5.5倍

勝率 11%

›

△6

ビーチガール

張田昂（船橋）

4.6倍

勝率 9%

›

△4

マサノカトレア

西啓太（大井）

8.9倍

勝率 8%

›

△9

ユウオウマイシン

半澤慶（浦和）

9.1倍

勝率 6%

›

×2

ロードアスタリスク

見越彬（浦和）

—

勝率 5%

›

▽10

ユウユウシロパン

岡村健（船橋）

13.2倍

勝率 4%

›

▽1

ミスサラワク

庄司大（船橋）

31.7倍

対象外勝率 3%

›

×7

ラップトップ

中山遥（浦和）

12.3倍

勝率 2%

›

×8

ジオヴィグラス

小野俊（大井）

36.1倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ニシノアヤカゼ

秋元耕（浦和）

86.7倍

対象外勝率 1%

›

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