浦和 10R 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。

10R 浦和競馬場小川町七夕まＣ１三ダ1400m 発走 17:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスクドサムライ追込	西啓太（大井）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場54走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 09/22 浦和10R 6着/12頭+1.2秒 07/16 浦和10R 4着/8頭+0.0秒 06/24 浦和10R 3着/11頭+1.0秒 05/27 浦和10R 6着/12頭 04/22 浦和7R 6着/12頭+0.9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 4.3着 × 当競馬場適性 54走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60走で勝ち無し × 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 4.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	サノノタルマエ	見越彬（浦和）	実47.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/22 浦和10R 12着/12頭+2.7秒 08/07 浦和7R 3着/11頭+0.8秒 07/14 浦和7R 9着/12頭 06/26 浦和9R 9着/10頭+0.0秒 05/25 浦和10R 6着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	エイシンキャロッツ推奨	木間龍（船橋）	実9.5	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+85%の中穴候補（近5走で勝率25%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 10/02 船橋9R 4着/14頭+1.1秒 09/09 川崎8R 3着/12頭+0.6秒 08/26 船橋10R 3着/12頭+0.1秒 08/02 船橋5R 1着/11頭勝利 ―
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 3.3着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
4	パリスフォンテン先行	小杉亮（船橋）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/02 船橋10R 4着/12頭+0.6秒 08/28 船橋7R 6着/10頭+1.6秒 08/04 船橋7R 3着/9頭+0.8秒 03/19 浦和9R 1着/10頭勝利 02/09 船橋2R 2着/11頭+0.7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 4.3着 ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ツーピース逃げ	野畑凌（川崎）	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.3着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/22 浦和10R 9着/12頭+1.5秒 09/09 川崎9R 11着/12頭+3.9秒 08/12 浦和10R 11着/11頭+4.2秒 04/30 園田11R 1着/10頭勝利 ―
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 10.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
6	フォースチルドレン逃げ	澤田龍（船橋）	実52.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は26走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/28 船橋9R 6着/12頭+1.3秒 09/09 川崎9R 9着/12頭+3.7秒 08/02 船橋7R 8着/9頭+1.5秒 06/28 船橋11R 6着/11頭 06/02 船橋6R 4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ウインブリエ先行	福原杏（浦和）	実61.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/10 川崎8R 9着/12頭+2.6秒 08/28 船橋9R 10着/13頭+3.3秒 08/12 浦和10R 5着/11頭+0.8秒 07/30 川崎8R 4着/11頭+0.5秒 07/15 浦和10R 6着/11頭
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ゴーオンパーパス差し	吉原寛（金沢）	実1.5	×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8走で勝率25%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 09/23 浦和7R 1着/12頭勝利 09/09 川崎6R 8着/12頭+2.0秒 08/10 浦和8R 6着/11頭+0.9秒 07/14 浦和6R 3着/10頭 06/25 浦和10R 3着/3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
9	エイシンゾディアク	室陽一（浦和）	実21.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／75日ぶりの実戦）
前5走 08/07 浦和7R 2着/11頭+0.3秒 05/25 浦和10R 8着/12頭 04/22 浦和7R 7着/12頭+1.0秒 03/19 浦和8R 2着/14頭+0.1秒 02/26 浦和10R 3着/11頭+0.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (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。
10	エニーサンダー	櫻井光（川崎）	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯16走で勝率25%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/24 浦和9R 3着/11頭+0.4秒 08/24 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 08/10 浦和8R 2着/11頭+0.4秒 07/14 浦和6R 10着/10頭+2.0秒 05/26 浦和10R 5着/13頭+0.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ビコーズウイキャン	七夕裕（浦和）	実27.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 09/22 浦和10R 5着/12頭+1.2秒 08/28 船橋7R 8着/10頭+1.9秒 08/07 浦和7R 4着/11頭+1.3秒 07/14 浦和7R 2着/12頭+1.0秒 06/26 浦和9R 6着/10頭
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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。

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

エイシンキャロッツ

騎手木間龍（船橋）

9.5倍

AI の勝率20%損益の分かれ目11%

AI の勝率 20% が損益の分かれ目 11%（1 ÷ 9.5倍）を上回り、期待値 +86% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

外れ（3着）

出走馬全11頭

×8

ゴーオンパーパス

吉原寛（金沢）

1.5倍

勝率 27%

›

○10

エニーサンダー

櫻井光（川崎）

5.9倍

勝率 21%

›

▲3

エイシンキャロッツ

木間龍（船橋）

9.5倍

勝率 20%

›

△4

パリスフォンテン

小杉亮（船橋）

11.1倍

勝率 11%

›

△9

エイシンゾディアク

室陽一（浦和）

21.8倍

勝率 6%

›

△1

マスクドサムライ

西啓太（大井）

14.8倍

勝率 4%

›

▽5

ツーピース

野畑凌（川崎）

23.3倍

勝率 4%

›

▽11

ビコーズウイキャン

七夕裕（浦和）

27.5倍

勝率 2%

›

▽2

サノノタルマエ

見越彬（浦和）

47.8倍

対象外勝率 2%

›

▽6

フォースチルドレン

澤田龍（船橋）

52.2倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ウインブリエ

福原杏（浦和）

61.3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 3 エイシンキャロッツ ¥200 実9.5倍期待値 +86% 不的中3着単勝 9.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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