浦和 11R 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。

11R 浦和競馬場埼玉栄冠３上オープンダ2000m 発走 17:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メタルスピード推奨	吉原寛（金沢）	実7.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（騎手は近50戦勝率24%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.4% (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。
2	ランリョウオー先行	見越彬（浦和）	実26.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／91日ぶりの実戦）
前5走 07/22 大井11R 7着/15頭+1.8秒 07/09 川崎11R 2着/14頭+3.0秒 04/09 川崎11R 6着/14頭+2.1秒 01/22 船橋11R 9着/9頭+1.9秒 12/03 大井11R 12着/12頭+3.3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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
3	プラセボ	小杉亮（船橋）	実73.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/02 船橋11R 6着/14頭+0.7秒 08/26 船橋11R 9着/13頭+2.5秒 08/04 船橋9R 5着/6頭+1.1秒 06/03 船橋11R 7着/14頭+2.0秒 05/07 船橋10R 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 6.7着 ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 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) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
4	ノットリグレット追込	保園翔（浦和）	実301.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 08/04 船橋9R 6着/6頭+1.2秒 06/04 園田11R 6着/10頭+5.0秒 05/08 船橋11R 14着/14頭+4.6秒 02/04 川崎11R 9着/12頭+2.8秒 12/16 川崎11R 5着/10頭+2.6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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +231%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
5	アルラ先行	野畑凌（川崎）	実35.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率40%／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/30 船橋11R 7着/9頭+2.8秒 07/15 浦和11R 2着/8頭+2.0秒 04/23 浦和11R 5着/12頭+1.8秒 04/02 船橋11R 2着/9頭+0.0秒 11/04 船橋11R 1着/14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 4.7着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +39%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (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。
6	ナニハサテオキ先行	張田昂（船橋）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 01/23 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 12/17 船橋11R 2着/10頭+0.7秒 11/20 浦和11R 5着/11頭+2.0秒 10/23 浦和11R 1着/10頭勝利 09/25 船橋11R 4着/13頭+1.3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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 50% △ ローテーション 636日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
7	オピニオンリーダー先行	矢野貴（大井）	実5.0	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、同じレースでより期待値の高い馬を推奨（同距離帯13走で勝率38%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/23 浦和11R 1着/12頭勝利 02/04 川崎11R 4着/12頭+1.2秒 01/28 大井11R 10着/15頭+2.7秒 12/03 大井11R 8着/12頭+2.2秒 11/20 川崎11R 3着/10頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 38% ◎ 馬場適性同馬場 18走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 181日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 26.6% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	スレイマン自在	御神訓（大井）	実1.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 大井11R 4着/16頭+0.0秒 02/04 川崎11R 1着/12頭勝利 11/26 浦和11R 12着/12頭+8.3秒 10/29 浦和11R 1着/10頭勝利 09/18 浦和11R 2着/7頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ダテノショウグン	本田重（船橋）	実4.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率50%／前走2着）
前5走 08/26 船橋11R 2着/13頭+0.3秒 06/03 船橋11R 6着/14頭 05/20 大井11R 9着/16頭 04/16 大井11R 7着/16頭+1.7秒 12/03 大井11R 9着/12頭+2.5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 5.7着 ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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

メタルスピード

騎手吉原寛（金沢）

7.7倍

AI の勝率20%損益の分かれ目13%

AI の勝率 20% が損益の分かれ目 13%（1 ÷ 7.7倍）を上回り、期待値 +57% 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（9着）

出走馬全9頭

◎7

オピニオンリーダー

矢野貴（大井）

5.0倍

勝率 27%

›

○8

スレイマン

御神訓（大井）

1.8倍

勝率 26%

›

▲1

メタルスピード

吉原寛（金沢）

7.7倍

勝率 20%

›

△9

ダテノショウグン

本田重（船橋）

4.2倍

勝率 12%

›

△6

ナニハサテオキ

張田昂（船橋）

20.1倍

勝率 5%

›

△5

アルラ

野畑凌（川崎）

35.1倍

対象外勝率 4%

›

▽2

ランリョウオー

見越彬（浦和）

26.9倍

勝率 3%

›

▽3

プラセボ

小杉亮（船橋）

73.1倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ノットリグレット

保園翔（浦和）

301.7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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単勝 1 メタルスピード ¥200 実7.7倍期待値 +57% 不的中9着単勝 7.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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