浦和 3R 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。

3R 浦和競馬場ダ1400m 発走 13:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レガロパラユー	秋元耕（浦和）	実61.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/24 浦和4R 4着/6頭+3.0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 4.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ハヤネ	本田重（船橋）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/24 浦和3R 4着/5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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	アロースリット	半澤慶（浦和）	実125.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/22 浦和3R 6着/9頭+3.6秒 08/07 浦和3R 8着/9頭+5.6秒 07/14 浦和3R 4着/5頭 ― ―
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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
4	コパノブロンド	町田直（川崎）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/22 浦和2R 3着/11頭+1.2秒 08/07 浦和2R 7着/10頭+2.2秒 07/13 浦和3R 7着/7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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
5	トーケンジンフィズ	木間龍（船橋）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/28 船橋2R 8着/12頭+2.8秒 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ビービーウォルド	野畑凌（川崎）	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/28 船橋2R 10着/12頭+3.5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 10.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
7	ビナコンチュア	藤本現（大井）	実34.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/25 浦和3R 4着/5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 4.0着 ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
8	モーニングチカラ	七夕裕（浦和）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/22 浦和2R 5着/11頭+1.3秒 08/07 浦和2R 4着/10頭+0.8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 4.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	カラフルベリー推奨	岡村健（船橋）	実7.5	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+80%の中穴候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 05/26 浦和3R 4着/7頭+0.0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 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 149日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	リュウノハヤブサ	保園翔（浦和）	実30.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。
11	サマーエンド	ゴンサ（船橋）	実1.7	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
12	フルーツポンチ	中山遥（浦和）	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（80日ぶりの実戦）
前5走 08/03 船橋1R 5着/9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 5.0着 × 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 3.1% (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。

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

カラフルベリー

騎手岡村健（船橋）

7.5倍

AI の勝率24%損益の分かれ目13%

AI の勝率 24% が損益の分かれ目 13%（1 ÷ 7.5倍）を上回り、期待値 +81% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥300（AI の自信に応じて変えています）

外れ（11着）

出走馬全12頭

◎11

サマーエンド

ゴンサ（船橋）

1.7倍

勝率 30%

›

○9

カラフルベリー

岡村健（船橋）

7.5倍

勝率 24%

›

▲2

ハヤネ

本田重（船橋）

7.4倍

勝率 16%

›

△5

トーケンジンフィズ

木間龍（船橋）

8.0倍

勝率 9%

›

△8

モーニングチカラ

七夕裕（浦和）

17.3倍

勝率 5%

›

△4

コパノブロンド

町田直（川崎）

18.3倍

勝率 4%

›

▽6

ビービーウォルド

野畑凌（川崎）

28.3倍

勝率 3%

›

▽12

フルーツポンチ

中山遥（浦和）

21.7倍

勝率 3%

›

▽10

リュウノハヤブサ

保園翔（浦和）

30.9倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ビナコンチュア

藤本現（大井）

34.9倍

対象外勝率 2%

›

▽1

レガロパラユー

秋元耕（浦和）

61.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

アロースリット

半澤慶（浦和）

125.7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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 9 カラフルベリー ¥300 実7.5倍期待値 +81% 不的中11着単勝 7.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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