浦和 8R 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。

8R 浦和競馬場ダ1500m 発走 16:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノニューリーフ	國分祐（浦和）	実170.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/22 浦和6R 10着/12頭+2.1秒 08/11 浦和8R 11着/12頭+1.8秒 07/16 浦和8R 9着/9頭 06/24 浦和9R 7着/11頭+0.0秒 05/27 浦和9R 11着/11頭+6.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ダンシングラスカル	張田昂（船橋）	実5.0	△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8走で勝率50%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/23 浦和7R 7着/12頭+2.0秒 08/12 浦和9R 1着/10頭勝利 07/13 浦和8R 1着/12頭 06/23 浦和9R 3着/10頭 05/27 浦和5R 1着/9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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (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。
3	エドノビートイン自在	和田譲（大井）	実9.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/23 浦和6R 2着/13頭+0.3秒 08/24 船橋7R 9着/12頭+3.9秒 08/11 浦和7R 4着/9頭+0.7秒 07/13 浦和10R 2着/10頭 06/25 浦和5R 3着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
4	フィラメント逃げ	町田直（川崎）	実39.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/13 川崎9R 8着/10頭+3.0秒 12/18 川崎10R 4着/10頭+0.9秒 11/20 川崎9R 6着/12頭+1.4秒 10/16 川崎9R 2着/12頭+0.4秒 09/26 浦和10R 5着/13頭+2.0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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 32走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	マッドスピード	笠野雄（船橋）	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／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/30 船橋8R 8着/10頭+3.0秒 08/05 船橋10R 3着/12頭+0.8秒 07/16 浦和9R 3着/11頭 06/29 船橋7R 7着/8頭 06/01 船橋5R 7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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 3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 18% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
6	フェルナンダ追込	笹川翼（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 09/23 浦和7R 2着/12頭+1.3秒 08/10 浦和9R 1着/10頭勝利 06/25 浦和9R 6着/10頭+1.0秒 05/29 浦和9R 2着/10頭 04/20 浦和5R 3着/11頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
7	ラブシックボッサ逃げ	藤本現（大井）	実59.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/28 船橋5R 6着/12頭+1.4秒 08/24 船橋5R 6着/12頭+1.4秒 08/03 船橋5R 9着/12頭+1.0秒 07/03 船橋7R 6着/7頭 06/24 浦和9R 9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% ○ 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) +50%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	ブリヤンオーブ逃げ	鷹見陸（大井）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（100日ぶりの実戦）
前5走 07/14 浦和6R 8着/10頭 05/08 船橋10R 8着/12頭+1.1秒 03/30 船橋7R 2着/12頭+0.0秒 03/11 船橋9R 8着/11頭+3.1秒 11/04 船橋7R 8着/13頭+1.5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 6.0着 △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
9	マルヒロユートピア自在	篠谷葵（船橋）	実99.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/28 船橋7R 11着/12頭+2.4秒 08/26 船橋10R 10着/12頭+1.9秒 08/02 船橋8R 3着/9頭+0.3秒 07/02 船橋6R 8着/10頭 06/03 船橋8R 7着/12頭
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 8.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
10	バイルシュタイン	野畑凌（川崎）	実2.1	◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／345日ぶりの実戦）
前5走 11/11 園田10R 2着/10頭+0.1秒 10/30 園田7R 2着/9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 2.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 345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 32.2% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

バイルシュタイン

騎手野畑凌（川崎）

2.1倍

AI の勝率32%損益の分かれ目48%

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10頭

◎10

バイルシュタイン

野畑凌（川崎）

2.1倍

勝率 32%

›

○6

フェルナンダ

笹川翼（大井）

3.2倍

勝率 24%

›

▲3

エドノビートイン

和田譲（大井）

9.2倍

勝率 13%

›

△2

ダンシングラスカル

張田昂（船橋）

5.0倍

勝率 12%

›

△8

ブリヤンオーブ

鷹見陸（大井）

16.6倍

勝率 7%

›

△5

マッドスピード

笠野雄（船橋）

18.3倍

勝率 4%

›

▽4

フィラメント

町田直（川崎）

39.7倍

対象外勝率 3%

›

▽7

ラブシックボッサ

藤本現（大井）

59.8倍

対象外勝率 3%

›

▽9

マルヒロユートピア

篠谷葵（船橋）

99.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ニシノニューリーフ

國分祐（浦和）

170.9倍

対象外勝率 1%

›

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