浦和 4R 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。

4R 浦和競馬場ダ1400m 発走 13:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウチュウノキボウ差し	及川烈（浦和）	実34.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/02 大井5R 9着/12頭+1.6秒 08/13 大井8R 10着/10頭+3.3秒 07/20 大井8R 10着/13頭 07/01 大井5R 13着/14頭 01/28 大井7R 6着/13頭+1.6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 9.7着 (不振) × 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 1.4% (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。
2	トーケンジンロック	福原杏（浦和）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
3	キタサンエポナ逃げ	中山遥（浦和）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 07/17 浦和12R 3着/12頭 05/27 浦和4R 2着/10頭 04/24 浦和6R 6着/11頭+1.3秒 03/19 浦和5R 6着/12頭+2.2秒 02/23 浦和8R 2着/13頭+0.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 24走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 22% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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	アルセリア	篠谷葵（船橋）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 09/23 浦和5R 6着/12頭+1.2秒 08/25 船橋7R 6着/12頭+1.1秒 08/04 船橋6R 6着/10頭+0.8秒 07/17 浦和5R 1着/12頭 07/03 船橋9R 6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 21.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	シナノクリスタル	秋元耕（浦和）	実24.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/24 浦和1R 2着/12頭+1.3秒 08/10 浦和1R 10着/12頭+1.9秒 07/17 浦和1R 8着/12頭+0.0秒 06/24 浦和3R 10着/10頭+7.0秒 05/28 浦和1R 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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
6	シエルライズ追込	町田直（川崎）	実3.1	◎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（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 川崎6R 1着/9頭勝利 09/11 川崎6R 2着/12頭+0.8秒 08/18 川崎1R 7着/11頭+2.3秒 01/14 名古屋10R 1着/11頭勝利 ―
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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
7	ミーコノデバンダ	櫻井光（川崎）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／513日ぶりの実戦）
前5走 05/28 浦和1R 2着/10頭+0.0秒 04/24 浦和1R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 513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 13.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	エミネントキャリア	藤本現（大井）	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 09/25 浦和6R 1着/12頭勝利 08/12 浦和5R 9着/9頭+3.0秒 07/17 浦和5R 8着/12頭 06/26 浦和5R 4着/7頭 05/29 浦和7R 8着/10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 7走で勝率 14% ◎ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
9	フォレバーアイヤ	野畑凌（川崎）	実39.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／100日ぶりの実戦）
前5走 07/15 浦和1R 9着/11頭 06/25 浦和2R 1着/7頭 05/29 浦和4R 9着/11頭 04/24 浦和3R 7着/10頭+1.3秒 03/20 浦和3R 10着/11頭+4.6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 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 100日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
10	マケタラアカン	笠野雄（船橋）	実35.3	×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／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/02 船橋6R 6着/12頭+1.9秒 08/25 船橋6R 10着/12頭+2.2秒 08/04 船橋6R 10着/10頭+1.7秒 07/17 浦和8R 6着/10頭 06/29 船橋6R 6着/9頭
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
11	ルビーテソーロ	保園翔（浦和）	実24.6	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／72日ぶりの実戦）
前5走 08/12 浦和3R 11着/11頭+4.2秒 06/23 浦和4R 7着/8頭+4.0秒 04/24 浦和3R 1着/10頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

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

シエルライズ

騎手町田直（川崎）

3.1倍

AI の勝率32%損益の分かれ目32%

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11頭

◎6

シエルライズ

町田直（川崎）

3.1倍

勝率 32%

›

○4

アルセリア

篠谷葵（船橋）

3.3倍

勝率 21%

›

▲7

ミーコノデバンダ

櫻井光（川崎）

5.6倍

勝率 13%

›

△2

トーケンジンロック

福原杏（浦和）

7.0倍

勝率 12%

›

△3

キタサンエポナ

中山遥（浦和）

9.5倍

勝率 7%

›

△5

シナノクリスタル

秋元耕（浦和）

24.3倍

勝率 5%

›

▽8

エミネントキャリア

藤本現（大井）

24.4倍

勝率 4%

›

▽11

ルビーテソーロ

保園翔（浦和）

24.6倍

勝率 3%

›

×1

ウチュウノキボウ

及川烈（浦和）

34.9倍

対象外勝率 1%

›

×9

フォレバーアイヤ

野畑凌（川崎）

39.5倍

対象外勝率 1%

›

×10

マケタラアカン

笠野雄（船橋）

35.3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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