浦和 6R 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。

6R 浦和競馬場ダ1500m 発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レフレール	中山遥（浦和）	実44.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/12 川崎8R 11着/12頭+2.1秒 09/23 浦和7R 11着/12頭+3.9秒 06/25 浦和8R 2着/7頭 06/15 川崎7R 3着/13頭 06/01 船橋2R 5着/11頭
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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
2	ポピーレッド逃げ	和田譲（大井）	実30.2	△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33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/11 浦和7R 7着/9頭+3.0秒 05/26 浦和1R 1着/9頭 04/22 浦和1R 1着/11頭勝利 01/06 浦和1R 8着/12頭+2.3秒 12/24 浦和1R 12着/12頭+3.9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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6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 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ゴールドパートナー	山口達（船橋）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/28 船橋12R 6着/13頭+2.6秒 06/28 船橋7R 1着/9頭 06/02 船橋5R 1着/12頭 05/08 船橋6R 2着/11頭+0.1秒 04/03 船橋8R 5着/12頭+1.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 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 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	レモンドロップ	半澤慶（浦和）	実46.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和6R 7着/13頭+0.9秒 08/07 浦和8R 2着/11頭+0.8秒 07/15 浦和9R 6着/12頭 06/25 浦和8R 6着/7頭 05/25 浦和2R 4着/10頭+0.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 12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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	イデアクリスタル	秋元耕（浦和）	実34.7	△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 5 ◎ 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.5% (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。
6	レジーナチェリ	岡村健（船橋）	実63.6	▽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）
前5走 09/28 船橋12R 10着/13頭+3.6秒 08/24 船橋6R 6着/11頭+0.7秒 08/02 船橋12R 5着/9頭+1.2秒 06/30 大井7R 3着/11頭 06/10 大井8R 5着/12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 7.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
7	シエルラビクトア自在	櫻井光（川崎）	実83.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（中6日以内の連戦）
前5走 10/16 川崎9R 7着/10頭+1.1秒 09/07 川崎10R 5着/12頭+0.4秒 08/19 川崎9R 7着/12頭+0.8秒 08/05 船橋11R 10着/10頭+3.1秒 07/29 川崎8R 4着/7頭+1.1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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
8	バルカニクス	福原杏（浦和）	実59.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 09/22 浦和7R 2着/13頭+1.2秒 08/11 浦和3R 5着/11頭+1.6秒 07/15 浦和9R 8着/12頭 06/22 浦和9R 8着/8頭+2.0秒 05/28 浦和8R 6着/11頭+0.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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。
9	ツーエムフリーク逃げ	山中悠（船橋）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率100%と適性高／同距離帯11走で勝率100%／同馬場状態で勝率71%）
前5走 08/24 船橋5R 10着/12頭+1.9秒 08/02 船橋8R 6着/9頭+1.0秒 11/27 浦和11R 1着/12頭勝利 10/31 浦和7R 1着/12頭勝利 09/24 浦和5R 1着/10頭勝利
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 11走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 71% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 16.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	アルディバ	矢野貴（大井）	実1.3	◎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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 06/22 浦和9R 2着/8頭+1.0秒 05/27 浦和1R 1着/10頭 04/23 浦和1R 1着/9頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 123日休養明け × 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 50.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	バジルフレイバー差し	濱田達（船橋）	実107.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は23走で勝ち無し／60日ぶりの実戦）
前5走 08/24 船橋7R 6着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 4着/11頭+1.3秒 06/29 大井8R 10着/14頭 06/09 大井7R 9着/14頭 05/18 大井8R 7着/13頭+1.1秒
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 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 23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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	ゴールドステージ逃げ	川島正（船橋）	実32.0	▲詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/28 船橋5R 12着/12頭+4.4秒 06/02 船橋2R 1着/12頭 05/05 船橋1R 10着/12頭+1.6秒 04/01 船橋2R 2着/12頭+0.2秒 03/09 船橋1R 6着/10頭+2.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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

アルディバ

騎手矢野貴（大井）

1.3倍

AI の勝率50%損益の分かれ目77%

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12頭

◎10

アルディバ

矢野貴（大井）

1.3倍

勝率 50%

›

○9

ツーエムフリーク

山中悠（船橋）

4.3倍

勝率 16%

›

▲12

ゴールドステージ

川島正（船橋）

32.0倍

対象外勝率 8%

›

△3

ゴールドパートナー

山口達（船橋）

12.9倍

勝率 8%

›

△2

ポピーレッド

和田譲（大井）

30.2倍

対象外勝率 5%

›

△5

イデアクリスタル

秋元耕（浦和）

34.7倍

対象外勝率 4%

›

▽1

レフレール

中山遥（浦和）

44.9倍

対象外勝率 3%

›

▽8

バルカニクス

福原杏（浦和）

59.2倍

対象外勝率 2%

›

▽4

レモンドロップ

半澤慶（浦和）

46.4倍

対象外勝率 2%

›

▽6

レジーナチェリ

岡村健（船橋）

63.6倍

対象外勝率 1%

›

▽7

シエルラビクトア

櫻井光（川崎）

83.3倍

対象外勝率 1%

›

▽11

バジルフレイバー

濱田達（船橋）

107.0倍

対象外勝率 1%

›

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