浦和 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

7R 浦和競馬場ダ1400m 発走 15:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パドメ先行	秋元耕（浦和）	実101.9	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 07/23 園田5R 9着/12頭+2.3秒 04/07 園田8R 8着/9頭+3.1秒 03/18 園田3R 1着/10頭勝利 01/02 園田7R 3着/12頭+0.4秒 12/10 園田3R 3着/10頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	タイセイガナール	篠谷葵（船橋）	実10.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/01 船橋10R 5着/14頭+1.1秒 08/05 船橋2R 3着/6頭+1.1秒 07/04 船橋8R 8着/11頭+2.0秒 06/05 船橋5R 6着/10頭+0.0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 5.3着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	マイキー逃げ推奨	臼井健（船橋）	実6.5	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（同馬場と相性良／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/28 船橋12R 3着/13頭+1.7秒 08/24 船橋7R 7着/12頭+3.0秒 05/04 船橋6R 2着/12頭+0.9秒 12/02 大井7R 9着/12頭+1.8秒 11/11 大井10R 10着/14頭+2.0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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.0	◎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33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/28 船橋12R 4着/13頭+2.3秒 08/24 船橋10R 2着/14頭+0.1秒 08/10 浦和5R 5着/11頭+2.1秒 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7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 3.7着 ◎ 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 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	ジュンフカリ	神尾香（川崎）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 10/12 川崎9R 4着/10頭+1.2秒 09/23 浦和6R 3着/13頭+0.3秒 09/11 川崎10R 6着/12頭+1.9秒 08/20 川崎8R 7着/13頭+1.1秒 07/31 川崎10R 9着/12頭+2.3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 4.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	クヴェレ先行	室陽一（浦和）	実57.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（103日ぶりの実戦）
前5走 07/12 3110R 8着/12頭+1.3秒 06/28 3110R 9着/11頭+2.7秒 06/13 315R 4着/12頭+0.0秒 05/31 3110R 8着/12頭+2.5秒 05/17 3112R 4着/12頭+0.1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 7.0着 (不振) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ ローテーション 103日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
7	キャッスルシャイン先行	小杉亮（船橋）	実17.7	×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33%と好調）
前5走 09/28 船橋7R 4着/12頭+1.5秒 08/02 船橋5R 8着/11頭+1.7秒 06/28 船橋10R 1着/8頭 06/03 船橋5R 2着/11頭 05/11 川崎9R 5着/10頭+1.5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 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
8	モズアカトンボ先行	西啓太（大井）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/23 浦和7R 8着/12頭+2.3秒 09/09 川崎7R 5着/12頭+1.0秒 08/12 浦和7R 6着/12頭+0.9秒 04/09 園田12R 8着/12頭+0.9秒 03/18 園田12R 6着/12頭+0.7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 6.3着 ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	シナノショウグン	櫻井光（川崎）	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 09/23 浦和9R 2着/12頭+0.5秒 09/10 川崎6R 6着/12頭+0.7秒 08/10 浦和9R 2着/10頭+0.9秒 07/13 浦和10R 6着/10頭 06/26 浦和8R 5着/9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 3.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	インファンタ逃げ	福原杏（浦和）	実26.4	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/22 浦和9R 1着/12頭勝利 08/10 浦和9R 7着/10頭+1.9秒 06/02 船橋8R 12着/14頭+1.0秒 05/28 浦和6R 4着/12頭 05/07 船橋9R 12着/12頭+4.3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 1着 (勢い継続) × 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 2.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	セイウンシリウス追込	國分祐（浦和）	実88.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（220日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和7R 5着/7頭+1.8秒 02/23 浦和7R 4着/13頭+1.2秒 01/06 浦和10R 8着/11頭+2.5秒 04/21 浦和10R 5着/12頭+1.0秒 03/21 浦和10R 8着/12頭+1.9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 5.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ ローテーション 220日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
12	ジョーサルーテ	佐野遥（川崎）	実6.9	△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15走で勝率27%と適性高／同馬場状態で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/24 浦和9R 9着/11頭+2.5秒 07/14 浦和6R 7着/10頭 06/26 浦和8R 1着/9頭 05/26 浦和8R 4着/9頭+0.0秒 04/20 浦和7R 2着/12頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 27% (得意) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
13	ノーブルプラチナ自在	七夕裕（浦和）	実30.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/14 川崎12R 4着/13頭+0.6秒 09/09 川崎7R 6着/12頭+1.0秒 08/10 浦和8R 9着/11頭+1.8秒 07/17 浦和9R 2着/9頭+0.0秒 06/25 浦和5R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。

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

マイキー

騎手臼井健（船橋）

6.5倍

AI の勝率20%損益の分かれ目15%

AI の勝率 20% が損益の分かれ目 15%（1 ÷ 6.5倍）を上回り、期待値 +32% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（6着）

出走馬全13頭

◎4

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.0倍

勝率 31%

›

○3

マイキー

臼井健（船橋）

6.5倍

勝率 20%

›

▲5

ジュンフカリ

神尾香（川崎）

6.3倍

勝率 15%

›

△12

ジョーサルーテ

佐野遥（川崎）

6.9倍

勝率 9%

›

△8

モズアカトンボ

西啓太（大井）

9.3倍

勝率 7%

›

△9

シナノショウグン

櫻井光（川崎）

9.7倍

勝率 5%

›

×2

タイセイガナール

篠谷葵（船橋）

10.5倍

勝率 4%

›

▽10

インファンタ

福原杏（浦和）

26.4倍

勝率 2%

›

×7

キャッスルシャイン

小杉亮（船橋）

17.7倍

勝率 2%

›

▽13

ノーブルプラチナ

七夕裕（浦和）

30.2倍

対象外勝率 2%

›

▽6

クヴェレ

室陽一（浦和）

57.9倍

対象外勝率 1%

›

▽11

セイウンシリウス

國分祐（浦和）

88.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

パドメ

秋元耕（浦和）

101.9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 3 マイキー ¥100 実6.5倍期待値 +32% 不的中6着単勝 6.5倍

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