浦和 12R 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。

12R 浦和競馬場ダ2000m 発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フォートウィリアム	室陽一（浦和）	実83.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/25 船橋12R 8着/14頭+1.7秒 08/07 浦和10R 11着/12頭+2.9秒 07/14 浦和12R 7着/12頭+0.0秒 06/29 船橋12R 4着/12頭 06/23 浦和7R 9着/10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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% × 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 0.5% (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。
2	レッドゲート	七夕裕（浦和）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/25 浦和12R 3着/3頭 08/25 船橋12R 6着/14頭+1.0秒 08/07 浦和10R 8着/12頭+1.8秒 07/13 浦和12R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 7着/12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 5.7着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 3.9% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	サマーストーリー	中山遥（浦和）	実57.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（72日ぶりの実戦）
前5走 08/12 浦和9R 10着/10頭+3.0秒 07/14 浦和12R 9着/12頭 06/23 浦和7R 4着/10頭 05/29 浦和12R 9着/10頭 05/07 船橋12R 11着/13頭+3.3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.2% (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。
4	メイショウフソウ	野畑凌（川崎）	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/07 浦和10R 2着/12頭+0.4秒 07/16 浦和12R 1着/12頭 06/24 浦和6R 2着/10頭 05/29 浦和8R 1着/12頭 04/23 浦和7R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ティナバローズ追込	和田譲（大井）	実40.0	▽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走平均8.7着と低調／60日ぶりの実戦）
前5走 08/24 船橋7R 10着/12頭+3.9秒 08/05 船橋11R 6着/10頭+1.9秒 06/29 船橋12R 10着/12頭 06/02 船橋11R 9着/14頭+1.0秒 05/07 船橋12R 9着/13頭+2.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.7% (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。
6	テンダリー逃げ	及川烈（浦和）	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/12 川崎12R 2着/14頭+0.1秒 02/03 川崎9R 1着/14頭勝利 01/04 川崎9R 3着/13頭+0.2秒 12/17 川崎12R 1着/13頭勝利 11/19 川崎3R 4着/12頭+1.9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) ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 164日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	キタイノホシ	町田直（川崎）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 6.9% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	オオタニズスマイル自在	秋元耕（浦和）	実97.1	▽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）
前5走 09/22 浦和6R 11着/12頭+2.2秒 08/11 浦和7R 6着/9頭+2.4秒 07/17 浦和9R 6着/9頭 06/05 名古屋11R 10着/11頭 05/25 名古屋11R 7着/12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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ▽ 前走実績前走 11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 0.7% (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。
9	ホテルストリート	本田重（船橋）	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/23 浦和8R 1着/11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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.9% (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。
10	ゴールドキッド	古岡勇（川崎）	実31.2	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 10/13 川崎10R 6着/14頭+1.3秒 09/24 浦和12R 3着/12頭+0.9秒 08/11 浦和12R 2着/3頭 07/15 浦和5R 2着/12頭 05/27 浦和6R 2着/12頭+1.0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 3.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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	フォーゲルヴァイデ	半澤慶（浦和）	実42.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯8走で勝率25%）
前5走 09/11 川崎10R 11着/12頭+4.2秒 07/14 浦和12R 6着/12頭 05/25 浦和12R 4着/12頭 04/21 浦和6R 2着/12頭+0.1秒 03/16 浦和12R 3着/12頭+0.2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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
12	ミランカ逃げ	吉留孝（浦和）	実159.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/23 浦和7R 12着/12頭+6.4秒 08/14 大井8R 11着/14頭+2.3秒 08/02 大井6R 2着/8頭+0.1秒 07/11 大井1R 1着/14頭勝利 06/25 大井6R 1着/13頭勝利
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 8.3着 (不振) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (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。

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

ホテルストリート

騎手本田重（船橋）

1.3倍

AI の勝率56%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

◎9

ホテルストリート

本田重（船橋）

1.3倍

勝率 56%

›

○4

メイショウフソウ

野畑凌（川崎）

5.7倍

勝率 19%

›

▲7

キタイノホシ

町田直（川崎）

8.9倍

勝率 7%

›

△6

テンダリー

及川烈（浦和）

27.6倍

勝率 5%

›

△2

レッドゲート

七夕裕（浦和）

15.4倍

勝率 4%

›

△10

ゴールドキッド

古岡勇（川崎）

31.2倍

対象外勝率 3%

›

▽11

フォーゲルヴァイデ

半澤慶（浦和）

42.3倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ティナバローズ

和田譲（大井）

40.0倍

対象外勝率 2%

›

▽3

サマーストーリー

中山遥（浦和）

57.3倍

対象外勝率 1%

›

▽8

オオタニズスマイル

秋元耕（浦和）

97.1倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ミランカ

吉留孝（浦和）

159.6倍

対象外勝率 1%

›

×1

フォートウィリアム

室陽一（浦和）

83.9倍

対象外勝率 0%

›

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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項