浦和3R AI予想 - Stride AI

浦和 3R 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。

3R 浦和競馬場ダート1400m　発走 13:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リトルエース	中山遥（浦和）	実63.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/07 船橋1R 9着/12頭+3.0秒 04/22 浦和1R 6着/11頭+2.8秒 03/24 大井6R 14着/14頭+3.7秒 03/10 大井5R 13着/14頭+1.9秒 02/19 大井4R 10着/11頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
2	ジーティープリン	笹川翼（大井）	実1.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 03/20 浦和3R 2着/11頭+0.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
3	コンバットキック推奨	室陽一（浦和）	実23.4	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ23.4倍で期待値+190%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/27 浦和1R 6着/12頭+1.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ ローテーション 183日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
4	キンパツビジン	木間龍（船橋）	実138.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 04/24 浦和3R 10着/10頭+2.3秒 01/08 浦和9R 13着/13頭+4.9秒 12/23 浦和1R 9着/12頭+3.7秒 09/24 浦和2R 3着/7頭+0.9秒 08/18 浦和3R 4着/7頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
5	マッドチェイサー	川島正（船橋）	実28.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/12 川崎1R 12着/12頭+6.7秒 04/10 川崎1R 3着/10頭+2.1秒 01/04 川崎1R 5着/11頭+1.1秒 12/19 川崎2R 5着/9頭+1.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
6	キングハービン	岡村裕（川崎）	実77.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/12 川崎8R 10着/12頭+2.6秒 04/23 浦和1R 5着/9頭+4.2秒 03/20 浦和3R 4着/11頭+2.2秒 02/28 浦和3R 6着/8頭+1.6秒 01/09 浦和1R 9着/10頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	センチュリーラヴ	中島良（浦和）	実10.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 04/23 浦和1R 2着/9頭+1.7秒 03/20 浦和3R 6着/11頭+2.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
8	エガル	菅原涼（大井）	実74.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 04/23 浦和1R 8着/9頭+5.4秒 03/20 浦和3R 5着/11頭+2.2秒 09/24 浦和2R 4着/7頭+1.2秒 08/18 浦和3R 6着/7頭+3.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
9	ビナナムディン	野畑凌（川崎）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 04/23 浦和1R 3着/9頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
10	アビエーション	保園翔（浦和）	実143.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/12 川崎1R 9着/12頭+3.8秒 04/22 浦和1R 8着/11頭+3.7秒 03/20 浦和4R 7着/10頭+3.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。

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

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 3 コンバットキック実23.4倍期待値 +190% 200円 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。

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