浦和8R AI予想 - Stride AI

浦和 8R 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。

8R 浦和競馬場ダート2000m　発走 16:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミノリチャン	岡村健（船橋）	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/04 船橋12R 4着/11頭+1.7秒 04/23 浦和7R 4着/12頭+2.0秒 03/30 船橋12R 7着/12頭+2.4秒 03/16 浦和3R 8着/10頭+1.1秒 02/23 浦和3R 7着/10頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ルミナヴィクター	中島良（浦和）	実76.9	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 04/24 浦和12R 8着/12頭+1.6秒 04/08 川崎6R 9着/12頭+1.4秒 03/18 浦和12R 6着/12頭+0.9秒 02/28 浦和12R 8着/12頭+2.3秒 02/12 船橋3R 12着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
3	ロベルタインパクト	和田譲（大井）	実25.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／93日ぶりの実戦）
前5走 02/25 浦和12R 4着/12頭+0.6秒 01/06 浦和12R 4着/12頭+1.4秒 12/24 浦和2R 5着/11頭+2.5秒 11/28 浦和2R 4着/12頭+1.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 93日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	メイショウフソウ	野畑凌（川崎）	実1.2	×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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/23 浦和7R 1着/12頭勝利 03/30 船橋12R 4着/12頭+1.2秒 03/12 船橋4R 6着/9頭+1.3秒 02/10 船橋6R 7着/12頭+1.4秒 12/23 名古屋4R 3着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.8% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	モナークスラッガー	加藤雄（川崎）	実23.3	△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24走で勝ち無し）
前5走 05/14 川崎3R 9着/14頭+1.5秒 04/24 浦和12R 4着/12頭+1.2秒 04/06 川崎7R 10着/14頭+1.3秒 03/06 川崎8R 6着/12頭+1.7秒 11/03 船橋12R 9着/14頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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。
6	エコロルキナ推奨	室陽一（浦和）	実24.5	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ24.5倍で期待値+210%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/27 大井10R 11着/15頭+2.6秒 04/15 大井8R 8着/10頭+3.8秒 03/23 大井6R 7着/12頭+0.9秒 03/09 大井9R 11着/14頭+3.3秒 02/11 船橋3R 6着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.7% (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。
7	ルナティックアイ	高橋哲（浦和）	実80.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/07 船橋3R 9着/12頭+3.1秒 04/24 浦和12R 7着/12頭+1.4秒 03/19 浦和4R 6着/11頭+1.9秒 02/23 浦和3R 5着/10頭+1.2秒 01/06 浦和5R 7着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	セイウンコチョウ	國分祐（浦和）	実98.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場38走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 05/15 川崎5R 4着/12頭+0.7秒 04/24 浦和12R 11着/12頭+1.9秒 03/20 浦和7R 5着/12頭+1.2秒 02/25 浦和12R 7着/12頭+0.9秒 01/21 船橋12R 6着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 38走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (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。
9	アンパト	見越彬（浦和）	実18.9	△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33%と好調／前走2着）
前5走 04/23 浦和7R 2着/12頭+1.2秒 03/20 浦和6R 1着/12頭勝利 02/27 浦和9R 6着/12頭+2.2秒 02/13 船橋7R 7着/12頭+1.5秒 01/06 浦和12R 9着/12頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	スマイルポピー	吉留孝（浦和）	実35.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/13 川崎4R 5着/12頭+0.7秒 04/24 浦和12R 12着/12頭+2.2秒 04/02 船橋3R 9着/12頭+3.4秒 03/20 浦和2R 10着/12頭+2.0秒 12/16 川崎7R 10着/14頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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	ルグランブルー	七夕裕（浦和）	実16.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/24 浦和12R 5着/12頭+1.2秒 04/09 川崎5R 9着/12頭+2.0秒 03/19 浦和7R 8着/12頭+1.4秒 02/27 浦和9R 3着/12頭+1.5秒 01/06 浦和12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	グァンダオ	中山遥（浦和）	実8.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 04/24 浦和12R 3着/12頭+0.8秒 04/10 川崎6R 4着/12頭+1.7秒 03/19 浦和12R 3着/12頭+0.7秒 02/18 大井2R 7着/13頭+1.2秒 01/28 大井2R 5着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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

このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 6 エコロルキナ実24.5倍期待値 +210% 200円 ❌不的中7着

※ 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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