浦和2R AI予想 - Stride AI

浦和 2R 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。

2R 浦和競馬場ダート1400m　発走 14:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブシリカ	野畑凌（川崎）	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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/29 浦和1R 1着/10頭 04/23 浦和1R 4着/9頭+3.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 24日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.5% (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。
2	エムブイピーコール先行	福原杏（浦和）	実10.5	○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／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/26 浦和1R 7着/9頭 05/11 川崎1R 3着/12頭+1.6秒 04/22 浦和3R 5着/10頭+1.6秒 04/01 船橋2R 5着/12頭+1.9秒 03/09 船橋1R 10着/10頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 13.1% (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	ゴールドアムレット差し	菅原涼（大井）	実23.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／97日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和1R 6着/7頭+2.4秒 03/09 船橋4R 6着/9頭+2.9秒 02/26 浦和3R 7着/10頭+1.2秒 01/06 浦和1R 7着/12頭+2.2秒 12/24 浦和10R 11着/11頭+5.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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	カクレンボ追込	半澤慶（浦和）	実18.4	▲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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 01/06 浦和2R 11着/11頭+2.2秒 12/23 浦和4R 10着/12頭+2.2秒 11/28 浦和7R 10着/10頭+5.1秒 10/27 浦和3R 1着/6頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4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) △ ローテーション 167日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	チョンチョロチョン	室陽一（浦和）	実9.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 02/23 浦和2R 8着/11頭+2.2秒 12/22 浦和3R 1着/5頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
6	タイムプリンス自在推奨	佐野遥（川崎）	実12.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/31 船橋1R 10着/12頭+2.3秒 03/19 浦和3R 4着/8頭+1.4秒 01/19 船橋2R 9着/12頭+2.6秒 11/26 浦和1R 3着/11頭+0.8秒 08/05 川崎4R 8着/8頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 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) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
7	ハリッサ追込	中山遥（浦和）	実36.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 03/19 浦和9R 10着/10頭+3.2秒 02/23 浦和2R 10着/11頭+3.4秒 02/09 船橋3R 11着/12頭+2.9秒 01/22 船橋7R 9着/12頭+2.0秒 01/06 浦和3R 9着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 95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 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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／ 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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラブシリカ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○6タイムプリンス

12.7倍

EV +88%

○2エムブイピーコール

10.5倍

EV +37%

▲5チョンチョロチョン

9.9倍

EV +20%

▲4カクレンボ

18.4倍

EV +48%

出走馬AI評価順・全7頭

◎1

ラブシリカ

野畑凌（川崎）

1.1倍

-48%

›

○6

タイムプリンス

佐野遥（川崎）

12.7倍

+88%

›

○2

エムブイピーコール

福原杏（浦和）

10.5倍

+37%

›

▲5

チョンチョロチョン

室陽一（浦和）

9.9倍

+20%

›

▲4

カクレンボ

半澤慶（浦和）

18.4倍

+48%

›

△3

ゴールドアムレット

菅原涼（大井）

23.0倍

-18%

›

△7

ハリッサ

中山遥（浦和）

36.8倍

-35%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 6 タイムプリンス実12.7倍期待値 +88% 推奨 8.8〜18.4倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 タイムプリンス実12.7倍期待値 +295% 推奨 5.0〜30.0倍 600円

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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