浦和 10R 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。

10R 浦和競馬場ダート800m　発走 18:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デュアルロンド差し	川島正（船橋）	実92.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/09 船橋10R 10着/12頭+2.2秒 02/10 船橋10R 13着/14頭+2.4秒 01/13 大井9R 8着/8頭+1.4秒 12/29 大井8R 11着/13頭+2.9秒 11/11 大井12R 8着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	フォーティチュード逃げ	中山遥（浦和）	実1.4	🌟◎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（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯7走で勝率57%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 05/29 浦和5R 1着/12頭 04/24 浦和4R 1着/10頭勝利 03/05 川崎3R 1着/12頭勝利 02/26 浦和3R 3着/10頭+0.1秒 01/06 浦和1R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 57% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
3	ノヴァヴィア逃げ推奨	野畑凌（川崎）	実17.4	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率29%と適性高／同馬場と相性良）
前5走 05/27 浦和9R 3着/11頭+2.0秒 10/27 浦和8R 1着/12頭勝利 08/19 浦和8R 8着/8頭+2.5秒 05/26 浦和2R 1着/12頭勝利 03/07 川崎8R 3着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 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 29% (得意) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	エクセレンアーサー	矢野貴（大井）	実9.5	▲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／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 06/02 船橋6R 9着/9頭+2.0秒 05/08 船橋8R 1着/14頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ ローテーション 21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 9.4% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ルールメイプル差し	佐野遥（川崎）	実26.1	△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3着）
前5走 05/14 川崎10R 3着/12頭+0.5秒 04/09 川崎10R 10着/12頭+1.5秒 03/04 川崎9R 1着/12頭勝利 02/04 川崎8R 7着/12頭+1.2秒 01/02 川崎9R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (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。
6	パラソーレ先行	保園翔（浦和）	実51.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 浦和11R 11着/12頭 12/23 浦和8R 1着/12頭勝利 12/17 川崎8R 2着/11頭+0.9秒 11/25 浦和9R 8着/11頭+1.6秒 10/28 浦和7R 8着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
7	ファセリア追込	七夕裕（浦和）	実71.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（96日ぶりの実戦）
前5走 03/19 浦和11R 4着/12頭+0.6秒 03/11 船橋10R 11着/14頭+1.7秒 02/23 浦和9R 4着/11頭+1.2秒 02/06 川崎12R 3着/12頭+0.0秒 01/07 浦和5R 4着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 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 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 96日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
8	タマモアルタイル逃げ	高橋哲（浦和）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/03 船橋10R 6着/13頭 05/25 浦和11R 3着/12頭 04/24 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 09/23 浦和10R 1着/10頭勝利 09/10 川崎10R 3着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
9	セイウンハルカニ追込	吉留孝（浦和）	実148.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 05/29 浦和11R 10着/10頭 05/07 船橋11R 14着/14頭+4.2秒 04/24 浦和10R 11着/12頭+1.9秒 03/19 浦和11R 11着/12頭+2.8秒 04/25 浦和12R 9着/9頭+3.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 25日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	サンダビューク先行	和田譲（大井）	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/25 浦和11R 5着/12頭 05/14 川崎10R 9着/12頭+1.4秒 04/24 浦和10R 4着/12頭+0.4秒 04/07 川崎9R 1着/10頭勝利 03/11 船橋10R 6着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
11	ラタランテラ逃げ	岡村健（船橋）	実7.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 船橋10R 4着/13頭+0.0秒 05/13 川崎2R 1着/12頭勝利 04/24 浦和4R 2着/10頭+0.2秒 04/02 船橋5R 7着/7頭+2.5秒 09/09 川崎2R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。

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

フォーティチュード

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ラタランテラ

7.8倍

EV +17%

○8タマモアルタイル

6.2倍

EV -13%

▲3ノヴァヴィア

17.4倍

EV +67%

▲4エクセレンアーサー

9.5倍

EV -10%

出走馬AI評価順・全11頭

◎2

フォーティチュード

中山遥（浦和）

1.4倍

-46%

›

○11

ラタランテラ

岡村健（船橋）

7.8倍

+17%

›

○8

タマモアルタイル

高橋哲（浦和）

6.2倍

-13%

›

▲3

ノヴァヴィア

野畑凌（川崎）

17.4倍

+67%

›

▲4

エクセレンアーサー

矢野貴（大井）

9.5倍

-10%

›

△5

ルールメイプル

佐野遥（川崎）

26.1倍

+39%

›

△10

サンダビューク

和田譲（大井）

27.6倍

-25%

›

△6

パラソーレ

保園翔（浦和）

51.1倍

-1%

›

▽1

デュアルロンド

川島正（船橋）

92.1倍

+39%

›

▽7

ファセリア

七夕裕（浦和）

71.7倍

+7%

›

▽9

セイウンハルカニ

吉留孝（浦和）

148.7倍

+54%

›

💡 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。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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 3 ノヴァヴィア実17.4倍期待値 +67% 推奨 13.5〜22.5倍 100円 ❌不的中5着単勝 17.4倍

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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