浦和 1R 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。

1R 浦和競馬場ダート1400m　発走 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シャコンヌ先行	鷹見陸（大井）	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/27 浦和2R 1着/12頭 05/13 川崎1R 4着/12頭+0.7秒 04/20 浦和4R 3着/10頭+0.3秒 04/06 川崎1R 6着/11頭+0.4秒 03/20 浦和1R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.3% (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。
2	イチモクサン先行	中山遥（浦和）	実10.5	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/27 浦和3R 11着/12頭 05/12 川崎2R 8着/9頭+1.8秒 04/22 浦和2R 5着/11頭+0.9秒 09/15 大井10R 9着/11頭+1.8秒 09/01 大井9R 9着/13頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.4% (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	バララララララ差し	岡村健（船橋）	実40.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/27 浦和3R 12着/12頭+3.0秒 05/12 川崎2R 5着/9頭+1.2秒 04/20 浦和4R 9着/10頭+2.5秒 03/20 浦和6R 9着/12頭+2.5秒 02/26 浦和1R 10着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。
4	ソプラノタッチ先行推奨	田中洸（大井）	実14.1	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ14.1倍で期待値+102%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 05/27 浦和3R 6着/12頭+0.0秒 04/21 浦和1R 8着/9頭+2.8秒 02/16 大井1R 6着/15頭+2.2秒 01/26 大井2R 7着/13頭+2.6秒 01/12 大井3R 6着/15頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 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 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
5	クリナデシコ追込	岡村裕（川崎）	実34.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/17 川崎2R 11着/11頭+6.0秒 05/12 川崎2R 4着/9頭+0.9秒 04/09 川崎4R 11着/11頭+3.6秒 03/04 川崎2R 11着/11頭+4.5秒 02/03 川崎1R 12着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	ダイユウルージュ追込	秋元耕（浦和）	実20.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／163日ぶりの実戦）
前5走 01/12 大井3R 12着/15頭+3.0秒 07/21 名古屋2R 10着/11頭+3.0秒 07/07 名古屋5R 8着/11頭+0.8秒 06/25 名古屋3R 11着/12頭+2.4秒 06/13 名古屋3R 9着/9頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 163日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	グレル差し	赤津和（浦和）	実54.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/27 浦和2R 9着/12頭 05/13 川崎1R 10着/12頭+2.1秒 04/22 浦和2R 7着/11頭+1.7秒 04/07 川崎1R 10着/12頭+3.1秒 03/17 浦和2R 4着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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 28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 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
8	ピノモラーン追込	佐野遥（川崎）	実24.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 05/27 浦和2R 8着/12頭 04/22 浦和2R 8着/11頭+1.8秒 03/18 浦和4R 6着/10頭+1.5秒 02/26 浦和4R 3着/12頭+0.9秒 01/22 船橋2R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (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。
9	アイスフィールド	岡田大（浦和）	実51.3	×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）
前5走 05/26 浦和2R 11着/12頭 05/05 船橋2R 10着/12頭+2.3秒 01/09 浦和2R 10着/10頭+3.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ニシノテンカフブ追込	吉留孝（浦和）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/25 浦和1R 1着/11頭 04/20 浦和1R 5着/10頭+1.0秒 04/08 川崎1R 9着/12頭+3.1秒 03/17 浦和2R 7着/12頭+1.5秒 02/25 浦和1R 8着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 15.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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

シャコンヌ

騎手鷹見陸（大井）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ニシノテンカフブ

4.4倍

EV -33%

○2イチモクサン

10.5倍

EV +50%

▲4ソプラノタッチ

14.1倍

EV +102%

▲6ダイユウルージュ

20.4倍

EV +86%

出走馬AI評価順・全10頭

×1

シャコンヌ

鷹見陸（大井）

1.4倍

-51%

›

○10

ニシノテンカフブ

吉留孝（浦和）

4.4倍

-33%

›

○2

イチモクサン

中山遥（浦和）

10.5倍

+50%

›

▲4

ソプラノタッチ

田中洸（大井）

14.1倍

+102%

›

▲6

ダイユウルージュ

秋元耕（浦和）

20.4倍

+86%

›

△5

クリナデシコ

岡村裕（川崎）

34.4倍

+91%

›

△3

バララララララ

岡村健（船橋）

40.2倍

+14%

›

△8

ピノモラーン

佐野遥（川崎）

24.5倍

-32%

›

▽7

グレル

赤津和（浦和）

54.4倍

-48%

›

×9

アイスフィールド

岡田大（浦和）

51.3倍

-70%

›

💡 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 4 ソプラノタッチ実14.1倍期待値 +102% ❌不的中5着単勝 14.1倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 ピノモラーン確定35.9倍期待値 +94% 🎯的中1着確定 35.9倍3,590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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