浦和 6R 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。

6R 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	シヴァシン差し	秋元耕（浦和）	実19.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 06/17 川崎5R 8着/12頭 05/11 川崎6R 8着/9頭+2.4秒 04/20 浦和9R 11着/13頭+2.1秒 03/16 浦和9R 8着/11頭+1.2秒 03/03 川崎4R 7着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	メイショウフソウ逃げ	野畑凌（川崎）	実8.7	◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/29 浦和8R 1着/12頭 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
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ワナカ追込	中山遥（浦和）	実19.6	▽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／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/26 浦和4R 8着/11頭 05/08 船橋6R 8着/11頭+1.3秒 04/20 浦和6R 11着/11頭+4.0秒 04/07 川崎5R 4着/12頭+1.1秒 03/17 浦和5R 12着/12頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
4	レベリオン逃げ	及川烈（浦和）	実26.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 05/27 浦和6R 8着/12頭 04/20 浦和8R 8着/11頭+2.8秒 04/03 船橋8R 2着/12頭+1.1秒 03/19 浦和12R 1着/12頭勝利 02/28 浦和6R 5着/9頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
5	オールニッポン逃げ	加藤雄（川崎）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/02 船橋3R 7着/12頭 05/14 川崎3R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎8R 6着/14頭+1.4秒 03/05 川崎5R 4着/10頭+1.1秒 02/03 川崎9R 12着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 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) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
6	ミサトレッドダイヤ追込	吉留孝（浦和）	実78.4	△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9.7着と低調）
前5走 05/29 浦和9R 10着/10頭+3.0秒 03/18 浦和12R 9着/12頭+2.4秒 02/25 浦和8R 10着/12頭+2.2秒 01/08 浦和8R 12着/12頭+3.4秒 12/24 浦和8R 11着/12頭+4.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 9.7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 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +452% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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	フォガラ自在推奨	中島良（浦和）	実26.1	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ26.1倍で期待値+227%の有力候補（当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/17 川崎7R 10着/10頭+4.0秒 05/27 浦和6R 11着/12頭 05/14 川崎4R 10着/12頭+2.1秒 04/20 浦和5R 7着/11頭+2.2秒 03/16 浦和7R 7着/12頭+2.4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 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
8	カツコノヒヤザケ追込	岡村裕（川崎）	実39.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/12 川崎4R 11着/12頭+1.7秒 04/07 川崎4R 11着/12頭+3.9秒 03/03 川崎6R 8着/9頭+3.3秒 02/06 川崎9R 10着/13頭+3.5秒 01/02 川崎7R 11着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 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) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
9	ユウユウプレゼンス先行	室陽一（浦和）	実3.0	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 05/27 浦和6R 3着/12頭 04/20 浦和8R 6着/11頭+1.3秒 03/19 浦和7R 6着/12頭+1.2秒 02/27 浦和9R 1着/12頭勝利 01/09 浦和9R 6着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	テーオーダムール逃げ	達城龍（大井）	実6.5	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/27 浦和6R 4着/12頭 05/13 川崎6R 12着/14頭+1.6秒 04/20 浦和8R 3着/11頭+0.6秒 04/07 川崎8R 7着/13頭+0.5秒 03/19 浦和7R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。

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

B推奨

メイショウフソウ

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

8.7倍

AI期待値

+35%

買い目

¥400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲9ユウユウプレゼンス

3.0倍

EV -59%

○7フォガラ

26.1倍

EV +227%

▲10テーオーダムール

6.5倍

EV -20%

▲5オールニッポン

2.3倍

EV -75%

出走馬AI評価順・全10頭

◎2

メイショウフソウ

野畑凌（川崎）

8.7倍

+35%

›

▲9

ユウユウプレゼンス

室陽一（浦和）

3.0倍

-59%

›

○7

フォガラ

中島良（浦和）

26.1倍

+227%

›

▲10

テーオーダムール

達城龍（大井）

6.5倍

-20%

›

▲5

オールニッポン

加藤雄（川崎）

2.3倍

-75%

›

△8

カツコノヒヤザケ

岡村裕（川崎）

39.2倍

+235%

›

△4

レベリオン

及川烈（浦和）

26.1倍

+117%

›

△6

ミサトレッドダイヤ

吉留孝（浦和）

78.4倍

+452%

›

▽3

ワナカ

中山遥（浦和）

19.6倍

+32%

›

▽1

シヴァシン

秋元耕（浦和）

19.6倍

-6%

›

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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 7 フォガラ実26.1倍期待値 +227%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 メイショウフソウ実8.7倍期待値 +141%

※ 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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