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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アイスフィールド |
吉留孝（浦和） |
実20.8 |
B▽ A▽勝率3% EV-44% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -44% ※ 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 |
ワイキキビーチ 追込 |
岡田大（浦和） |
実61.3 |
B▽ A▽勝率1% EV-46% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +482% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -46% ※ 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 |
ソプラノタッチ 先行 |
田中洸（大井） |
実46.4 |
B△ A△勝率4% EV+67% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +341% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 2.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +68% ※ 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 |
シェナリオン 差し |
中島良（浦和） |
実96.6 |
B▽ A×勝率0% EV-53% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +751% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 1.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -53% ※ 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 |
クラダイリン 先行 推奨 |
及川烈（浦和） |
実18.2 |
B▲ A▲勝率11% EV+96% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 5.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 +97% ※ 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 |
ナリタアンビション 追込 |
七夕裕（浦和） |
実47.5 |
B▽ A▽勝率1% EV-42% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -43% ※ 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 |
スピークオブデビル |
菅原涼（大井） |
実19.1 |
B△ A△勝率7% EV+27% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 9.5% (オッズ暗示: 5.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +27% ※ 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 |
エイシンペリドット 推奨 |
臼井健（船橋） |
実20.6 |
B△ A△勝率7% EV+46% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +47% ※ 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 |
ヒロシゲクリスタル 逃げ |
木間龍（船橋） |
実1.1 |
B× A🌟◎勝率54% EV-40% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.2% / 期待値 -40% ※ 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 |
ケイティーユイ |
中山遥（浦和） |
実10.5 |
B○ A○勝率12% EV+30% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 +30% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
15.8% (オッズ暗示: 90.9%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 54.2% / 期待値 -40%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 9.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 +30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+73% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 5.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 +97%
🌟◎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
9.5% (オッズ暗示: 5.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +27%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+95% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 +47%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+341% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 2.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +68%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+351% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -43%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+482% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -46%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+83% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -44%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+751% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 1.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -53%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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
5
クラダイリン
実18.2倍
期待値 +96%
❌不的中4着単勝 18.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
エイシンペリドット
実20.6倍
期待値 +95%
❌不的中7着単勝 20.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アイスフィールド |
吉留孝（浦和） |
実20.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ワイキキビーチ 追込 |
岡田大（浦和） |
実61.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。 |
| 3 |
ソプラノタッチ 先行 |
田中洸（大井） |
実46.4 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 3.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。 |
| 4 |
シェナリオン 差し |
中島良（浦和） |
実96.6 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。 |
| 5 |
クラダイリン 先行 推奨 |
及川烈（浦和） |
実18.2 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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 |
ナリタアンビション 追込 |
七夕裕（浦和） |
実47.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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 |
スピークオブデビル |
菅原涼（大井） |
実19.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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 |
エイシンペリドット 推奨 |
臼井健（船橋） |
実20.6 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 9 |
ヒロシゲクリスタル 逃げ |
木間龍（船橋） |
実1.1 |
🌟◎詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 54.2% (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。 |
| 10 |
ケイティーユイ |
中山遥（浦和） |
実10.5 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
54.2% (オッズ暗示: 90.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 9.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.8% (オッズ暗示: 5.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 4.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+27% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 5.2%)
🌟◎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
3.6% (オッズ暗示: 2.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 4.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 2.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 1.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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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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
5
クラダイリン
実18.2倍
期待値 +96%
❌不的中4着単勝 18.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
エイシンペリドット
実20.6倍
期待値 +95%
❌不的中7着単勝 20.6倍
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