浦和 8R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

8R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラインアルテミス先行	秋元耕（浦和）	実5.5	B△ A△勝率11% EV-40% 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4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 浦和7R 1着/8頭 04/20 浦和6R 2着/11頭+1.3秒 03/16 浦和5R 5着/11頭+1.1秒 03/10 船橋6R 6着/11頭+1.2秒 02/26 浦和6R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 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。
2	ラヴィーズドリーム逃げ	中山遥（浦和）	実9.1	B△ A△勝率10% EV-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33%と好調）
前5走 06/25 浦和9R 5着/10頭 02/25 浦和2R 1着/13頭勝利 01/07 浦和2R 5着/12頭+1.9秒 12/22 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 11/26 浦和5R 9着/11頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 -10% ※ 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	アヤサンドリーム自在	西啓太（大井）	実90.7	B▽ A▽勝率1% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和8R 8着/9頭+0.0秒 05/28 浦和7R 7着/12頭 05/06 船橋4R 5着/12頭+0.6秒 04/21 浦和8R 3着/13頭+0.2秒 03/27 大井6R 11着/14頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +635% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 -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	ジャガンナート逃げ	山口達（船橋）	実65.1	B▽ A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯19走で勝率26%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 船橋8R 1着/5頭 06/02 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 05/04 船橋3R 5着/12頭+1.0秒 04/21 浦和3R 2着/12頭+0.4秒 03/31 船橋3R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +428% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -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	フレッシュルーキー	山本大（船橋）	実47.8	B▽ A▽勝率2% EV+1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/04 船橋12R 3着/3頭 06/16 川崎8R 7着/10頭 06/02 船橋9R 10着/14頭 05/05 船橋12R 7着/12頭+1.1秒 03/30 船橋10R 9着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +287% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 +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。
6	アプレイザー逃げ	町田直（川崎）	実4.7	B△ A▲勝率11% EV-46% 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32%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/22 浦和8R 1着/8頭 05/27 浦和4R 1着/10頭 04/21 浦和3R 6着/12頭+1.6秒 03/16 浦和9R 1着/11頭勝利 02/27 浦和2R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 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。
7	ブレイブルイーズ追込	及川烈（浦和）	実217.8	B▽ A▽勝率1% EV+30% 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／直近3走平均8.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 07/09 川崎7R 8着/8頭+1.0秒 06/25 浦和9R 7着/10頭+5.0秒 04/23 浦和8R 9着/11頭+2.4秒 03/17 浦和8R 4着/12頭+0.6秒 02/28 浦和9R 5着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 +31% ※ 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	ビップライアン自在	笹川翼（大井）	実3.3	B▲ A○勝率17% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/02 船橋5R 3着/3頭 04/29 大井5R 4着/11頭+0.4秒 02/18 大井6R 4着/16頭+1.0秒 01/28 大井7R 3着/13頭+1.0秒 01/14 大井7R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.6% / 期待値 -45% ※ 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	ダンシングラスカル逃げ	和田譲（大井）	実15.4	B○ A△勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/23 浦和9R 3着/10頭 05/27 浦和5R 1着/9頭 04/21 浦和3R 5着/12頭+0.9秒 03/18 浦和5R 5着/8頭+1.3秒 02/23 浦和8R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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	ベストポスト先行	佐野遥（川崎）	実17.3	B▽ A▽勝率4% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和8R 3着/12頭+0.6秒 02/26 浦和8R 6着/14頭+0.8秒 10/31 浦和7R 6着/12頭+0.9秒 09/26 浦和9R 1着/12頭勝利 08/15 浦和7R 2着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 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 118日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 期待値 -31% ※ 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	サハラフレイバー逃げ	野畑凌（川崎）	実3.9	B× A🌟◎勝率34% EV+31% 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8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/25 浦和9R 4着/10頭+0.0秒 02/26 浦和8R 7着/14頭+1.1秒 01/08 浦和8R 3着/12頭+0.5秒 11/25 浦和6R 1着/11頭勝利 09/22 浦和6R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 25.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.7% / 期待値 +31% ※ 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。
12	バトルホッパー追込	澤田龍（船橋）	実42.3	B▽ A▽勝率2% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 06/22 浦和8R 3着/8頭+0.0秒 06/15 川崎8R 2着/11頭 05/25 浦和7R 5着/11頭 03/16 浦和7R 5着/12頭+2.0秒 02/23 浦和6R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 期待値 -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Aモデル ◎

サハラフレイバー

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ダンシングラスカル

15.4倍

EV +48%

▲A:○8ビップライアン

3.3倍

EV -73%

出走馬全12頭

×A:◎11

サハラフレイバー

野畑凌（川崎）

3.9倍

-57%

›

○A:△9

ダンシングラスカル

和田譲（大井）

15.4倍

+48%

›

▲A:○8

ビップライアン

笹川翼（大井）

3.3倍

-73%

›

△A:▲6

アプレイザー

町田直（川崎）

4.7倍

-61%

›

△A:△1

ラインアルテミス

秋元耕（浦和）

5.5倍

-55%

›

△A:△2

ラヴィーズドリーム

中山遥（浦和）

9.1倍

-26%

›

▽A:▽5

フレッシュルーキー

山本大（船橋）

47.8倍

+287%

›

▽A:▽4

ジャガンナート

山口達（船橋）

65.1倍

+428%

›

▽A:▽3

アヤサンドリーム

西啓太（大井）

90.7倍

+635%

›

▽A:▽10

ベストポスト

佐野遥（川崎）

17.3倍

+30%

›

▽A:▽12

バトルホッパー

澤田龍（船橋）

42.3倍

+218%

›

▽A:▽7

ブレイブルイーズ

及川烈（浦和）

217.8倍

+999%

›

💡 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。

▶ 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

8R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラインアルテミス先行	秋元耕（浦和）	実5.5	△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4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/22 浦和7R 1着/8頭 04/20 浦和6R 2着/11頭+1.3秒 03/16 浦和5R 5着/11頭+1.1秒 03/10 船橋6R 6着/11頭+1.2秒 02/26 浦和6R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
2	ラヴィーズドリーム逃げ	中山遥（浦和）	実9.1	△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33%と好調）
前5走 06/25 浦和9R 5着/10頭 02/25 浦和2R 1着/13頭勝利 01/07 浦和2R 5着/12頭+1.9秒 12/22 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 11/26 浦和5R 9着/11頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
3	アヤサンドリーム自在	西啓太（大井）	実90.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和8R 8着/9頭+0.0秒 05/28 浦和7R 7着/12頭 05/06 船橋4R 5着/12頭+0.6秒 04/21 浦和8R 3着/13頭+0.2秒 03/27 大井6R 11着/14頭+2.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
4	ジャガンナート逃げ	山口達（船橋）	実65.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯19走で勝率26%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/29 船橋8R 1着/5頭 06/02 船橋5R 6着/12頭+1.0秒 05/04 船橋3R 5着/12頭+1.0秒 04/21 浦和3R 2着/12頭+0.4秒 03/31 船橋3R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	フレッシュルーキー	山本大（船橋）	実47.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/04 船橋12R 3着/3頭 06/16 川崎8R 7着/10頭 06/02 船橋9R 10着/14頭 05/05 船橋12R 7着/12頭+1.1秒 03/30 船橋10R 9着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
6	アプレイザー逃げ	町田直（川崎）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯19走で勝率32%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/22 浦和8R 1着/8頭 05/27 浦和4R 1着/10頭 04/21 浦和3R 6着/12頭+1.6秒 03/16 浦和9R 1着/11頭勝利 02/27 浦和2R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 32% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ブレイブルイーズ追込	及川烈（浦和）	実217.8	▽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／直近3走平均8.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 07/09 川崎7R 8着/8頭+1.0秒 06/25 浦和9R 7着/10頭+5.0秒 04/23 浦和8R 9着/11頭+2.4秒 03/17 浦和8R 4着/12頭+0.6秒 02/28 浦和9R 5着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
8	ビップライアン自在	笹川翼（大井）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/02 船橋5R 3着/3頭 04/29 大井5R 4着/11頭+0.4秒 02/18 大井6R 4着/16頭+1.0秒 01/28 大井7R 3着/13頭+1.0秒 01/14 大井7R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
9	ダンシングラスカル逃げ	和田譲（大井）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/23 浦和9R 3着/10頭 05/27 浦和5R 1着/9頭 04/21 浦和3R 5着/12頭+0.9秒 03/18 浦和5R 5着/8頭+1.3秒 02/23 浦和8R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
10	ベストポスト先行	佐野遥（川崎）	実17.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 03/17 浦和8R 3着/12頭+0.6秒 02/26 浦和8R 6着/14頭+0.8秒 10/31 浦和7R 6着/12頭+0.9秒 09/26 浦和9R 1着/12頭勝利 08/15 浦和7R 2着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 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 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
11	サハラフレイバー逃げ	野畑凌（川崎）	実3.9	🌟◎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8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 06/25 浦和9R 4着/10頭+0.0秒 02/26 浦和8R 7着/14頭+1.1秒 01/08 浦和8R 3着/12頭+0.5秒 11/25 浦和6R 1着/11頭勝利 09/22 浦和6R 3着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 33.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
12	バトルホッパー追込	澤田龍（船橋）	実42.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 06/22 浦和8R 3着/8頭+0.0秒 06/15 川崎8R 2着/11頭 05/25 浦和7R 5着/11頭 03/16 浦和7R 5着/12頭+2.0秒 02/23 浦和6R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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の本命

AI評価1位

サハラフレイバー

騎手野畑凌（川崎）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ビップライアン

3.3倍

EV -45%

▲6アプレイザー

4.7倍

EV -46%

出走馬全12頭

◎11

サハラフレイバー

野畑凌（川崎）

3.9倍

+31%

›

○8

ビップライアン

笹川翼（大井）

3.3倍

-45%

›

▲6

アプレイザー

町田直（川崎）

4.7倍

-46%

›

△1

ラインアルテミス

秋元耕（浦和）

5.5倍

-40%

›

△2

ラヴィーズドリーム

中山遥（浦和）

9.1倍

-9%

›

△9

ダンシングラスカル

和田譲（大井）

15.4倍

-3%

›

▽10

ベストポスト

佐野遥（川崎）

17.3倍

-31%

›

▽12

バトルホッパー

澤田龍（船橋）

42.3倍

-7%

›

▽5

フレッシュルーキー

山本大（船橋）

47.8倍

+1%

›

▽4

ジャガンナート

山口達（船橋）

65.1倍

-5%

›

▽3

アヤサンドリーム

西啓太（大井）

90.7倍

-4%

›

▽7

ブレイブルイーズ

及川烈（浦和）

217.8倍

+30%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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