浦和 4R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
コスモティアーモ |
秋元耕（浦和） |
実53.9 |
B△ A△勝率3% EV+39% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +39% ※ 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 |
アンタレステソーロ |
笹川翼（大井） |
実2.3 |
B🌟◎ A○勝率27% EV-37% 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.8% (オッズ暗示: 43.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.2% / 期待値 -37% ※ 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 |
サマーエンド |
保園翔（浦和） |
実5.9 |
B△ A△勝率6% EV-62% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 16.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 -62% ※ 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 |
モーニングチカラ |
七夕裕（浦和） |
実15.4 |
B△ A△勝率4% EV-40% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.9% / 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。 |
| 5 |
レコルトマン |
和田譲（大井） |
実6.3 |
B▲ A▲勝率11% EV-33% 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -34% ※ 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 |
ウノキボンバイエ |
室陽一（浦和） |
実2.3 |
B○ A🌟◎勝率49% EV+13% 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.4% / 期待値 +14% ※ 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6頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
70.8% (オッズ暗示: 43.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 27.2% / 期待値 -37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 43.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 49.4% / 期待値 +14%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 15.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 -34%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.9% / 期待値 -40%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+125% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 1.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +39%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 16.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 -62%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
コスモティアーモ |
秋元耕（浦和） |
実53.9 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 2.6% (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。 |
| 2 |
アンタレステソーロ |
笹川翼（大井） |
実2.3 |
○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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (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。 |
| 3 |
サマーエンド |
保園翔（浦和） |
実5.9 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) ×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 6.4% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。 |
| 4 |
モーニングチカラ |
七夕裕（浦和） |
実15.4 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ×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 3.9% (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。 |
| 5 |
レコルトマン |
和田譲（大井） |
実6.3 |
▲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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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 |
ウノキボンバイエ |
室陽一（浦和） |
実2.3 |
🌟◎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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.4% (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。 |
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6頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
49.4% (オッズ暗示: 43.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
27.2% (オッズ暗示: 43.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 15.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
×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
6.4% (オッズ暗示: 16.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×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
3.9% (オッズ暗示: 6.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 1.9%)
💡 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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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）
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