浦和 5R 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 |
アドラマリク 先行 |
澤田龍（船橋） |
実3.5 |
B○ A◎勝率28% EV-3% 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 28.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.7% / 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。 |
| 2 |
ペプチドスパークル 逃げ |
保園翔（浦和） |
実2.7 |
B🌟◎ A○勝率19% EV-48% 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 37.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.1% / 期待値 -48% ※ 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 |
プリンセスサクラ 逃げ |
秋元耕（浦和） |
実29.7 |
B△ A×勝率1% EV-80% 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -80% ※ 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 |
ブルドッグガール 追込 |
古岡勇（川崎） |
実25.3 |
B× A▽勝率2% EV-49% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -50% ※ 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 |
カリナ 差し |
見越彬（浦和） |
実32.6 |
B× A×勝率1% EV-70% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -70% ※ 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 |
ファイアスター 先行 |
張田昂（船橋） |
実11.4 |
B△ A▽勝率6% EV-26% 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。 |
| 7 |
ディルブランド 先行 |
室陽一（浦和） |
実6.7 |
B△ A▲勝率16% EV+8% 詳細▼ |
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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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 期待値 +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。 |
| 8 |
ナムラミック |
半澤慶（浦和） |
実10.7 |
B× A△勝率8% EV-12% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 9.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 -12% ※ 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 |
エンツォ |
仲野光（船橋） |
実15.7 |
B× A△勝率8% EV+22% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 6.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +22% ※ 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 |
ロングビーチ 先行 推奨 |
菅原涼（大井） |
実29.8 |
B▲ A×勝率1% EV-73% 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) +504% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 3.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -74% ※ 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 |
ゼーブルージュ 自在 |
中島良（浦和） |
実13.3 |
B× A△勝率10% EV+34% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 7.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +35% ※ 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11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
32.1% (オッズ暗示: 37.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.1% / 期待値 -48%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.3% (オッズ暗示: 28.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 27.7% / 期待値 -3%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+504% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
20.3% (オッズ暗示: 3.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -74%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 14.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.2% / 期待値 +9%
×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
4.9% (オッズ暗示: 8.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -27%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 3.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -80%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 9.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.2% / 期待値 -12%
×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
2.4% (オッズ暗示: 6.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 7.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +35%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 4.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -50%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -70%
💡 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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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
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
ロングビーチ
実29.8倍
期待値 +504%
❌不的中9着単勝 29.8倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アドラマリク 先行 |
澤田龍（船橋） |
実3.5 |
◎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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。 |
| 2 |
ペプチドスパークル 逃げ |
保園翔（浦和） |
実2.7 |
○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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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 |
プリンセスサクラ 逃げ |
秋元耕（浦和） |
実29.7 |
×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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 4 |
ブルドッグガール 追込 |
古岡勇（川崎） |
実25.3 |
▽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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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 |
カリナ 差し |
見越彬（浦和） |
実32.6 |
×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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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 |
ファイアスター 先行 |
張田昂（船橋） |
実11.4 |
▽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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 7 |
ディルブランド 先行 |
室陽一（浦和） |
実6.7 |
▲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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。 |
| 8 |
ナムラミック |
半澤慶（浦和） |
実10.7 |
△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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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 |
エンツォ |
仲野光（船橋） |
実15.7 |
△詳細▼ |
|
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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。 |
| 10 |
ロングビーチ 先行 推奨 |
菅原涼（大井） |
実29.8 |
×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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 11 |
ゼーブルージュ 自在 |
中島良（浦和） |
実13.3 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
27.7% (オッズ暗示: 28.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
19.1% (オッズ暗示: 37.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.2% (オッズ暗示: 14.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 7.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 9.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 6.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.4% (オッズ暗示: 8.8%)
×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
2.0% (オッズ暗示: 4.0%)
×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
0.9% (オッズ暗示: 3.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 3.4%)
×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
0.7% (オッズ暗示: 3.4%)
💡 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
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
ロングビーチ
実29.8倍
期待値 +504%
❌不的中9着単勝 29.8倍
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