浦和 9R 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 |
モリリオンショコラ 逃げ 推奨 |
和田譲（大井） |
実26.3 |
B△ A▽勝率3% EV-31% 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) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。 |
| 2 |
カラフルロケット 追込 |
中山遥（浦和） |
実32.4 |
B× A×勝率1% EV-54% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.1%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -55% ※ 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 |
カーマインジュエル |
本田重（船橋） |
実1.9 |
B◎ A🌟◎勝率36% EV-32% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.3% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.7% / 期待値 -32% ※ 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 |
アジアンビジョン 追込 |
室陽一（浦和） |
実44.2 |
B× A×勝率1% EV-70% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 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。 |
| 5 |
マクシーン |
野畑凌（川崎） |
実19.5 |
B× A▽勝率3% EV-47% 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 5.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 6 |
ピーチピーチ 先行 |
櫻井光（川崎） |
実16.4 |
B▲ A△勝率7% EV+8% 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) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 6.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。 |
| 7 |
シャンドラテ |
笹川翼（大井） |
実4.1 |
B○ A○勝率20% EV-16% 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 24.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 期待値 -16% ※ 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 |
トラペジウム 逃げ |
川島正（船橋） |
実32.4 |
B× A×勝率1% EV-60% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.1%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -60% ※ 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 |
アンデルストープ |
本橋孝（船橋） |
実18.7 |
B△ A△勝率7% EV+36% 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 5.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。 |
| 10 |
ラヴィプランドール |
小林脩（JRA） |
実14.9 |
B▽ A△勝率10% EV+42% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 7位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 +42% ※ 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 |
アシャカルッカ |
石田拓（JRA） |
実8.4 |
B× A▲勝率10% EV-13% 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 11.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。 |
| 12 |
ベストポジション 逃げ |
篠谷葵（船橋） |
実30.1 |
B△ A×勝率1% EV-55% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 4.5% (オッズ暗示: 3.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -56% ※ 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12頭
×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
27.3% (オッズ暗示: 52.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 35.7% / 期待値 -32%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.9% (オッズ暗示: 24.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.5% / 期待値 -16%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+204% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
18.6% (オッズ暗示: 6.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +8%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+243% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.1% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 -31%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 5.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +37%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 3.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -56%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 6.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 +42%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 11.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -14%
×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
0.9% (オッズ暗示: 5.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -47%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 3.1%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -55%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 3.1%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -60%
×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 12位 / 勝率 0.7% / 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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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
1
モリリオンショコラ
実26.3倍
期待値 +243%
❌不的中5着単勝 26.3倍
-
3連複
3-6-7
実17.9倍
期待値 +166%
❌不的中3番(7着)-6番(3着)-7番(2着)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
モリリオンショコラ 逃げ 推奨 |
和田譲（大井） |
実26.3 |
▽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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。 |
| 2 |
カラフルロケット 追込 |
中山遥（浦和） |
実32.4 |
×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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。 |
| 3 |
カーマインジュエル |
本田重（船橋） |
実1.9 |
🌟◎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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.7% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。 |
| 4 |
アジアンビジョン 追込 |
室陽一（浦和） |
実44.2 |
×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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 5 |
マクシーン |
野畑凌（川崎） |
実19.5 |
▽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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。 |
| 6 |
ピーチピーチ 先行 |
櫻井光（川崎） |
実16.4 |
△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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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 |
シャンドラテ |
笹川翼（大井） |
実4.1 |
○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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 8 |
トラペジウム 逃げ |
川島正（船橋） |
実32.4 |
×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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 9 |
アンデルストープ |
本橋孝（船橋） |
実18.7 |
△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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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 |
ラヴィプランドール |
小林脩（JRA） |
実14.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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 |
アシャカルッカ |
石田拓（JRA） |
実8.4 |
▲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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。 |
| 12 |
ベストポジション 逃げ |
篠谷葵（船橋） |
実30.1 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
35.7% (オッズ暗示: 52.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.5% (オッズ暗示: 24.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 11.9%)
△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)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 6.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 5.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.1%)
×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
2.7% (オッズ暗示: 5.1%)
×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
2.6% (オッズ暗示: 3.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 3.3%)
×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
1.4% (オッズ暗示: 3.1%)
×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
1.2% (オッズ暗示: 3.1%)
×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
0.7% (オッズ暗示: 2.3%)
💡 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
1
モリリオンショコラ
実26.3倍
期待値 +243%
❌不的中5着単勝 26.3倍
-
3連複
3-6-7
実17.9倍
期待値 +166%
❌不的中3番(7着)-6番(3着)-7番(2着)
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