浦和 6R 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

6R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パイナ逃げ	山本大（船橋）	実13.8	B× A△勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/07 川崎7R 5着/12頭 06/25 浦和7R 4着/12頭 04/23 浦和6R 6着/12頭+1.3秒 03/30 船橋5R 9着/14頭+1.0秒 03/10 船橋8R 12着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
2	メイショウセオト先行	吉留孝（浦和）	実69.3	B× A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和7R 5着/12頭+1.2秒 03/19 浦和7R 10着/12頭+1.4秒 02/23 浦和6R 12着/12頭+2.3秒 01/07 浦和2R 3着/12頭+1.6秒 12/22 浦和5R 11着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -13% ※ 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	サンシスイメイ追込	杉山海（大井）	実7.5	B△ A○勝率20% EV+48% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 06/25 浦和7R 2着/12頭 05/28 浦和6R 5着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 10着/12頭+2.8秒 04/23 浦和6R 12着/12頭+3.3秒 03/17 浦和6R 11着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 期待値 +49% ※ 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	サンスノーホワイト自在推奨	篠谷葵（船橋）	実9.4	B○ A▲勝率17% EV+56% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率30% × オッズ9.4倍で期待値+184%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 07/04 船橋7R 4着/8頭 06/18 川崎7R 5着/10頭+2.0秒 06/02 船橋8R 4着/14頭 05/06 船橋6R 5着/14頭+0.7秒 04/01 船橋4R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 10.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 期待値 +57% ※ 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	ホクトブルース逃げ	田中洸（大井）	実39.8	B△ A▽勝率3% EV+23% 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）
前5走 06/23 浦和6R 6着/9頭 05/26 浦和5R 6着/12頭 05/06 船橋6R 7着/14頭+0.9秒 04/23 浦和6R 5着/12頭+1.2秒 03/30 船橋5R 8着/14頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +24% ※ 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	アルパインハット	室陽一（浦和）	実49.8	B× A▽勝率3% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/07 川崎7R 6着/12頭+2.0秒 06/25 浦和7R 7着/12頭 05/28 浦和5R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋4R 9着/11頭+2.8秒 04/23 浦和6R 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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 +49% ※ 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	リーサイェイ差し	笠野雄（船橋）	実69.0	B△ A▽勝率2% EV+29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/04 船橋7R 6着/8頭 06/02 船橋8R 13着/14頭 05/06 船橋6R 10着/14頭+1.4秒 03/30 船橋5R 5着/14頭+0.5秒 03/10 船橋9R 1着/14頭勝利
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 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
8	メーネフロタント先行	及川烈（浦和）	実1.3	B▲ A×勝率27% EV-64% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯14走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和6R 1着/12頭 12/25 浦和6R 1着/12頭勝利 11/28 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 10/30 浦和6R 7着/11頭+1.1秒 09/25 浦和4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.1% / 期待値 -65% ※ 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	ヒシルリアン追込	岡田大（浦和）	実117.2	B× A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/25 浦和6R 4着/12頭+0.0秒 05/28 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 8着/12頭+2.5秒 04/23 浦和5R 9着/12頭+1.1秒 03/31 船橋8R 12着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +17% ※ 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	レガシーオブエリザ	山中悠（船橋）	実46.3	B× A△勝率7% EV+219% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/04 船橋7R 3着/8頭 06/25 浦和6R 6着/12頭 06/02 船橋8R 10着/14頭 05/06 船橋6R 11着/14頭+1.6秒 04/10 川崎7R 4着/11頭+0.5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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +219% ※ 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	タツノドリーム逃げ推奨	中山遥（浦和）	実12.3	B◎ A△勝率13% EV+53% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率63% × オッズ12.3倍で期待値+672%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/25 浦和7R 6着/12頭+0.0秒 03/17 浦和5R 7着/12頭+1.6秒 02/27 浦和5R 4着/11頭+1.4秒 01/09 浦和6R 6着/12頭+0.7秒 12/23 浦和3R 1着/10頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +672% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 62.8% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +54% ※ 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

B推奨Aモデル △

タツノドリーム

騎手中山遥（浦和）

単勝オッズ

12.3倍

AI期待値

+672%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4サンスノーホワイト

9.4倍

EV +184%

▲A:×8メーネフロタント

1.3倍

EV -96%

出走馬全11頭

◎A:△11

タツノドリーム

中山遥（浦和）

12.3倍

+672%

›

○A:▲4

サンスノーホワイト

篠谷葵（船橋）

9.4倍

+184%

›

▲A:×8

メーネフロタント

及川烈（浦和）

1.3倍

-96%

›

△A:▽7

リーサイェイ

笠野雄（船橋）

69.0倍

+72%

›

△A:○3

サンシスイメイ

杉山海（大井）

7.5倍

-95%

›

△A:▽5

ホクトブルース

田中洸（大井）

39.8倍

-84%

›

×A:△10

レガシーオブエリザ

山中悠（船橋）

46.3倍

-82%

›

×A:▽2

メイショウセオト

吉留孝（浦和）

69.3倍

-73%

›

×A:▽6

アルパインハット

室陽一（浦和）

49.8倍

-91%

›

×A:△1

パイナ

山本大（船橋）

13.8倍

-99%

›

×A:▽9

ヒシルリアン

岡田大（浦和）

117.2倍

-99%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 4 サンスノーホワイト実9.4倍期待値 +184% ❌不的中7着単勝 9.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 タツノドリーム実12.3倍期待値 +673% ❌不的中3着単勝 12.3倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

6R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パイナ逃げ	山本大（船橋）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/07 川崎7R 5着/12頭 06/25 浦和7R 4着/12頭 04/23 浦和6R 6着/12頭+1.3秒 03/30 船橋5R 9着/14頭+1.0秒 03/10 船橋8R 12着/12頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	メイショウセオト先行	吉留孝（浦和）	実69.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和7R 5着/12頭+1.2秒 03/19 浦和7R 10着/12頭+1.4秒 02/23 浦和6R 12着/12頭+2.3秒 01/07 浦和2R 3着/12頭+1.6秒 12/22 浦和5R 11着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
3	サンシスイメイ追込	杉山海（大井）	実7.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 06/25 浦和7R 2着/12頭 05/28 浦和6R 5着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 10着/12頭+2.8秒 04/23 浦和6R 12着/12頭+3.3秒 03/17 浦和6R 11着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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 19.8% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
4	サンスノーホワイト自在推奨	篠谷葵（船橋）	実9.4	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／騎手は近50戦勝率22%と好調）
前5走 07/04 船橋7R 4着/8頭 06/18 川崎7R 5着/10頭+2.0秒 06/02 船橋8R 4着/14頭 05/06 船橋6R 5着/14頭+0.7秒 04/01 船橋4R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
5	ホクトブルース逃げ	田中洸（大井）	実39.8	▽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）
前5走 06/23 浦和6R 6着/9頭 05/26 浦和5R 6着/12頭 05/06 船橋6R 7着/14頭+0.9秒 04/23 浦和6R 5着/12頭+1.2秒 03/30 船橋5R 8着/14頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	アルパインハット	室陽一（浦和）	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/07 川崎7R 6着/12頭+2.0秒 06/25 浦和7R 7着/12頭 05/28 浦和5R 3着/12頭+1.0秒 05/04 船橋4R 9着/11頭+2.8秒 04/23 浦和6R 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戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	リーサイェイ差し	笠野雄（船橋）	実69.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/04 船橋7R 6着/8頭 06/02 船橋8R 13着/14頭 05/06 船橋6R 10着/14頭+1.4秒 03/30 船橋5R 5着/14頭+0.5秒 03/10 船橋9R 1着/14頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	メーネフロタント先行	及川烈（浦和）	実1.3	×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（同距離帯14走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/25 浦和6R 1着/12頭 12/25 浦和6R 1着/12頭勝利 11/28 浦和5R 5着/12頭+0.7秒 10/30 浦和6R 7着/11頭+1.1秒 09/25 浦和4R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ヒシルリアン追込	岡田大（浦和）	実117.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/25 浦和6R 4着/12頭+0.0秒 05/28 浦和5R 9着/12頭+0.0秒 05/11 川崎7R 8着/12頭+2.5秒 04/23 浦和5R 9着/12頭+1.1秒 03/31 船橋8R 12着/12頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	レガシーオブエリザ	山中悠（船橋）	実46.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/04 船橋7R 3着/8頭 06/25 浦和6R 6着/12頭 06/02 船橋8R 10着/14頭 05/06 船橋6R 11着/14頭+1.6秒 04/10 川崎7R 4着/11頭+0.5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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
11	タツノドリーム逃げ推奨	中山遥（浦和）	実12.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率20%と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/25 浦和7R 6着/12頭+0.0秒 03/17 浦和5R 7着/12頭+1.6秒 02/27 浦和5R 4着/11頭+1.4秒 01/09 浦和6R 6着/12頭+0.7秒 12/23 浦和3R 1着/10頭勝利
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メーネフロタント

騎手及川烈（浦和）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3サンシスイメイ

7.5倍

EV +48%

▲4サンスノーホワイト

9.4倍

EV +56%

出走馬全11頭

×8

メーネフロタント

及川烈（浦和）

1.3倍

-64%

›

○3

サンシスイメイ

杉山海（大井）

7.5倍

+48%

›

▲4

サンスノーホワイト

篠谷葵（船橋）

9.4倍

+56%

›

△11

タツノドリーム

中山遥（浦和）

12.3倍

+53%

›

△10

レガシーオブエリザ

山中悠（船橋）

46.3倍

+219%

›

△1

パイナ

山本大（船橋）

13.8倍

-7%

›

▽5

ホクトブルース

田中洸（大井）

39.8倍

+23%

›

▽6

アルパインハット

室陽一（浦和）

49.8倍

+48%

›

▽7

リーサイェイ

笠野雄（船橋）

69.0倍

+29%

›

▽2

メイショウセオト

吉留孝（浦和）

69.3倍

-12%

›

▽9

ヒシルリアン

岡田大（浦和）

117.2倍

+16%

›

💡 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 4 サンスノーホワイト実9.4倍期待値 +57% ❌不的中7着単勝 9.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 タツノドリーム実12.3倍期待値 +54% ❌不的中3着単勝 12.3倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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