浦和 10R 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 |
パロサント 逃げ |
西啓太（大井） |
実4.3 |
B△ A○勝率14% EV-41% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 23.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 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。 |
| 2 |
シウラグランデ 自在 |
七夕裕（浦和） |
実118.0 |
B× A▽勝率0% 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) -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 0.4% / 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 |
アレグリアシチー |
臼井健（船橋） |
実41.8 |
B× A×勝率1% EV-66% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -67% ※ 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 |
パブリックスフィア 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実1.8 |
B🌟◎ A🌟◎勝率43% EV-23% 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 66.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.6% / 期待値 -23% ※ 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 |
モウ 先行 |
中山遥（浦和） |
実7.7 |
B▲ A▲勝率11% EV-15% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 13.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 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。 |
| 6 |
ホウオウジュビリー 先行 推奨 |
澤田龍（船橋） |
実17.7 |
B○ A△勝率6% EV+9% 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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 5.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。 |
| 7 |
ウインブリエ |
張田昂（船橋） |
実23.2 |
B△ A▽勝率3% EV-26% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。 |
| 8 |
スーパーロゴ 追込 |
鷹見陸（大井） |
実32.7 |
B× A▽勝率3% EV-13% 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) -72% (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 8位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 9 |
シューボーイ 追込 |
木間龍（船橋） |
実63.2 |
B× A×勝率1% EV-57% 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) -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 0.7% / 期待値 -58% ※ 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 |
ノブヘンドリックス 逃げ |
藤本現（大井） |
実18.5 |
B× A△勝率9% EV+69% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 5.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。 |
| 11 |
リュウノエッセンス 逃げ |
山中悠（船橋） |
実10.5 |
B△ A△勝率8% EV-18% 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 9.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -19% ※ 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 |
ニキ 逃げ |
町田直（川崎） |
実38.4 |
B× A▽勝率2% EV-15% 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。 |
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)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
66.8% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 42.6% / 期待値 -23%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+109% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.8% (オッズ暗示: 5.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 +9%
×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
5.5% (オッズ暗示: 13.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -16%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 9.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -19%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.7% (オッズ暗示: 23.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.5% / 期待値 -42%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.7% (オッズ暗示: 4.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -27%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 5.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +70%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (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 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -16%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 2.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -67%
×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 0.7% / 期待値 -58%
×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 0.4% / 期待値 -48%
💡 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
6
ホウオウジュビリー
実17.7倍
期待値 +109%
❌不的中4着単勝 17.7倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
パロサント 逃げ |
西啓太（大井） |
実4.3 |
○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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 |
シウラグランデ 自在 |
七夕裕（浦和） |
実118.0 |
▽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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 3 |
アレグリアシチー |
臼井健（船橋） |
実41.8 |
×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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 4 |
パブリックスフィア 逃げ |
野畑凌（川崎） |
実1.8 |
🌟◎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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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 |
モウ 先行 |
中山遥（浦和） |
実7.7 |
▲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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。 |
| 6 |
ホウオウジュビリー 先行 推奨 |
澤田龍（船橋） |
実17.7 |
△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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。 |
| 7 |
ウインブリエ |
張田昂（船橋） |
実23.2 |
▽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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。 |
| 8 |
スーパーロゴ 追込 |
鷹見陸（大井） |
実32.7 |
▽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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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 |
シューボーイ 追込 |
木間龍（船橋） |
実63.2 |
×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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。 |
| 10 |
ノブヘンドリックス 逃げ |
藤本現（大井） |
実18.5 |
△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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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 |
リュウノエッセンス 逃げ |
山中悠（船橋） |
実10.5 |
△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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。 |
| 12 |
ニキ 逃げ |
町田直（川崎） |
実38.4 |
▽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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。 |
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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
42.6% (オッズ暗示: 55.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 23.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.9% (オッズ暗示: 13.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 5.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 9.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 5.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 4.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 3.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 2.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 2.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.6%)
×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
0.4% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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
6
ホウオウジュビリー
実17.7倍
期待値 +9%
❌不的中4着単勝 17.7倍
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