浦和 2R 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

2R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パワーマジック自在	高橋哲（浦和）	推定—	B× A×勝率4% EV-92% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和2R 9着/9頭+0.0秒 05/29 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 2着/10頭+0.3秒 03/16 浦和1R 4着/11頭+0.8秒 02/25 浦和3R 7着/9頭+2.2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 4.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21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) AI 予想勝率 0.1% × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.1% / 期待値 -92% ※ 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	チャーミングウェイ自在	杉山海（大井）	推定—	B× A×勝率6% EV-89% 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 06/26 浦和4R 6着/7頭 05/26 浦和9R 10着/11頭 05/04 船橋1R 9着/11頭+2.4秒 04/22 浦和8R 12着/12頭+4.1秒 03/19 浦和3R 1着/8頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21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 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 -90% ※ 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	モーニンジェーピー	濱田達（船橋）	推定—	B× A×勝率5% EV-89% 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 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭 05/07 船橋4R 8着/12頭+1.5秒 03/31 船橋1R 6着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 -89% ※ 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	メイジョウスター逃げ	及川烈（浦和）	推定—	B× A×勝率7% EV-86% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／123日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和2R 10着/11頭+1.1秒 02/25 浦和3R 1着/9頭勝利 02/11 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 01/09 浦和3R 10着/10頭+2.6秒 12/25 浦和3R 3着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 123日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 -87% ※ 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	サンシンメフレール逃げ	佐野遥（川崎）	推定—	B▲ A△勝率11% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/25 浦和2R 8着/10頭+7.0秒 04/22 園田10R 5着/12頭+0.7秒 03/24 園田5R 6着/11頭+1.1秒 12/12 船橋2R 1着/7頭勝利 ―
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 × 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 3.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 期待値 -77% ※ 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	ウキヨノメシア逃げ	室陽一（浦和）	推定—	B△ A△勝率7% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/26 浦和2R 3着/9頭 05/27 浦和1R 4着/10頭 02/10 船橋5R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋3R 9着/13頭+2.0秒 12/08 船橋1R 2着/12頭+0.8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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 0.7% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 -85% ※ 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	ナックナック	木間龍（船橋）	推定—	B× A△勝率8% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/03 船橋5R 2着/3頭 06/26 浦和1R 2着/10頭 06/04 船橋2R 11着/12頭+5.0秒 05/07 船橋1R 5着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 5着/11頭+1.3秒
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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14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) AI 予想勝率 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -86% ※ 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	アイリーナ逃げ	西村栄（船橋）	推定—	B△ A×勝率6% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/28 船橋6R 5着/7頭+0.0秒 06/01 船橋2R 3着/11頭 05/04 船橋1R 7着/11頭+2.1秒 04/06 川崎4R 10着/12頭+2.8秒 03/30 船橋1R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19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) AI 予想勝率 0.2% × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -88% ※ 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	ハニーマスタード自在	達城龍（大井）	推定—	B△ A▲勝率11% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 06/26 浦和4R 3着/7頭 05/29 浦和5R 4着/12頭 12/25 浦和8R 8着/10頭+3.1秒 11/25 浦和1R 3着/12頭+0.9秒 10/31 浦和6R 11着/12頭+2.5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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -78% ※ 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	バルカロール自在	菅原涼（大井）	推定—	B× A×勝率5% EV-91% 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 06/26 浦和2R 7着/9頭 05/29 浦和5R 7着/12頭 05/13 川崎3R 14着/14頭+3.9秒 04/20 浦和3R 12着/12頭+5.3秒 04/08 川崎3R 6着/9頭+0.9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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 21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 4.6% / 期待値 -92% ※ 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	スターバロン追込	山中悠（船橋）	推定—	B○ A×勝率17% EV-74% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/26 浦和1R 1着/10頭 04/22 浦和3R 9着/10頭+2.3秒 11/25 浦和1R 9着/12頭+2.9秒 10/29 浦和3R 7着/10頭+3.1秒 09/24 浦和3R 5着/9頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.6% / 期待値 -75% ※ 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	ゴーゴーメロディ逃げ	和田譲（大井）	推定—	B◎ A○勝率13% EV-73% 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（前走2着）
前5走 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5秒 04/15 大井5R 2着/14頭+0.4秒 03/25 大井3R 6着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.8% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 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。

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

AI評価1位Aモデル ○

ゴーゴーメロディ

騎手和田譲（大井）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×11スターバロン

—

EV —

▲A:△5サンシンメフレール

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:○12

ゴーゴーメロディ

和田譲（大井）

—

›

○A:×11

スターバロン

山中悠（船橋）

—

›

▲A:△5

サンシンメフレール

佐野遥（川崎）

—

›

△A:▲9

ハニーマスタード

達城龍（大井）

—

›

△A:△6

ウキヨノメシア

室陽一（浦和）

—

›

△A:×8

アイリーナ

西村栄（船橋）

—

›

×A:×4

メイジョウスター

及川烈（浦和）

—

›

×A:×1

パワーマジック

高橋哲（浦和）

—

›

×A:△7

ナックナック

木間龍（船橋）

—

›

×A:×2

チャーミングウェイ

杉山海（大井）

—

›

×A:×3

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

—

›

×A:×10

バルカロール

菅原涼（大井）

—

›

💡 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

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

2R 浦和競馬場ダ800m ダート800m　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パワーマジック自在	高橋哲（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/26 浦和2R 9着/9頭+0.0秒 05/29 浦和4R 2着/11頭+1.0秒 04/24 浦和3R 2着/10頭+0.3秒 03/16 浦和1R 4着/11頭+0.8秒 02/25 浦和3R 7着/9頭+2.2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 4.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 4.1% ※ 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。
2	チャーミングウェイ自在	杉山海（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/26 浦和4R 6着/7頭 05/26 浦和9R 10着/11頭 05/04 船橋1R 9着/11頭+2.4秒 04/22 浦和8R 12着/12頭+4.1秒 03/19 浦和3R 1着/8頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% ※ 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	モーニンジェーピー	濱田達（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 船橋8R 11着/11頭+3.0秒 06/26 浦和4R 7着/7頭+0.0秒 05/29 浦和4R 1着/11頭 05/07 船橋4R 8着/12頭+1.5秒 03/31 船橋1R 6着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
4	メイジョウスター逃げ	及川烈（浦和）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／123日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和2R 10着/11頭+1.1秒 02/25 浦和3R 1着/9頭勝利 02/11 船橋1R 10着/12頭+3.6秒 01/09 浦和3R 10着/10頭+2.6秒 12/25 浦和3R 3着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 123日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
5	サンシンメフレール逃げ	佐野遥（川崎）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/25 浦和2R 8着/10頭+7.0秒 04/22 園田10R 5着/12頭+0.7秒 03/24 園田5R 6着/11頭+1.1秒 12/12 船橋2R 1着/7頭勝利 ―
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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% ※ 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	ウキヨノメシア逃げ	室陽一（浦和）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/26 浦和2R 3着/9頭 05/27 浦和1R 4着/10頭 02/10 船橋5R 11着/12頭+1.6秒 01/19 船橋3R 9着/13頭+2.0秒 12/08 船橋1R 2着/12頭+0.8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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21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 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。
7	ナックナック	木間龍（船橋）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/03 船橋5R 2着/3頭 06/26 浦和1R 2着/10頭 06/04 船橋2R 11着/12頭+5.0秒 05/07 船橋1R 5着/12頭+2.1秒 04/03 船橋2R 5着/11頭+1.3秒
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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 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 8.4% ※ 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	アイリーナ逃げ	西村栄（船橋）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/28 船橋6R 5着/7頭+0.0秒 06/01 船橋2R 3着/11頭 05/04 船橋1R 7着/11頭+2.1秒 04/06 川崎4R 10着/12頭+2.8秒 03/30 船橋1R 6着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% ※ 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。
9	ハニーマスタード自在	達城龍（大井）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 06/26 浦和4R 3着/7頭 05/29 浦和5R 4着/12頭 12/25 浦和8R 8着/10頭+3.1秒 11/25 浦和1R 3着/12頭+0.9秒 10/31 浦和6R 11着/12頭+2.5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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% ※ 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	バルカロール自在	菅原涼（大井）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/26 浦和2R 7着/9頭 05/29 浦和5R 7着/12頭 05/13 川崎3R 14着/14頭+3.9秒 04/20 浦和3R 12着/12頭+5.3秒 04/08 川崎3R 6着/9頭+0.9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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 4.6% ※ 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。
11	スターバロン追込	山中悠（船橋）	推定—	×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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/26 浦和1R 1着/10頭 04/22 浦和3R 9着/10頭+2.3秒 11/25 浦和1R 9着/12頭+2.9秒 10/29 浦和3R 7着/10頭+3.1秒 09/24 浦和3R 5着/9頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.6% ※ 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。
12	ゴーゴーメロディ逃げ	和田譲（大井）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/26 浦和2R 2着/9頭 05/22 大井2R 13着/15頭 04/30 大井4R 7着/11頭+1.5秒 04/15 大井5R 2着/14頭+0.4秒 03/25 大井3R 6着/14頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 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 12.7% ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スターバロン

騎手山中悠（船橋）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ゴーゴーメロディ

—

EV —

▲9ハニーマスタード

—

EV —

出走馬全12頭

×11

スターバロン

山中悠（船橋）

—

›

○12

ゴーゴーメロディ

和田譲（大井）

—

›

▲9

ハニーマスタード

達城龍（大井）

—

›

△5

サンシンメフレール

佐野遥（川崎）

—

›

△7

ナックナック

木間龍（船橋）

—

›

△6

ウキヨノメシア

室陽一（浦和）

—

›

×4

メイジョウスター

及川烈（浦和）

—

›

×8

アイリーナ

西村栄（船橋）

—

›

×2

チャーミングウェイ

杉山海（大井）

—

›

×3

モーニンジェーピー

濱田達（船橋）

—

›

×10

バルカロール

菅原涼（大井）

—

›

×1

パワーマジック

高橋哲（浦和）

—

›

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